這個術語的含義在過去七十年中發生了變化。早期的研究者旨在用符號規則來複製人類的推理能力。如今，這個標籤涵蓋了能夠從數據中學習、生成文字、識別圖像以及以超人程度玩遊戲的系統。它們的共同點在於，機器能夠執行過去需要人類智慧才能完成的任務。

並非所有人工智慧都千篇一律。西洋棋引擎搜尋棋局樹；語言模型預測下一個詞元；推薦系統根據預測的相關性對項目進行排序。它們各自採用不同的方法，但都屬於同一個大範疇。

主要類別

• 狹義人工智慧，專為特定任務設計
• 通用人工智慧，目前仍處於假設階段，尚未實現。
• 符號人工智慧，基於規則且可解釋
• 連結主義人工智慧，建立在神經網路之上

該領域經歷了樂觀與失望的周期性波動。突破性進展帶來資金激增，而承諾落空則導致資金銳減。當前這波由深度學習和海量運算驅動的浪潮持續時間比以往任何一波都長，但預期膨脹的模式卻似曾相識。