Chociaż istnieje wiele różnych technik sztucznej inteligencji (AI), które zostały opracowane, wraz z tworzeniem nowych metod, kilka form sztucznej inteligencji stało się coraz bardziej popularne. Niektóre z najczęstszych technik obejmują wykorzystanie sieci neuronowych i rozwój systemów eksperckich. Te różne techniki sztucznej inteligencji można wykorzystać do opracowania różnych form sztucznej inteligencji, zwykle w oparciu o ilość „myślenia”, jakie program może faktycznie wykonać, i są one znane jako „silna sztuczna inteligencja” lub „słaba sztuczna inteligencja”.
Techniki sztucznej inteligencji to metody, które można wykorzystać do opracowywania i tworzenia programów komputerowych powszechnie postrzeganych jako formy sztucznej inteligencji. Ogólnie rzecz biorąc, sztuczna inteligencja odnosi się do programu, który jest w stanie naśladować lub odtwarzać procesy myślowe demonstrowane przez ludzki mózg. Zwykle obejmuje to rozwiązywanie problemów, dokonywanie obserwacji lub otrzymywanie danych wejściowych do wykorzystania w analizie lub rozwiązywaniu problemów, a także umiejętność kategoryzowania i identyfikowania różnych obiektów oraz właściwości tych obiektów.
Istnieje wiele różnych technik sztucznej inteligencji, które może wykorzystać programista AI, chociaż dwie z najczęstszych to sieci neuronowe i systemy eksperckie. Sieci neuronowe to programy komputerowe zaprojektowane wokół procesów poznawczych wykorzystywanych przez ludzki mózg. Zasadniczo sieć neuronowa składa się z warstw kategoryzacji i metod, za pomocą których można identyfikować i kategoryzować obiekty. Jest to podobne do idei schematu w ludzkim poznaniu, która pozwala ludziom identyfikować obiekty na podstawie właściwości tych obiektów. Nowe informacje prezentowane w sieci neuronowej mogą być następnie analizowane i identyfikowane na podstawie wcześniej wprowadzonych kryteriów, co pozwala systemowi „uczyć się” nowych kategorii i identyfikować znane lub nieznane obiekty.
Systemy eksperckie to techniki sztucznej inteligencji zbudowane wokół logiki i instrukcji „jeśli/to”. Zwykle wiąże się to z dużą ilością informacji, które są „uczone” systemowi komputerowemu, co następnie czyni system ekspertem w określonej dziedzinie. Gdy wprowadzane są nowe dane wejściowe, takie jak żądanie przetworzenia raportów finansowych, system ekspercki może analizować informacje przy użyciu tych stwierdzeń „jeśli/to” w celu ograniczenia odpowiedzi wyjściowej.
Te różne techniki sztucznej inteligencji można wykorzystać do opracowania systemów, które są uważane za „silną sztuczną inteligencję” lub „słabą sztuczną inteligencję”. Silne systemy AI to te, które w pełni starają się naśladować ludzką myśl i zdolności poznawcze poprzez szeroki zakres funkcji. Systemy te mogą analizować nowe informacje i dostarczać dane wyjściowe, które potencjalnie wykraczają poza ograniczenia danych wejściowych. Techniki sztucznej inteligencji, które rozwijają słabe systemy sztucznej inteligencji, są węższe i mają na celu replikację tylko jednej funkcji lub aspektu ludzkiej inteligencji.