Există diverse forme de inteligență artificială (AI) astăzi. Este o întrebare dificilă cum să numiți un AI și ce să numiți doar un program software. Există o tendință în software, în care atunci când ceva care se numea „AI” se maturizează și se integrează în fundalul tehnologic, nu se mai numește AI. Programatorii anilor 1950 ar putea numi numeroase programe încorporate în lumea noastră „inteligență artificială” – de exemplu, microcipul din mașina ta care reglează injecția de combustibil sau baza de date de la supermarket care stochează înregistrările tuturor vânzărilor sau motorul de căutare Google.
Însă domeniul care se numește „Inteligenta artificială” tinde să fie ușor diferit de grupul mult mai mare de „dezvoltatori de software în general”. Cercetătorii AI tind să se uite la forme de software mai complexe, adaptabile, capabile sau chiar mai vag asemănătoare omului. Lucrătorii din IA tind, de asemenea, să fie interdisciplinari și cunoscători în domenii ale științei și matematicii străine programatorului obișnuit, inclusiv, dar fără a se limita la: statistici formale, neuroștiințe, psihologie evolutivă, învățare automată și teoria deciziei.
În domeniul inteligenței artificiale, există două tabere principale: Neats și Scruffies. Divizia a menținut practic de când IA a fost fondată ca domeniu în 1956. Neats sunt susținători ai metodelor formale, cum ar fi statistica aplicată. Le place ca programele lor să fie bine organizate, sănătoase, să funcționeze pe baza unor teorii concrete și să fie editate liber. Milori le plac abordările dezordonate, cum ar fi rețelele neuronale adaptive, și se consideră hackeri, punând totul împreună atâta timp cât pare să funcționeze. Ambele abordări au avut succese impresionante în trecut și există și hibrizi ale celor două teme.
Toate modelele de inteligență artificială sunt cel puțin superficial inspirate de creierul uman, deoarece prin definiție inteligența artificială se referă la imitarea unui aspect al inteligenței. AI-urile trebuie să creeze concepte despre lucrurile pe care le manipulează sau cu care lucrează și să stocheze aceste concepte ca bucăți de date. Uneori, aceste bucăți sunt dinamice și actualizate frecvent, uneori statice. În general, un AI este preocupat de exploatarea relațiilor dintre date pentru a atinge un anumit obiectiv.
Obiectivele sunt adesea atribuite în funcție de utilitate. Atunci când este prezentat cu un scop, un sistem AI poate genera sub-obiective și poate atribui acestor sub-obiective valori de utilitate pe baza contribuției lor prezise la obiectivul principal. AI continuă să urmărească sub-obiective până când obiectivul principal este îndeplinit. Apoi, este liber să treceți la un nou obiectiv principal (dar adesea similar). Ceea ce diferă foarte mult între AI este modul în care sunt implementate toate aceste dinamici.