Bugün orada yapay zekanın çeşitli biçimleri var. Yapay bir zekaya ne denir ve sadece bir yazılım programına ne denir zordur. Yazılımda, "AI" olarak adlandırılan bir şey kendini olgunlaştığında ve teknolojik zemine entegre ettiği zaman, artık AI olarak adlandırılmadığı bir eğilim vardır. 1950'lerin programcıları dünyamızda "yapay zeka" sayısız gömülü yazılım olarak adlandırılabilir - örneğin, yakıt enjeksiyonunu düzenleyen arabanızdaki mikroçip veya tüm satışların kayıtlarını ya da Google arama motorunu tutan süpermarketteki veritabanını.
Ancak kendisini "Yapay Zeka" olarak tanımlayan alan, "genel olarak yazılım geliştiricileri" grubundan biraz daha farklı olma eğilimindedir. AI araştırmacıları daha karmaşık, uyarlanabilir, yetenekli ve hatta insan gibi yazılım biçimlerine bakma eğilimindedir. Yapay zeka alanında çalışanlar aynı zamanda disiplinlerarası olma eğilimindedirler ve bilim ve matematik alanlarında tipik programcıya yabancıdır (bunlarla sınırlı olmamak üzere, resmi istatistikler, sinirbilim, evrim psikolojisi, makine öğrenmesi ve karar teorisi).
Yapay zeka alanında iki ana kamp var: Neats ve Scruffies. Bu bölüm, AI'nın 1956'da bir tarla olarak kurulduğundan bu yana pratik bir şekilde uygulanmıştır. Programlarının iyi organize edilmesini, kanıtlanabilir şekilde sağlam olmasını, somut teorilere dayanarak çalışmasını ve serbestçe düzenlenebilir olmasını seviyorlar. Uyarlamalı sinir ağları gibi dağınık yaklaşımlar gibi scrufflar ve işe yaradığı sürece her şeyi bir araya getirerek kendilerini bilgisayar korsanları olarak kabul ederler. Her iki yaklaşım da geçmişte etkileyici başarılar elde etti ve iki temanın melezleri de var.
Tüm yapay zeka tasarımları en azından yüzeysel olarak insan beyninden esinlenmiştir, çünkü yapay zekanın tanımı, zekanın bir yönünü taklit etmekle ilgilidir. AI'lar, manipüle ettikleri veya üzerinde çalıştıkları şeylerin konseptlerini oluşturmak ve bu kavramları veri parçaları olarak depolamak zorundadır. Bazen bu parçalar dinamiktir ve sık sık güncellenir, bazen statiktir. Genel olarak bir yapay zeka, bir amaca ulaşmak için veriler arasındaki ilişkilerin kullanılması ile ilgilidir.
Hedefler genellikle işe bağlı olarak belirlenir. Bir hedefle birlikte sunulduğunda, bir AI sistemi alt hedefler oluşturabilir ve bu alt hedefler yardımcı değerlerini birincil hedefe olan tahmin edilen katkılarına göre atayabilir. AI, birincil hedefe ulaşılıncaya kadar subgoları takip etmeye devam eder. O zaman yeni (ama sıklıkla benzer) bir birincil hedefe geçmek serbesttir. AI arasında geniş ölçüde farklılık gösteren, tüm bu dinamiklerin nasıl uygulandığı.
