Tack vare bland annat en ny era av maskininlärning börjar datorn redan assimilera information från rådata på samma sätt som det mänskliga barnet lär sig av världen runt omkring henne.
Det innebär att vi får maskiner som till exempel kan lära sig hur man spelar dataspel och bli otroligt bra på dem (arbete pågår på Googles DeepMind) och enheter som kan börja kommunicera i mänskligt-liknande tal, såsom röstassistenter på smartphones.
Datorer börjar förstå världen utanför bitar och byte.
Fei-Fei Li har tillbringat de senaste 15 åren med att lära datorer hur man ser.
Först som doktorand och senare som chef för datorseendelabbet vid Stanford University har hon strävat efter det mödosamt svåra målet med målet att slutligen skapa elektroniska ögon för robotar och maskiner att se och, viktigast av allt, förstå deras miljö.
Hälften av all mänsklig hjärnkraft går in i visuell bearbetning även om det är något vi alla gör utan uppenbara ansträngningar.
"Ingen berättar för ett barn hur man ser, särskilt under de första åren. De lär sig detta genom verkliga erfarenheter och exempel, säger Li i ett föredrag på 2015 års konferens Technology, Entertainment and Design (Ted).
"Om man betraktar ett barns ögon som ett par biologiska kameror, tar de en bild ungefär var 200 millisekunder, den genomsnittliga tiden en ögonrörelse görs. Så vid tre års ålder skulle ett barn ha sett hundratals miljoner bilder av den verkliga världen. Det är många övningsexempel, tillade hon.
Hon bestämde sig för att undervisa i datorer på ett liknande sätt.
"I stället för att enbart fokusera på bättre och bättre algoritmer var min insikt att ge algoritmerna den typ av träningsdata som ett barn ges genom erfarenheter i både kvantitet och kvalitet."
2007 tog Li och en kollega itu med den enorma uppgiften att sortera och märka en miljard olika och slumpmässiga bilder från Internet för att erbjuda exempel på den verkliga världen för datorn - teorin är att om maskinen såg tillräckligt med bilder av något, en katt till exempel, skulle den kunna känna igen det i verkliga livet.
De använde crowdsourcing plattformar som Amazons Mechanical Turk, som anlitar 50.000 arbetare från 167 länder för att märka miljontals slumpmässiga bilder av katter, flygplan och människor.
Så småningom byggde de ImageNet - en databas med 15 miljoner bilder över 22 000 klasser av objekt organiserade av vardagliga engelska ord.
Det har blivit en ovärderlig resurs som forskare i hela världen använder för att försöka ge datorer en vision.
Varje år Stanford kör en tävling, bjuda in liknande Google, Microsoft och kinesiska teknik jätte Baidu för att testa hur väl deras system kan utföra med ImageNet. Under de senaste åren har de blivit anmärkningsvärt bra på att känna igen bilder - med cirka 5 procents felfrekvens.
För att lära datorn att känna igen bilder använde Li och hennes team neurala nätverk, datorprogram samlade från artificiella hjärnceller som lär sig och beter sig på ett anmärkningsvärt liknande sätt som mänskliga hjärnor.
Ett neuralt nätverk som ägnar sig åt att tolka bilder har allt från några dussin till hundratals, tusentals eller till och med miljoner artificiella neuroner ordnade i en serie lager.
Varje lager kommer att känna igen olika delar av bilden - man kommer att lära sig att det finns bildpunkter i bilden, ett annat lager kommer att känna igen skillnader i färgerna, ett tredje lager kommer att bestämma dess form och så vidare.
När det kommer till det översta lagret - och dagens neurala nätverk kan innehålla upp till 30 lager - kan det göra en ganska bra gissning på att identifiera bilden.
På Stanford skriver bildläsningsmaskinen nu ganska exakta bildtexter (se exempel ovan) för en hel rad bilder även om det fortfarande får saker och ting fel - så till exempel en bild av ett barn som håller i en tandborste var felaktigt märkt "en ung pojke håller i ett basebollträ".
Trots ett decennium av hårt arbete, har det fortfarande bara visuell intelligens nivå av en treåring, säger Prof Li.
Och, till skillnad från ett litet barn, förstår den ännu inte sammanhanget.
"Än så länge har vi lärt datorn att se objekt eller ens berätta en enkel historia när man ser en bild," Prof Li sade.
Men när hon ber den att bedöma en bild av sin egen son på en familjefest maskin etiketter det helt enkelt: "Boy står bredvid en tårta".
Hon tillade: "Vad datorn inte ser är att detta är en speciell italiensk tårta som bara serveras under påsk tid."
Det är nästa steg för laboratoriet - att få maskiner att förstå hela scener, mänskliga beteenden och relationer mellan objekt.
Det yttersta målet är att skapa "seende" robotar som kan hjälpa till vid kirurgiska operationer, söka och rädda människor i katastrofområden och i allmänhet förbättra våra liv till det bättre, sade Li.
Arbetet med visuell inlärning på Stanford illustrerar hur komplex bara en aspekt av att skapa en tankemaskin kan vara och det kommer på baksidan av 60 år av vältränade framsteg inom området.
År 1950 skrev den banbrytande dataforskaren Alan Turing en tidning som spekulerade om en tankemaskin och termen "artificiell intelligens" myntades 1956 av professor John McCarthy vid en samling forskare i New Hampshire känd som Dartmouth Conference.
Efter några begynnande dagar och stora utvecklingar på 1950- och 60-talen, då både Stanford-labbet och en på Massachusetts Institute of Technology bildades, stod det klart att uppgiften att skapa en tankemaskin skulle bli mycket svårare än man ursprungligen trodde.
Där följde vad som dubbades AI vintern - en period av akademiska återvändsgränder när finansieringen för AI forskning torkade upp.
Men, vid 1990-talet, fokus i AI community skiftade från en logik-baserat tillvägagångssätt - som i princip innebar att skriva en hel del regler för datorer att följa - till en statistisk en, med hjälp av enorma dataset och be datorer att minera dem för att lösa problem för sig själva.
Under 2000-talet, snabbare processkraft och den färdiga tillgången på stora mängder data skapade en vändpunkt för AI och tekniken stöder många av de tjänster vi använder idag.
Det tillåter Amazon att rekommendera böcker, Netflix att föreslå filmer och Google att erbjuda upp relevanta sökresultat. Smarta små algoritmer började handla på Wall Street - ibland går längre än de borde, som i 2010 Flash Crash när en rogue algoritm skylldes för att torka miljarder från New York-börsen.
Det gav också grunden för röst assistenter, såsom Apples Siri och Microsofts Cortana, på smartphones.
För närvarande lär sig sådana maskiner snarare än att tänka och huruvida en maskin någonsin kan programmeras att tänka är diskutabelt med tanke på att människans tänkandes natur har undvikit filosofer och vetenskapsmän i århundraden.
Och det kommer att finnas kvar element till det mänskliga sinnets dagdrömmeri till exempel - som maskiner aldrig kommer att reproducera.
Men i allt högre grad utvärderar de sin kunskap och förbättrar den och de flesta skulle hålla med om att AI går in i en ny guldålder där maskinhjärnan bara kommer att bli smartare.ã € €
År 2050 tror vissa experter att maskiner kommer att ha nått mänsklig nivå intelligens.