המחקר בבינה מלאכותית מומן בחלקו הגדול על ידי הסוכנות לפרויקטים מתקדמים במחקר ביטחוני בארצות הברית (DARPA), ועל ידי מיזם הדור החמישי ביפן. חוסר ההצלחה של המחקר שמומן באותו הזמן להביא לתוצאות מיידיות, למרות ההבטחות הגדולות, הביא לקיצוצים גדולים במימון של הסוכנויות הממשלתיות בסוף שנות ה־80, מה שהביא לירידה בהתעסקות בתחום. בעשור שלאחר מכן, חוקרי בינה מלאכותית רבים עברו לתחומים שכנים עם מטרות צנועות יותר, כמו מערכות לומדות, רובוטיקה, ואופטיקת מחשבים, אם כי מחקר של בינה מלאכותית טהורה עדיין המשיך.
צעדים ראשונים בבינה מלאכותית כללו הענקת יכולת מילולית למחשב, כלומר מתן יכולת למחשב להבין שפה מדוברת ולהגיב בשפה מדוברת. מבחן טיורינג, שמקורו במאמר שפרסם אלן טיורינג בשנת 1950, מוביל לכיוון זה, ואחד הצעדים הראשונים למימושו נעשה בתוכנית "אלייזה", שפיתח ג'וזף וייצנבאום מ־MIT. תוכנית זו (הקרויה על שם גיבורת מחזהו של ג'ורג' ברנרד שו, "פיגמליון"), יוצרת סימולציה של פסיכיאטר. האדם, המקיים דיאלוג עם התוכנית באמצעות מקלדת, זוכה ממנה לתגובות אינטליגנטיות לכאורה, כפי שפסיכיאטר אנושי היה מגיב. ספרו של המשורר דוד אבידן "הפסיכיאטור האלקטרוני שלי" (1974) כולל שמונה שיחות של אבידן עם "אלייזה" (לדעת צבי ינאי, שהיה מעורב ביצירת הקשר בין אבידן ל"אלייזה", המשורר נטל לעצמו חירות רבה בעריכת השיחות, שאינן משקפות את יכולתה האמיתית של "אלייזה"). אלא שבהדרגה התברר שהיכולת לבנות תוכנה השולטת בשפה טבעית היא משימה מורכבת ביותר, הדורשת גם שילוב של ידע נרחב בבלשנות ובמדעים קוגניטיביים אחרים.
הישג נוסף לתחום הבינה המלאכותית הוא תוכנות היודעות לשחק משחקים "אינטליגנטיים" המצריכים "חשיבה". דוגמה בתחום זה היא תוכנות השחמט המנצחות בימינו את השחקן הממוצע בנקל. על היתרון האנושי (יכולת לשלול מהר מצבים לא מעניינים, אינטואיציה) מפצות התוכנות במאגרי מידע עצומים של ידע תאורטי (ספרי פתיחות וסיומים בשחמט לדוגמה) ובאלגוריתמים הפורסים את כל אפשרויות המשחק מספר רב של מהלכים קדימה - הרבה יותר מהיכולת האנושית. בבסיסן, אותן תוכנות נעזרות במבנה נתונים הנקרא עץ מינימקס לשם כך.
ביקורת, והתייחסויות לבינה מלאכותית.
בשנות ה־60 של המאה ה־20, מספר מחקרים דחו את האפשרות של בינת מכונה מסיבות פילוסופיות או לוגיות, כגון "השכל, המכונה וגדל" (1961) מאת ג'ון לוקאס. עם ההתפתחות של טכניקות פרקטיות המבוססות על מחקר הבינה המלאכותית, עלו טענות כי המתנגדים לבינה מלאכותית שינו כל הזמן את עמדתם ביחס למשימות כמו שחמט ממוחשב או הבנת שפה שקודם נחשבו כ"תבוניות", על מנת להכחיש את ההצלחות של הבינה המלאכותית. דאגלס הופשטטר בספרו "גדל, אשר, באך" ("Gödel, Escher, Bach") אומר, כי הזזת היעדים הזו היא למעשה אמירה ש"תבונה" היא "כל מה שאדם יכול לעשות ומחשבים לא יכולים". מדען המחשב א.וו. דייקסטרה לא התלהב מייחוס יכולת חשיבה למחשב, וטען כי "השאלה האם מחשב יודע לחשוב דומה לשאלה האם צוללת יודעת לשחות".
נכון ל־2017, ישנם מדענים הטוענים, כי בינה מלאכותית היא "הקבוצה של הבעיות במדעי המחשב שאין להן פתרונות טובים כרגע". כלומר, ברגע שתת־תחום כלשהו מגיע לתוצאה מוצלחת, הוא מוצא מתחום הבינה המלאכותית וניתן לו שם אחר. דוגמאות לזה הן הכרת תבניות, עיבוד תמונה, רשתות נוירונים, עיבוד שפה טבעית, רובוטיקה ותורת המשחקים. אם כי השורשים של כל אחת מהדיסציפלינות האלה בבינה המלאכותית, בהדרגה הפכו לתחומים נפרדים.
רגולציה.
בסוף העשור השני של המאה ה-21 החלו להופיע התייחסויות ראשוניות לבינה מלאכותית גם בחוקים ותקנות. בהסכמי הסחר שנחתמו בין ארצות הברית, קנדה ומקסיקו, הייתה התייחסות גם לקיום זרימת נתונים חוצת גבולות של בינה מלאכותית, לצד התחייבות להגנה על זכות הפרטיות של אזרחים מפני טכנולוגיות בינה מלאכותית. אזכורים אחרים היו גם בהסכמי סחר נוספים.
השימוש של סין בבינה מלאכותית נחשב במערב לכזה שאינו תואם את ערכי החירות של הדמוקרטיות הליברליות. אף על פי כן, בשנת 2021 הייתה סין למדינה הראשונה בעולם שפרסמה תקנות אתיקה הנוגעות לשימוש בבינה מלאכותית, שמטרתן לאפשר לגולשים, בכל פעם שאמורה לפעול מולם מערכת של בינה מלאכותית, לבחור באופן אקטיבי האם להפעיל או לבטל אותה. כלומר, על ספק השירות להציע במקביל גם אפשרות שאינה מבוססת על בינה מלאכותית שתהייה נגישה לגולשים שיבחרו בכך. עם זאת, נושא האתיקה בסין מורכב, מכיוון שבמקרים שונים גישתה של סין, שבאופן כללי אינה נוטה לכבד את זכותם לפרטיות של אזרחיה, סייעה להתפתחות תחום הבינה במלאכותית במדינה תוך גישה להיקפי מידע שאין בנמצא במדינות אחרות, דוגמת מסד נתונים רחב של צילומי וידאו עם טכנולוגיה של זיהוי תווי פנים, ותוך שימוש במערכת אשראי חברתי המנוגדת למתווים הבינלאומיים העוסקים באתיקה של בינה מלאכותית.
בינה מלאכותית מודרנית.
המחקר המודרני מתמקד בכמה משימות הנדסיות עיקריות (התומכים בבינה מלאכותית "חזקה" עשויים לכנות זאת כבינה מלאכותית "חלשה").
מחקר הבינה המלאכותית המודרני עוסק ביצירת מכונות מועילות על מנת לעשות משימות שבני אדם מבצעים, המצריכות תבונה, באופן אוטומטי. למשל תזמון משאבים - כמו יחידות צבאיות - ביעילות המרבית, מענה על שאלות לגבי מוצרים עבור לקוחות, הבנת דיבור ושפה וזיהוי פרצופים במצלמות טלוויזיה במעגל סגור. לכן בינה מלאכותית נעשתה לדיסציפלינה הנדסית, העוסקת בפתרון בעיות מעשיות. לדוגמה, על־פי שיטות של בינה מלאכותית אורגנו המשאבים הצבאיים של ארצות הברית במלחמת המפרץ, והכספים שנחסכו בעקבות כך עלו בהרבה על ההשקעה של הממשלה האמריקאית בתחום הבינה המלאכותית מאז תחילת המחקר בשנות ה־50. מערכות בינה מלאכותית נכנסו לשימוש בעסקים רבים, בתי חולים ויחידות צבאיות סביב העולם, וכן מורכבות בתוכנות ובמשחקים רגילים.
שיטות של בינה מלאכותית משמשות גם פעמים רבות במחקר המדע הקוגניטיבי, שמנסה ליצור מודל של תת־מערכות של ההבנה והחשיבה האנושית. בעבר המטרה הסופית של חוקרי בינה מלאכותית הייתה "בינה מלאכותית חזקה", כלומר חיקוי של בינה אנושית ממש. אפשר לראות מחשבים כאלה בסרטי מדע בדיוני רבים, כמו המחשב HAL 9000 בסרט "". מטרה זו כנראה לא תמומש בעתיד הקרוב, וכבר כיום הוא אינו המטרה של מחקר הבינה המלאכותית הרציני. בגלל אי־המילוי של ציפיות בעבר יצא לתחום מוניטין רע, וכן בשל ציפיות שהתעוררו על ידי המדע הבדיוני. מסיבה זו, חוקרי בינה מלאכותית רבים אומרים כי הם עובדים בתחום הקוגניציה, אינפורמטיקה, הסקה סטטיסטית או הנדסת מידע. ישנם פרדיגמות מחקריות רבות בתחום, ועדיין אין קונצנזוס על הצורה הטובה ביותר להמשיך במחקר. תחומי מחקר מהעת האחרונה כוללים רשתות בייאסיות וחיים מלאכותיים; דוגמה לתוכנת חיים מלאכותיים היא Boids.
תחום חשוב בבינה המלאכותית הוא שפה טבעית. לתחומים רבים בבינה מלאכותית פותחו תוכנות או שפות תכנות במיוחד בשבילם. לדוגמה, אחת מתוכנות הדיבור (chatterbot) הדומות ביותר לאדם, "אלייס" (A.L.I.C.E), משתמשת בשפת תכנות AIML שהיא ספציפית בשבילה, ולתוכנות שהתפתחו ממנה. ובכל זאת, A.L.I.C.E מבוססת על התאמת תבניות ללא כל הסקת מסקנות, בדומה לתוכנות ישנות יותר. ג'אברוואקי (Jabberwacky) קרוב קצת יותר לבינה מלאכותית חזקה, מכיוון שהוא לומד כיצד לדבר רק מאינטראקציה עם המשתמש. למרות זאת, התוצאות עדיין חלשות מאוד, וכיום ניתן לומר שעדיין אין בינה מלאכותית לדיבור כללי.
אם כי ההתקדמות לקראת המטרה הסופית של בינה מלאכותית דמוית־אדם איטית למדי, היו תוצרים מועילים רבים בדרך. דוגמאות בולטות הן שפת התכנות LISP ופרולוג, שהומצאו עבור מחקר בינה מלאכותית אך שכיום משמשים למשימות אחרות. מערכות מועילות רבות פותחו בעזרת טכנולוגיות שהיו פעם תחומים פעילים במחקר הבינה המלאכותית. לדוגמה:
הרעיון של בינה מלאכותית שתחליף שיפוט אנושי עלה פעמים רבות בהיסטוריה של התחום, וכיום ישנם תחומים מסוימים שבהן "מערכות מומחיות" מחליפות או תומכות בשיפוט אנושי, בהנדסה או ברפואה. דוגמה למערכת כזו היא מערכת העזרה של מיקרוסופט אופיס, שבו המערכת מנסה לנבא את העזרה שהמשתמש יזדקק לה.
בשנת 1986 פרופסור רודני ברוקס פרסם סדרת מאמרים ששינו באופן מהותי את כיווני פיתוח בתחום הבינה המלאכותית.
החל מ 2012, חלה תנופה משמעותית בתחום למידה עמוקה וענף זה נחשב כענף מרכזי לפתרון סוגיות בתחום הבינה המלאכותית. "למידה עמוקה" נשענת על רשתות עצביות מלאכותיות. החל מ-2017, מדינות רבות בעולם החליטו להיכנס לנושא ברמה הלאומית ולמעלה מעשרים מהן, פרסמו אסטרטגיה לאומית בנושא.
בשנת 2015 ניצחה מערכת AlphaGo של חברת DeepMind את אלוף העולם במשחק GO, הנחשב למשחק בו עץ המשחק הוא הענף ביותר, מה שדרש ממתכנני המערכת לחשוב על שיטה שונה ללמידת / פתרון המשחק, לעומת שיטת העבודה של כחול עמוק. המערכת התקרבה לשיטה הנקראת בינה מלאכותית חזקה (באנגלית Artificial general intelligence ). שיטה זו נחשבת לגביע הקדוש בבינה מלאכותית, ומתכונתה היא למעשה למידת מכונה ללא הכוונה מראש היכולה לפתור כל בעיה.
ב-11 ביולי 2019, תוכנת מחשב שנקראת Pluribus, ניצחה חמישה שחקנים ברמה הכי גבוהה שיש בעולם, במשחק "טקסס הולדם" - בסדרה ארוכה של משחקים כנדרש להוכיח מובהקות סטטיסטית. תוכנת המחשב Pluribus פותחה על ידי מדענים מפייסבוק ומאוניברסיטת קרנגי מלון בהובלת פרופסור Tuomas Sandholm ונועם בראון.