1997年5月11日、ディープ・ブルーがチェスの世界チャンピオンであるガルリ・カスパロフに勝利した。2005年のDARPAグランド・チャレンジで、スタンフォード大学のロボットカーが優勝した。これは、リハーサルなしで砂漠の中の131マイルの道のりをロボットカーが自律的に走破するレースである。2年後のDARPAアーバンチャレンジでは、市街地を想定した55マイルのコース（障害物があり、法律遵守も求められる）をロボットカーが自律的に走破し、CMUのチームが優勝した。2011年2月、クイズ番組「ジェパディ!」にIBMの質問応答システム「ワトソン」が参加し、圧倒的な差で2人のチャンピオンを破って優勝した。それらの成功は何か革新的な新パラダイムがもたらしたのではなく、アプリケーションの地道な改良とコンピュータのすさまじい性能向上によるものである。実際、1951年に世界初のチェスプログラムが動作した Ferranti Mark 1 に比べると、ディープ・ブルーは1000万倍の性能である。この劇的な進化はムーアの法則に沿ったもので、コンピュータの速度とメモリ容量は2年ごとに倍増すると予言した法則である。かつて根本問題の1つだった「コンピュータ性能の限界」は徐々に克服されつつある。
AIは半世紀以上の歴史を経て、当初のいくつかの目標を達成するまでになった。裏方的ではあるが、産業界の様々な場所で使われ始めている。成功の一因はコンピュータの性能向上だが、具体的な特定の問題に集中した結果でもある。それでもビジネスの世界でのAIの評判は純粋なものとは言えない。1960年代に人間並みの知能をコンピュータで実現するという夢が何故失敗したかについて、AI研究者の間でも意見は一致していないが、少なくともコンピュータの性能が低かったことは非常に大きな障壁となっていた。様々な要因からAIは競合する小さな領域に分かれていき、それぞれ特定の問題やアプローチを扱うようになり、時には「人工知能」の流れを汲んでいることをごまかした新しい名称で呼ばれるようになった。AI研究は従来よりも特定のアプリケーションに対して特化することで地味ではあるが成功を収めた。
1980年代商業界でのAIへの関心の高まりは一時的であり、バブル経済の古典的パターンを踏襲した。批判はあったが、AI研究はさらに進歩し続けた。ロドニー・ブルックスとハンス・モラベックはロボット工学を専門とする研究者で、人工知能について全く新しいアプローチを主張した。
1982年、物理学者のジョン・ホップフィールド（後にホップフィールド・ネットワークと呼ばれるようになった）は、ある形式のニューラルネットワークが従来とは全く異なる方法で学習し、情報を処理出来ることを示した。同じ頃、デビッド・ラメルハートは、ニューラルネットワークの新たな訓練方法である「バックプロパゲーション」を一般化させた（ポール・ワーボスより数年早く発見した）。それら2つの発見によって、1970年以来下火になっていたコネクショニズムが復活した。1986年にはラメルハートと心理学者のジェームズ・マクレランドが2巻の論文集 Parallel Distributed Processing を出版し、並列分散処理という新たな研究領域が生まれた。ニューラルネットワークは1990年代には商業的成功を達成し、簡単な光学文字認識や音声認識のプログラムで使われるようになった。
1981年、日本の通商産業省が570億円をかけた第五世代コンピュータプロジェクトを開始した。自然言語での人間との対話、機械翻訳、画像認識、人間のような推論など、様々な目標を実現するプログラムとマシンを構築することが目的とされていた。"scruffy"側が悔しがったのは、彼らがProlog系の論理プログラミング言語をプロジェクトの主要言語とした点だった。これに他国も反応し、それぞれ新たな計画を立てた。イギリスは3億5000万ポンドをかけて Alvey プロジェクトを開始した。アメリカでは企業群がコンソーシアム Microelectronics and Computer Technology Corporation (MCC) を結成し、AIおよび情報技術の大規模プロジェクトに資金提供した。DARPAも Strategic Computing Initiative を創設し、1984年から1988年にかけてAI研究への資金供給を3倍に増やした。
エキスパートシステムの能力は内蔵している専門家の知識に由来する。70年代を通して進展していたAI研究における新しい方向性の1つである。「AI研究者らは、それが倹約を旨とする科学の戒律を破ることになると知りつつ、知能が様々な方法で大量の多様な知識を使う能力に基づいている可能性が十分あると疑い始めていた」とパメラ・マコーダックは書いている。「1970年代からの大きな教訓は、知的行動は知識、時にそのタスクに関わる領域の非常に詳細な知識の扱い方に大きく依存しているということだった」 1980年代には知識ベースシステムと知識工学がAI研究の大きな領域となった。1980年代にはCycプロジェクトも始まった。常識的知識問題に正面から立ち向かう最初の試みであり、一般人が知っているレベルのあらゆる知識を集めた巨大なデータベースを構築するものである。このプロジェクトの創始者ダグラス・レナートは、機械に人間の様々な概念の意味を教えるには近道はなく、人の手で概念を1つずつ学習させるしかないと主張した。プロジェクトの完了には何十年もかかると見られていた。
色々な背景で保護色を実現するために、体色を変化させることができるものがある。有名なのはカメレオンやヒラメ、タコ、イカなどである。特にタコ、イカは体型や体の表面の凹凸まで変化させる。それほどでなくとも、体色を明るくしたり、暗くしたりする程度の変化ならば、することのできるものは数多い。ただし、これらの変化は必ずしも周囲の色によってのみ決まるものではなく、気温や動物の体調などによっても変化するものが多い。冬に雪が多いところでは、夏と冬で体色を変え、冬に真っ白の姿になるものがある。日本ではエチゴウサギやオコジョ、ライチョウなどがその例である。植物が保護色を示す例は少ないが、多肉植物には例がある。特にマツバギク科のリトープスは、二枚の葉が円錐形になり、その大部分が地中に埋もれ、円錐の底面に当たる上面だけを地表に出す。この葉の上面は、薄い褐色で、まだら模様があり、石ころにしか見えない。保護色が実際に役に立つかどうかは、なかなか難しい問題であるが、これを確かめる実験のような事件が実在する。イギリスにおけるオオシモフリエダシャクは、本来白っぽい斑であり、苔の生えた樹皮の上での保護色になるが、工業化が進み、大気汚染によって樹皮上の苔が減少した時、黒色型が増加した。このことは工業暗化として有名である。