ذكاء اصطناعي
لالايشءعخ رلا] اِلآ] رنالاتشنت. لآ،أ]{ ،أر
الذكاء الاصطناعي فرع من علم الحاسوب. تُعرِّف الكثير من المؤلفات الذكاء الاصطناعي على أنه "دراسة وتصميم العملاء الأذكياء"، والعميل الذكي هو نظام يستوعب بيئته ويتخذ المواقف التي تزيد من فرصته في النجاح في تحقيق مهمته أو مهمة فريقه. صاغ عالم الحاسوب جون مكارثي هذا المصطلح بالأساس في عام 1956، وعرَّفه بنفسه بأنه "علم وهندسة صنع الآلات الذكية". ويعرّف أندرياس كابلان ومايكل هاينلين الذكاء الاصطناعي بأنه "قدرة النظام على تفسير البيانات الخارجية بشكل صحيح، والتعلم من هذه البيانات، واستخدام تلك المعرفة لتحقيق أهداف ومهام محددة من خلال التكيف المرن".
تأسس هذا المجال على افتراض أن مَلَكة الذكاء يمكن وصفها بدقة بدرجة تمكن الآلة من محاكاتها. وهذا يثير جدلاً فلسفياً حول طبيعة العقل البشري وحدود المناهج العلمية، وهى قضايا تناولتها نقاشات وحكايات أسطورية وخيالية وفلسفية منذ القدم.
كما يدور جدل عن ماهية الذكاء وأنواعه التي يمتلكها الإنسان، وكيفية محاكاتها بالآلة. كان وما زال الذكاء الاصطناعي سبباً لأفكار شديدة التفاؤل، ولقد عانى نكسات فادحة عبر التاريخ، واليوم أصبح جزءاً أساسياً من صناعة التكنولوجيا، حاملاً عبء أصعب المشاكل في علوم الحاسوب الحديثة.
إن بحوث الذكاء الاصطناعي من الأبحاث عالية التخصص والتقنيَّة، لدرجة أن بعض النقَّاد ينتقدون "تفكك" هذا المجال. تتمحور المجالات الفرعية للذكاء الاصطناعي حول مشاكل معينة، وتطبيق أدوات خاصة وحول اختلافات نظرية قديمة في الآراء. تتضمن المشاكل الرئيسية للذكاء الاصطناعي قدراتٍ مثل التفكير المنطقي والمعرفة والتخطيط والتعلم والتواصل والإدراك والقدرة علي تحريك وتغيير الأشياء. كما ولا يزال الذكاء العام (أو "الذكاء الاصطناعي القوي") هدفاً بعيد المدى لبعض الأبحاث في هذا المجال.
في منتصف القرن العشرين، بدأ عدد قليل من العلماء استكشاف نهج جديد لبناء آلات ذكية، بناء على الاكتشافات الحديثة في علم الأعصاب، ونظرية رياضية جديدة للمعلومات، وتطور علم التحكم الآلي، وقبل كل ذلك، عن طريق اختراع الحاسوب الرقمي، تم اختراع آلة يمكنها محاكاة عملية التفكير الحسابي الإنسانية.
اسس المجال الحديث لبحوث الذكاء الاصطناعي في مؤتمر في حرم كلية دارتموث في صيف عام 1956.
أصبح هؤلاء الحضور قادة بحوث الذكاء الاصطناعي لعدة عقود، وخاصة جون مكارثي ومارفن مينسكاي، ألين نويل وهربرت سيمون الذي اسس مختبرات للذكاء الاصطناعي في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) وجامعة كارنيغي ميلون (CMU) وستانفورد.هم وتلاميذهم كتبوا برامج أدهشت معظم الناس.[47]
كان الحاسب الآلي يحل مسائل في الجبر ويثبت النظريات المنطقية ويتحدث الإنجليزية.
بحلول منتصف الستينات أصبحت تلك البحوث تمول بسخاء من وزارة الدفاع الأمريكية.[56]
و هؤلاء الباحثون قاموا بالتوقعات الآتية:
ولكنهم فشلوا في ادراك صعوبة بعض المشاكل التي واجهتهم.
في عام 1974، وردا على انتقادات السير جيمس Lighthill الإنجليزي والضغط المستمر من الكونغرس لتمويل مشاريع أكثر إنتاجية، قطعت الحكومتين الأمريكية والبريطانية تمويلهما لكل الأبحاث الاستكشافية غير الموجهة في مجال الذكاء الاصطناعي، كانت تلك أول انتكاسة تشهدها أبحاث الذكاء الاصطناعي.
في أوائل الثمانينات، شهدت أبحاث الذكاء الاصطناعي صحوة جديدة من خلال النجاح التجاري "للنظم الخبيرة"، 
و هي أحد برامج الذكاء الاصطناعي التي تحاكي المعرفة والمهارات التحليلية لواحد أو أكثر من الخبراء البشريين. بحلول عام 1985 وصلت أرباح أبحاث الذكاء الاصطناعي في السوق إلى أكثر من مليار دولار، وبدأت الحكومات التمويل من جديد.
وبعد سنوات قليلة، بدءا من انهيار سوق آلة ال Lisp Machine (احدى لغات البرمجة) في عام 1987، شهدت أبحاث الذكاء الاصطناعي انتكاسة أخرى ولكن أطول.
في التسعينات وأوائل القرن الواحد والعشرين، حقق الذكاء الاصطناعي نجاحات أكبر، وإن كان ذلك إلى حد ما وراء الكواليس. يستخدم الذكاء الاصطناعي في اللوجستية، واستخراج البيانات، والتشخيص الطبي والعديد من المجالات الأخرى في جميع أنحاء صناعة التكنولوجيا.
يرجع ذلك النجاح إلى عدة عوامل هي : القوة الكبيرة للحواسيب اليوم (انظر قانون مور)، وزيادة التركيز على حل مشاكل فرعية محددة، وخلق علاقات جديدة بين مجال الذكاء الاصطناعي وغيرها من مجالات العمل في مشاكل مماثلة، وفوق كل ذلك بدأ الباحثون الالتزام بمناهج رياضية قوية ومعايير علمية صارمة.
يشكل الذكاء الاصطناعي تحديا والهاما لعلم الفلسفة ؛
. هل هناك حدود لمدى ذكاء الالات؟ هل هناك فرق جوهري بين الذكاء البشري والذكاء الاصطناعي؟ وهل يمكن أن يكون للآلة عقل ووعي؟ عدد قليل من أهم الإجابات على هذه الأسئلة ترد أدناه.
في القرن الواحد والعشرين، أصبحت أبحاث الذكاء الاصطناعي على درجة عالية من التخصص والتقنية، وانقسمت إلى مجالات فرعية مستقلة بشكل عميق لدرجة أنها أصبحت قليلة ببعضها البعض. [138] نمت أقسام المجال حول مؤسسات معينة، وعمل الباحثين، وعلى حل مشكلات محددة، وخلافات في الرأي نشأت منذ زمن طويل حول الطريقة التي ينبغي أن يعمل وفقا لها الذكاء الاصطناعي، وتطبيق أدوات مختلفة على نطاق واسع.
انقسمت مشكلة محاكاة (أو خلق) الذكاء إلى عدد من المشاكل الفرعية المحددة. وتتكون هذه من سمات أو قدرات معينة يود الباحثون أن يجسدها نظام ذكي. تلقت الملامح المذكورة أدناه أكبر قدر من الاهتمام.
وضع الباحثون الأوائل في علم الذكاء الاصطناعي الخوارزميات التي تحاكى التفكير المنطقى المتسلسل الذي يقوم به البشر عند حل الألغاز، ولعب الطاوله أو الاستنتاجات المنطقية.
وفى الثمانينيات والتسعينيات، أدت أبحاث الذكاء الاصطناعي إلى التوصل لوسائل ناجحة للغاية للتعامل مع المعلومات غير المؤكدة أو غير الكاملة، مستخدمة في ذلك مفاهيم من الاحتمالية والاقتصاد.
بالنسبة للمشاكل الصعبة، تتطلب معظم هذه الخوارزميات موارد حسابية هائلة—مما يؤدى إلى "انفجاراندماجي " :أى يصبح مقدار الذاكرة أو الوقت اللازم للحواسيب فلكي عندما تتجاوز المشكلة حجما معينا. البحث عن خوارزميات أكثر قدرة على حل المشكلات هو أولوية قصوى لأبحاث الذكاء الاصطناعي.
يحل البشر معظم مشاكلهم باستخدام أحكام سريعة بديهية وليست واعية، عن طريق الاستنتاج التدريجى الذي تمكن الباحثون الأوائل في علم الذكاء الاصطناعي من محاكاته اليا. [155] حققت أبحاث الذكاء الاصطناعي بعض التقدم في تقليد هذا النوع "الرمزي الفرعى" من مهارات حل المشاكل : المناهج المتضمنة في ذلك تأكد أهمية المهارات الحسية الحركية للتفكير الأرقى؛ويحاول البحث في مجال الشبكات العصبية محاكاة الهياكل داخل مخ الإنسان والحيوان التي تؤدى إلى ظهور هذه المهارة.
تمثيل المعرفة 
و هندسة المعرفة 
هي محور أبحاث الذكاء الاصطناعي. كثير من المشاكل التي يتوقع أن تحلها آلالات سوف تتطلب معرفة واسعة بالعالم. من بين الأمور التي تحتاج أن يمثلها الذكاء الاصطناعي : الأشياء والخواص والمجموعات التصنيفية والعلاقات بين الأشياء ؛ 
و المواقف والأحداث، والدول، والزمن ؛ 
الأسباب والنتائج ؛ 
معرفة المعرفة (ما نعرفه عما يعرفه الناس) 
وغيرها من المجالات الكثيرة النى لم تلق القدر الكافى من البحث. يسمى التمثيل الكامل "لما هو موجود" أنطولوجية (وجودية) (كلمة مقترضة من الفلسفة القديمة)، والأكثر شمولا منها تسمى أنطولوجيات عليا.
من بين أصعب المشاكل في تمثيل المعرفة هي :
يجب أن تكون العوامل الذكية قادرة على تحديد الأهداف وتحقيقها.
فهي في حاجة إلى طريقة لتصور المستقبل (يجب أن يكون لديها القدرة على تمثيل حال البشر في هذا العالم، وتكون قادرة على التنبؤ بمدى مقدرتهم على تغييره)، وتكون قادرة على الاختيار لتعظيم الفائدة (أو "القيمة") من الخيارات المتاحة.
في بعض مشاكل التخطيط، يمكن أن يفترض العامل الذكى أنه الشيء الوحيد الذي يعمل في العالم ويمكنه أن يصبح متأكدا من عواقب تصرفاته.
بالرغم من ذلك، وإذا كان ذلك غير صحيح، يجب أن يتأكد العامل بشكل دورى من اتساق توقعاته مع الواقع، ويجب أن يغير خطته عند الضرورة، يتطلب ذلك أن يعمل العامل في ظل عدم اليقين.
التخطيط عن طريق عوامل متعددة يستخدم التعاون والمنافسة بين الكثير من العوامل لتحقيق هدف معين. السلوك الناشئ مثل هذا تستخدمه الخوارزميات التطورية والذكاء السربى.
تعلم الآلة 
كان تعلم الآلة محوريا في أبحاث الذكاء الاصطناعي منذ البداية.
التعلم بدون إشراف هو القدرة على إيجاد أنماط في عدد كبير من المدخلات. التعلم تحت الاشراف يشمل كلا من التصنيف (القدرة على تحديد إلى أى فئة ينتمي شيء ما، بعد رؤية عددا من النماذج لعدة أشياء من فئات عدة)، والتراجع (اكتشاف الية مستمرة من شأنها أن تولد نواتج من المدخلات، في ضوء مجموعة من المدخلات والمخرجات العددية من الأمثلة). في التعلم التقويمى يكافأ العامل على الاستجابة الحسنة ويعاقب على الاستجابة السيئة. يمكن تحليل هذه الاستجابات من حيث نظرية القرار، وذلك باستخدام مفاهيم مثل المنفعة. التحليل الرياضي لخوارزميات تعلم الآلة وأدائها هو فرع من علوم الكمبيوتر النظرية المعروفة باسم نظرية التعلم الحسابية.
المعالجة الطبيعية للغة 
تعطي آلالات القدرة على قراءة وفهم اللغات التي يتحدثها البشر. يأمل كثير من الباحثين أن يكون نظام معالجة اللغة الطبيعية قويا بما يكفي لاكتساب المعرفة من تلقاء نفسه، من خلال قراءة النص الحالي المتاح عبر الإنترنت. بعض التطبيقات المباشرة لمعالجة اللغة الطبيعية، تشمل استرجاع المعلومات (أو تحليل النصوص)، والترجمة الآلية.
مجال الروبوتيات 
هو ذو صلة وثيقة بالذكاء الاصطناعي. يلزم الروبوتات الذكاء لتكون قادرة على التعامل مع مهام مثل يغييى الأشياء، 
والملاحة، في ظل مشاكل الفرعية الخاصة بتحديد المكان (أن تعلم أين أنت)، ورسم الخرائط (أن تعلم ما حولك)، وتخطيط الحركة (أن تعرف كيف تصل إلى هناك).
تصور الآلة 
هو القدرة على استخدام مدخلات من أجهزة الاستشعار (مثل الكاميرات والميكروفونات والسونار وغيرها من الالات الأكثر غرابة) لاستخلاص جوانب من العالم. رؤية الحواسيب 
هي القدرة على التحليل البصري المدخلات. من المشاكل الفرعية القليلة: التعرف على الكلام 
التعرف على الوجوه والتعرف على الأشياء.
تقوم العواطف والمهارات الاجتماعية بدورين للعامل الذكي :
هو مجال فرعى للذكاء الاصطناعي، يتناول الإبداع من الناحية النظرية (من المنظور الفلسفي والنفسي) والعملية على حد سواء (من خلال تطبيقات معينة لنظم تولد مخرجات يمكن أن تعتبر إبداعية).
يأمل معظم الباحثون أن تدمج أعمالهم في نهاية المطاف في صورة آلة ذات ذكاء عام " (يعرف باسم الذكاء الاصطناعي القوي)، يجمع كل المهارات السابق ذكرها ويتجاوز معظم أو كل القدرات البشرية. يعتقد البعض أن هذا المشروع يتطلب سمات إنسانية مصطنعة مثل الوعى الاصطناعي أو المخ الاصطناعي.
كثير من المشاكل المذكورة أعلاه تعتبر جزءا لا يتجزأ من مسألة الذكاء الاصطناعي التام: لحل مشكلة واحدة، يجب حل كل هذه المشكلات. على سبيل المثال، تتطلب مهمة محددة مثل الترجمة الآلية أن تتابع الآلة رأى الكاتب (العقل)، ومعرفة ما يجري الحديث عنه (المعرفة)، واعادة كتابة نية الكاتب بأمانة (ا الذكاء الاجتماعي). ولذلك، يعتقد أن الترجمة الآلية وثيقة الصلة بالذكاء الاصطناعي التام: قد تحتاج الذكاء الاصطناعي القوي لتترجم مثلما يترجم الإنسان.
لا توجد نظرية موحدة أو نموذج يوجه بحوث الذكاء الاصطناعي. اختلف الباحثون حول العديد من القضايا.
من أكثر المسائل التي ظلت دون إجابة لمدة طويلة هي: هل ينبغي للذكاء الاصطناعي محاكاة الذكاء الطبيعي من خلال دراسة علم النفس أو علم الأعصاب؟ أم أن البيولوجيا البشرية لا تمت بصلة إلى أبحاث الذكاء الاصطناعي مثلما لا تمت بحوث بيولوجيا الطيور بصلة لهندسة الملاحة الجوية؟ 
و هل يمكن وصف السلوك الذكي باستخدام مبادئ بسيطة وأنيقة (مثل المنطق أو التحسين)؟ أو هل يحتاج بالضرورة إلى حل عدد كبير من المشاكل غير المتعلقة ببعضها البعض؟ 
و هل يمكن اعادة إنتاج الذكاء باستخدام رموز رفيعة المستوى، على غرار الكلمات والأفكار؟ أم أنها تحتاج إلى معالجة " شبه رمزية"؟
في الأربعينيات والخمسينيات، قام عدد من الباحثين باستكشاف العلاقة بين علم الأعصاب، نظرية المعلومات، وعلم التحكم الآلي. بعضهم بني الآلات التي تستخدم الشبكات الإلكترونية لعرض الذكاء البدائي مثل سلاحف و. جراى والتر W. Grey Walter ووحش جونز هوبكنز Johns Hopkins. العديد من هؤلاء الباحثين تجمعوا لحضور اجتماعات الجمعية الغائية في جامعة برينستون ونادي النسبية في انكلترا. وبحلول عام 1960، أصبح هذا المنهج مهجور إلى حد كبير، على الرغم أن بعضا من عناصره عادت لها الحياة مرة أخرى في الثمانينيات.
عند الوصول إلى الحواسيب الرقمية أصبح من الممكن في منتصف الخمسينيات، بدأت أبحاث الذكاء الاصطناعي استكشاف إمكانية أن يختزل الذكاء البشري للتحكم بالرموز. وكان مركز الأبحاث في المؤسسات الثلاث : CMU، وستانفورد ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، وضعت كل واحدة أسلوبها الخاص في البحث. أطلق جون هاوجلاند John Haugeland على هذه المداخل للذكاء الاصطناعي اسم "الطراز القديم الجيد للذكاء الاصطناعي " أو "GOFAI".خلال 1960، حققت المناهج الرمزية نجاحا كبيرا في محاكاة التفكير العال المستوى في برامج تمثيلية صغيرة. هجرت المناهج القائمة على علم التحكم الآلي أو الشبكة العصبية أو دفعت إلى الخلفية.
وفى الثمانينيات، بالرغم من ذلك، توقف التقدم في الذكاء الاصطناعي الرمزي، واعتقد العديد أن النظم الرمزية لن تكون قادرة على محاكاة جميع عمليات الإدراك البشري، ولا سيما التصور، الروبوتيات، والتعلم والتعرف على الأنماط. وبدأ عدد من الباحثين النظر في المناهج "الشبه رمزية" لمشاكل محددة في الذكاء الاصطناعي.
في التسعينيات، وضع باحثو الذكاء الاصطناعي أدوات رياضية معقدة لحل مشاكل فرعية محددة. هذه الأدوات هي حقا علمية، بمعنى أن نتائجها يمكن قياسها والتحقق منها على حد سواء، وكانت مسؤولة عن العديد من النجاحات الأخيرة لأبحاث الذكاء الاصطناعي. كما تسمح أيضا هذه اللغة الرياضية المشتركة بمستوى عال من التعاون مع المزيد من المجالات (مثل الرياضيات، والاقتصاد، أو بحث العمليات). راسل ستيوارت وبيتر Norvig وصفا هذه الحركة بأنها ليست أقل من "الثورة" و"انتصارا للنظاميين".
خلال خمسين سنة من البحوث، صمم الذكاء الاصطناعي عددا كبيرا من الوسائل لحل أصعب المشاكل في علوم الكمبيوتر. نناقش أدناه عدد قليل من أعم هذه الوسائل.
يمكن حل العديد من مشاكل الذكاء الاصطناعي من الناحية النظرية بالبحث الذكى في العديد من الحلول الممكنة : [346] 
يمكن أن يختزل التفكير المنطقى إلى اجراء البحث. على سبيل المثال، يمكن اعتبار الدليل المنطقي بحثا عن مسار ينطلق من افتراضات إلى نتائج، حيث كل خطوة هي تطبيق لقاعدة الاستدلال.
تبحث الخوارزميات التخطيطية خلال تفريعات من الأهداف الرئيسية والفرعية، في محاولة لإيجاد الطريق إلى الهدف، وهي عملية تسمى تحليل الوسائل والغايات.
تستخدم الخوارزميات الروبوتية محركات بحث محلية لتحريك الأطراف واستيعاب الأشياء في مساحة التكوين. 
العديد من خوارزميات التعلم تستخدم خوارزميات البحث على أساس قابلية التحسين.
أبحاث بسيطة شاملة
نادرا ما تكون كافية لمعظم مشاكل العالم الحقيقي : فضاء البحث (عدد أماكن البحث) لتنمو بسرعة إلى أرقام فلكية. والنتيجة هي بحثا بطيئا للغاية أو بحثا لا ينجز أبدا. الحل بالنسبة لكثير من المشاكل، هو استخدام "الاستدلال" أو "قواعد التجربة" التي تقضي على الخيارات التي يستبعد أن تؤدي إلى الهدف (و هي تسمى "تشذيب شجرة البحث"). يوفر الاستدلال البرنامج ب"أفضل تخمين" عن طريق الحل.
وهناك نوع مختلف جدا من البحث برز في التسعينيات، على أساس نظرية التحسين الرياضية. بالنسبة لكثير من المشاكل، من الممكن أن تبدأ عملية البحث بشكل ما من التكهن والتخمين، ثم يعدل التخمين تدريجيا حتى الوصول إلى الدرجة المثلى التي لا يمكن اجراء أى تحسينات بعدها. يمكن تصور هذه الخوارزميات كأنها أعمى يتسلق التلال : يبدأ البحث عند نقطة عشوائية على الساحة، وبعد ذلك، بعض القفزات أو الخطوات، ونستمر في تحريك تخميننا بصعود هذا التل، إلى أن نصل إلى القمة. من خوارزميات التحسين الأخرى: محاكاة الصلب، بحث الشعاع والتحسين العشوائي.
تستخدم المحاسبة التطورية شكل من أشكال البحث الأمثل. على سبيل المثال، قد تبدأ من الكائنات التي يبلغ عدد سكانها (التكهنات)، ثم السماح لهم بالتحور واعادة التكوين، واختيار الأصلح فقط للبقاء على قيد الحياة كل جيل (صقل التخمينات). أشكال التطور الحسابية تشمل خوارزميات الذكاءالسربى (مثل مستعمرة النمل أو تحسين سرب الجسيمات) 
و الخوارزميات التطورية (مثل الخوارزميات الجينية) 
والبرمجة الجينية
المنطق 
أدخله جون مكارثي في مجال أبحاث الذكاء الاصطناعي في عام 1958 خلال اطروحته المسماة "الآخذ بالمشورة". في عام 1963، اكتشف ج.آلان روبنسون طريقة خوارزمية بسيطة وكاملة تماما للاستنتاج المنطقى الذي يمكن بسهولة أن يقوم به الحواسيب الرقمية.
ومع ذلك، سرعان ما يؤدي التنفيذ الساذج للخوارزمات إلى حدوث انفجار اندماجي أو حلقة لا نهاية لها. في عام 1974، اقترح روبرت كوالسكي تمثيل تعبيرات منطقية حسب شروط القرن (البيانات في شكل قواعد، كما يلي : "ان p إذا q"، مما اختزل الاستدلال المنطقي إلى تسلسل خلفى أو أمامى.هذا خفف المشكلة إلى حد كبير (ولكن لم يلغها).
يستخدم المنطق لتمثيل المعرفة، وحل المشاكل، ولكن يمكنه أن يطبق على غيرها من المشاكل أيضا. على سبيل المثال، خوارزمية satplan تستخدم المنطق للتخطيط، 
و برمجة المنطق الاستقرائي هي طريقة للتعلم.
هناك عدة أشكال مختلفة من المنطق المستخدم في بحوث الذكاء الاصطناعي.
مشاكل عديدة في أبحاث الذكاء الاصطناعي (في التفكير، والتخطيط، والتعلم، والفهم والروبوتيات) تتطلب عاملاً للعمل مع معلومات غير كاملة أو غير أكيدة. ابتداء من أواخر الثمانينيات وأوائل التسعينيات، دافع يهودا بيرل وغيره عن استخدام أساليب مستمدة من نظرية الاحتمال والاقتصاد لوضع عدد من أدوات قوية لحل هذه المشاكل.
شبكات Bayes 
هي أداة عامة للغاية يمكن استخدامها في عدد كبير من المشاكل : التفكير المنطقى (باستخدام خوارزمية Bayesian الافتراضية الاستدلالية)، 
التعلم (باستخدام خوارزمية تعظيم التوقعات -)، 
تخطيط (باستخدام شبكة قرار) 
و تصور(باستخدام شبكة دينامية النظرية الافتراضية).
يمكن استخدام الخوارزميات الاحتمالية أيضا للترشيح، والتنبؤ، وتمهيد، وإيجاد تفسيرات لتيارات البيانات، ومساعدة نظم التصور لتحليل العمليات التي تحدث على مر الزمن (على سبيل المثال، نموذج ماركوف الخفي) 
أو مرشح كالمان
وثمة مفهوم رئيسي من علم الاقتصاد هو "الجدوى" : مقياس لمعرفة قيمة شيء بالنسبة للعامل ذكي. وضعت أدوات رياضية دقيقة لتحليل كيف يمكن للعامل الاختيار والتخطيط، وذلك باستخدام نظرية القرار، قرار التحليل، 
نظرية قيمة المعلومة.
وتشمل هذه الأدوات نماذج مثل عملية قرار ماركوف، 
شبكة القرار الديناميكية 
نظرية اللعبة، وتصميم الآلية
الذكاء الاصطناعي أبسط تطبيقات يمكن تقسيمها إلى نوعين : المصنفات ("اذا كانت براقة فهى ماس") وحدات التحكم ("إذا كانت لامعة، فالتقطها"). ولكن أدوات التحكم تصنف الشروط قبل أن نستنتج الأعمال، ولذلك يشكل أنواع التصنيف جزءا أساسيا من العديد من نظم الذكاء الاصطناعي.
المصنفات 
من المهام التي تستخدم نمط المطابقة لتحديد اقرب مطابقة. يمكن ضبطها وفقا لنماذج وجعلها جذابة جدا للاستخدام في الذكاء الاصطناعي. تعرف هذه الأمثلة بالملاحظات أو الأنماط. في التعليم تحت اشراف، ينتمي كل نمط إلى فئة معينة محددة سلفا. يمكن اعتبار هذه الفئة قرارا يجب أن يتخذ. تعرف جميع الملاحظات مع علامات فئاتها باسم مجموعة من البيانات.
عندما ترد ملاحظة جديدة، تصنف هذه الملاحظة على أساس الخبرة السابقة. يمكن تدريب المصنفات بطرق مختلفة، فهناك العديد من المناهج الإحصائية ومناهج تعليم الآلة.
مجموعة واسعة من المصنفين متاحة، ولكل منها نقاط قوتها ونقاط ضعفها. ويعتمد أداء المصنف بشكل كبير على خصائص البيانات المراد تصنيفها. لا يوجد تصنيف واحد يعمل على النحو الأفضل في كل المشاكل وهو ما يشار اليه بنظرية "لا توجد وجبة غذاء مجانية". أجريت اختبارات تجريبية مختلفة للمقارنة بين أداء المصنفات وللعثور على خصائص البيانات التي تحدد تصنيف الأداء. بالرغم من ذلك، يعتبر تحديد المصنف المناسب لمشكلة معينة فنا أكثر من كونه علما.
أكثرا المصنفات استخداما هي الشبكة العصبية 
الطرق الأساسية مثل دعم جهاز النقل المدعم
خوارزمية (ك) لأقرب جار 
النموذج كارل فريدريش جاوس المختلط 
مصنف بايز Bayesالبسيط، 
وشجرة القرارات. 
قورن أداء هذه المصنفات بالكثير من مهام التصنيف 
من أجل التوصل إلى بيانات الخصائص التي تحدد تصنيف الأداء.
دراسة الشبكة العصبية الاصطناعية ل 
بدأت خلال العقد السابق لتأسيس أبحاث الذكاء الاصطناعي. في الستينات، وضع فرانك روزنبلات Frank Rosenblatt نسخة هامة وجديدة؛ ألا وهى، المستقبلات.
طور بول فربوس Paul Werbos خوارزمية اعادة الانتشار backpropagation للمستقبلات المتعددة الطبقات في عام 1974، 
مما أدى إلى نهضة في مجال البحث والشبكة العصبية و"الترابط"connectionism) بشكل عام في منتصف الثمانينات. شبكة هوبفيلد The Hopfield net، هي شكل من أشكال شبكة الجذب، وكان أول من وصفها هو جون هوبفيلد John Hopfield في عام 1982.
من الشبكات البنائية التي تم تطويرها شبكة ال feedforward، وشبكة القاعدة الشعاعية، خريطة كوهونن Kohonen المنظمة ذاتيا ومختلف الشبكات العصبية المتكررة s. تطبق الشبكات العصبية على مشكلة التعليم، باستخدام تقنيات مثل التعلم بطريقة هب Hebbian learning، والتعلم التنافسى.
و التصميمات الجديدة نسبيا مثل التسلسل الهرمي للذاكرة الزمنية وشبكات الاعتقاد العميق.
نظرية التحكم، وليدة علم التحكم الآلي، لها العديد من التطبيقات الهامة، وخاصة في الروبوتيات (أو علوم الإنسان الالى).
وضع باحثو الذكاء الاصطناعي العديد من اللغات المتخصصة لبحوث الذكاء الاصطناعي :
تكتب تطبيقات الذكاءالاصطناعي أيضا في كثير من الأحيان بلغات معيارية مثل س + + واللغات المصممة من أجل الرياضيات MATLAB و Lush.
كيف يمكن تحديد ما إذا كان العامل ذكيا أم لا؟ في عام 1950، اقترح آلان تورنغ إجراء عام لاختبار ذكاء عاملاً يعرف الآن باختبار تورنغ. يسمح هذا الإجراء باحتبار معظم المشاكل الرئيسية للذكاء الاصطناعي. ولكنه يعد تحديا صعبا للغاية في الوقت الحالي وجميع العوامل ااتى حضعت له باءت بالفشل.
ويمكن أيضا أن يقيم الذكاء الاصطناعي وفقا لمشاكل محددة مثل مشاكل صغيرة في الكيمياء، والتعرف على خط اليد والألعاب. سميت هذه الاختبارات باختبارات تورنغ الخبيرة. كلما صغر حجم المشاكل زاد عدد الأهداف القابلة للتحقيق، وهناك عدد متزايد من النتائج الإيجابية.
تصنف نتائج اختبار الذكاء الاصطناعي إلى المجموعات الاتية:
على سبيل المثال، أداء لعبة الداما (الداما) هو الأمثل، 
الأداء في الشطرنج، يندرج تحت "الإنسان الخارق" ويقترب من "الإنسان الخارق القوى"
والأداء في العديد من المهام اليومية التي يقوم بها البشر يندرج تحت فئة "أقل من الإنسان".
وهناك نهج مختلف تماما يقوم على قياس ذكاء الالات من خلال اختبارات مستمدة من من التعريفات الرياضية للذكاء"." بدأت أمثلة على هذا النوع من الاختبارات في أواخر التسعينات؛ كاختبارات الذكاء باستخدام مفاهيم أندريه كولموغوروف مثل التعقيد والضغط كما قدم ماركوس هوتر تعريفات مماثلة لذكاء الالات في كتابه "الذكاء الاصطناعي العالمي " (سبرينغر 2005)، والذي تم تطويره مجددا من قبل ليج وهوتر 
من مميزات التعريفات الرياضية، 
أنه يمكن تطبيقها على الذكاء غير الإنساني، وفي غياب 
الممتحنين من البشر.
استخدم الذكاء الاصطناعي بنجاح في مجموعة واسعة من المجالات من بينها النظم الخبيرة ومعالجة اللغات الطبيعية وتمييز الأصوات وتمييز وتحليل الصور وكذلك التشخيص الطبي، وتداول الأسهم، والتحكم الآلي، والقانون، والاكتشافات العلمية، وألعاب الفيديو ولعب اطفال ومحركات البحث على الإنترنت. في كثير من الأحيان، عندما يتسع استخدام التقنية لا ينظر إليها بوصفها ذكاء اصطناعيا، فتوصف أحيانا بأنها أثر الذكاء الاصطناعي.
ومن الممكن أيضا دمجها في الحياة الاصطناعية.
هناك عدد من المسابقات والجوائز لتشجيع البحث في مجال الذكاء الاصطناعي. المجالات الرئيسية التي عززت هي: الذكاء العام للالة، سلوك المحادثة، تحليل البيانات، السيارات المتحركة بدون سائق (السيارات ذاتية القيادة)، والروبوت لكرة القدم والألعاب.
آلات التفكير والكائنات الاصطناعية تظهر في الأسطورة اليونانية ق، مثل Talos تالوس في "كريت"، والروبوتات الذهبية في
Hephaestus"{/3"} وGalatea في Pygmalion.
يعتقد أن أشباه البشر الذكية نشأت في كثير من المجتمعات القديمة، ومن أقدمها التماثيل المقدسة التي عبدت في مصر واليونان، 
بما في ذلك آلات يان شي Yan Shi، 
و بطل الإسكندرية 
و الجزرى 
أو فولفغانغ فون كمبلن.
كان من المعتقد أن جابر بن حيان صنعوا كائنات اصطناعية.
تناقش قصص هذه المخلوقات ومصيرها العديد من الآمال والمخاوف والاعتبارات الأخلاقية التي قدمها الذكاء الاصطناعي.
تتناول ماري شيلي في روايتها "فرانكشتين" / "Frankenstein"، مسألة أساسية في أخلاقيات الذكاء الاصطناعي، وهى : إذا كان من الممكن خلق جهاز لديه ذكاء، أيمكن أن يشعر أيضا؟ إذا كان يمكن أن يشعر، أيكن له نفس حقوق الإنسان؟ وتظهر أيضا هذه الفكرة في الخيال العلمي الحديث: في فيلم "الذكاء الاصطناعي" : يمثل الفيلم الآلة في صورة طفل صغير منح القدرة على الشعور بالعواطف البشرية، بما في ذلك، القدرة على الشعور بالمعاناة. يجري حاليا النظر في هذه القضية، والتي تعرف الآن باسم "حقوق الروبوت "، في بعض المؤسسات؛ على سبيل المثال، مؤسسة كاليفورنيا من أجل المستقبل، 
رغم أن العديد من النقاد يعتقدون أن من السابق لأوانه مناقشة هذا الشأن.
وثمة مسألة أخرى يستكشفها كل من كتاب الخيال العلمي وذوى النزعة المستقبلية هي تأثير الذكاء الاصطناعي على المجتمع. في الروايات، ظهر الذكاء الاصطناعي باعتباره خادما (R2D2 في حرب النجوم)، وكمطبق القانون في((K.I.T.T. "Knight Rider")و رفيقا (Lt. Commander Data in Star Trek),، الغازى (The Matrix)، الديكتاتور (مكتوف الأيديWith Folded Hands)، والمدمر (المدمر، Battlestar Galactica)، وامتدادا لقدرات البشر في "شبح داخل المحار" (Ghost in the Shell)، والمنقذ للجنس البشري R. Daneel Olivaw في سلسلة التأسيس Foundation Series). اعتبرت بعض المصادر الأكاديمية أن هذه النتائج هي دعوة لتخفيض الطلب على العمالة البشرية، 
تعزيز القدرة البشرية أو الخبرة 
وحاجة لإعادة تعريف الهوية الإنسانية والقيم الأساسية.
يزعم بعض المستقبليين أن الذكاء الاصطناعي سوف يتجاوز حدود التقدم وسيغير الإنسانية تغييرا جوهريا. استخدم راى كرزويل Ray Kurzweil قانون مور (الذي يصف التحسن الكبير في التكنولوجيا الرقمية بالدقة الخارقة) لحساب أن الكمبيوتر سوف يكون له نفس قوة المعالجة لدى العقول البشرية بحلول سنة 2029، وبحلول عام 2045 سوف يصل الذكاء الاصطناعي إلى نقطة يصبح عندها قادرا على تحسين "نفسه" بمعدل يتجاوز كل ما يمكن تصوره في الماضي، وهو سيناريو الخيال العلمي الذي صاغه الكاتب فيرنور فينج Vernor Vinge وأسماه " التفرد التكنولوجي".
إدوارد Fredkin يقول إن "الذكاء الاصطناعي هو المرحلة التالية في التطور" وهي فكرة اقترحها لأول مرة صموئيل بتلر / "داروين بين ماكينات" (1863)، وأفاض في الحديث عنها جورج دايسون في كتابه الذي يحمل نفس الاسم في عام 1998. 
توقع العديد من المستقبليين وكتاب الخيال العلمي أن البشر والآلات ستندمج في المستقبل وتصبح سايبورغ (أى نظام يمزج بين صفات طبيعية ووصفات اصطناعية فيكون بذلك أكثر قدرة وقوة من كلاهما. تسمى هذه الفكرة "ما فوق الإنسانية"، transhumanism ولها جذور في كتابات ألدوس هكسلي وروبرت إتنجر Robert Ettinger، وهى الآن مرتبطة باسم مصمم الروبوت هانز مورفيك Hans Moravec وعالم التحكم الالي كيفن وارويك Kevin Warwick، والمخترع راي كرزويل Ray Kurzweil. تم تمثيل ال"ما فوق إنسانية"Transhumanism في الروايات أيضا، على سبيل المثال في قصة المانجا اليابانية"الشبح في محار" وسلسلة الخيال العلمي المسماة "سلسلة الكثيب". كتبت باميلا مكوردك Pamela McCorduck أن هذه السيناريوهات تعتبر تعبيرا عن الرغبة البشرية القديمة في، كما وصفته، "تشكيل الآلهة".
مدونات
مصادر