Lịch sử ngành trí tuệ nhân tạo
AI hiện đại

Việc nghiên cứu TTNT hiện đại chú trọng vào các nhiệm vụ thiên về kỹ thuật thực tế (Những người ủng hộ chiều hướng Trí tuệ nhân tạo mạnh có lẽ sẽ gọi nó là "Trí tuệ nhân tạo yếu".)
Có một vài lĩnh vực của AI, một trong số đó là ngôn ngữ tự nhiên. Rất nhiều lĩnh vực thuộc "Trí tuệ nhân tạo yếu" có phần mềm hoặc những ngôn ngữ lập trình chuyên dụng được tạo riêng cho chúng. Ví dụ, một trong những chatterbot (ngôn ngữ tự nhiên gần ngôn ngữ con người nhất) là A.L.I.C.E., nó sử dụng một ngôn ngữ lập trình với tên gọi AIML để đặc tả các chương trình, và có một bản khác với tên gọi Alicebot. Tuy nhiên, A.L.I.C.E thực tế là vẫn dựa trên kỹ thuật đối sánh mẫu và chưa có bất cứ sự suy luận nào. Kỹ thuật này tương tự như kỹ thuật Eliza, một chatterbot đầu tiên, được sử dụng vào cuối năm 1966. Jabberwacky có một chút gần gũi với "Trí tuệ nhân tạo mạnh", khi nó học cách làm thế nào để cải thiện dần từ cơ bản lên mà chỉ dựa trên tương tác của người dùng. Mặc dù thế, kết quả có được thực tế là vẫn rất hạn chế, và có thể hợp lý mà nói rằng thực sự không có một trí tuệ nhân tạo nào mà có thể dùng cho đa mục đích được.
Khi được xem xét với một độ hoài nghi vừa phải, TTNT có thể xem là "một tập các bài toán trong khoa học máy tính mà không có lời giải tốt vào thời điểm này". Khi mà một ngành con của TTNT ứng dụng tốt cho một công việc nào đó, nó sẽ thoát ra khỏi TTNT và có tên riêng. Một vài ví dụ là nhận dạng mẫu, xử lý ảnh, mạng neuron, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, robot học và lý thuyết trò chơi. Trong khi cội rễ của các ngành này đều được thiết lập vững chắc từ TTNT, chúng bây giờ lại được xem là một cái gì đó tách biệt.
Trong khi các nỗ lực để hướng tới một mục tiêu cuối cùng là có trí thông minh như con người càng trở nên chững lại, thì nhiều ngành con mới ra đời lại phát triển. Một vài ví dụ điển hình bao gồm các ngôn ngữ lập trình LISP và Prolog, được ra đời phục vụ cho việc nghiên cứu TTNT nhưng bây giờ lại dành cho các công việc không thuộc TTNT. Nền văn hóa của hacker ban đầu cũng xuất phát từ các phòng thí nghiệm TTNT, đặc biệt ở MIT AI Lab, ngôi nhà của nhiều ngôi sao sáng như McCarthy, Minsky, Seymour Papert (người đã phát triển Logo ở đó), Terry Winograd (người đã từ bỏ TTNT sau khi phát triển SHRDLU).
Nhiều hệ thống hữu ích khác cũng đã được xây dựng dùng các kĩ thuật mà ít nhất một lần từng được dùng cho nghiên cứu TTNT. Một vài ví dụ bao gồm:
Chinook được xem là Nhà vô địch thế giới Máy-Người trong thu tiền vào năm 1994.
Deep Blue, máy tính chơi cờ vua, đã đánh bại Garry Kasparov trong một trận đấu nổi tiếng vào năm 1997.
InfoTame, một động cơ tìm kiếm và phân tích văn bản được phát triển bởi KGB để tự động sắp xếp hàng triệu giấy tờ để có thể ngăn chặn giao tiếp khi cần thiết.
Logic mờ, một kĩ thuật đưa ra suy luận khi không chắc chắn, được dùng rộng rãi trong các hệ thống điều khiển công nghiệp.
Hệ chuyên gia vẫn đang được sử dụng ở một mức độ nào đó trong ngành công nghiệp.
Machine translation systems such as SYSTRAN are widely used, although results are not yet comparable with human translators.
Mạng neuron được dùng cho nhiều nhiệm vụ khác nhau, từ hệ thống chống xâm nhập đến trò chơi máy tính.
Các hệ thống nhận dạng ký tự quang học có thể chuyển các tài liệu viết tay bằng tiếng châu Âu bất kì sang văn bản lưu trong máy.
Nhận dạng chữ viết tay được sử dụng trong hàng triệu thiết bị PDA.
Nhận dạng tiếng nói có các sản phẩm thương mại và được sử dụng rộng rãi.
Computer algebra system, như Mathematica và Macsyma, là những điển hình.
Các hệ thống Machine vision đã được sử dụng trong nhiều ứng dụng công nghiệp từ kiểm định phần cứng (hardware verification) tới các hệ thống bảo vệ.
Các phương pháp lập kế hoạch TTNT đã được sử dụng để tự động lập phương án chuyển quân Mỹ trong Chiến tranh vùng Vịnh lần thứ nhất. Nhiệm vụ này có thể tiêu tốn thời gian tới nhiều tháng và tiền tới hàng triệu đô-la nếu làm bằng tay. Cơ quan nghiên cứu phòng vệ tiên tiến Mỹ đã tuyên bố rằng riêng lượng tiền tiết kiệm được nhờ ứng dụng này đã nhiều hơn tổng chi phí của họ cho các nghiên cứu TTNT trong vòng 30 năm qua.
AlphaGo, máy tính chơi cờ vây, đã đánh bại Lee Sedol vào tháng 5 năm 2016.
Viễn cảnh của TTNT thay thế sự tác động của con người đã có nhu cầu từ rất lâu trước đây, và ngày nay trong một số lĩnh vực chuyên biệt nơi mà các "hệ chuyên gia" được sử dụng hằng ngày để làm tăng thêm hay thay thế các quyết định của con người trong một số lĩnh vực kĩ thuật và y khoa. Một ví dụ về hệ chuyên gia là Clippy, cái kẹp giấy trong Microsoft Office. Nó cố gắng dự đoán những lời khuyên mà người dùng mong muốn.