Es la capacidad de las computadoras, máquinas, programas y códigos fuente para la resolución de problemas y la toma de decisiones para emular la mente humana y sus capacidades; tiene dos enfoque primarios, el humano y el ideal.
La inteligencia artificial como un concepto definido se remonta a 1950 con el escrito de Alan Turing, Computing Machinery and Intelligence. Este escrito origina la "Prueba de Turing" (inicialmente llamado por Turing el Juego de la Imitación), el cual busca determinar si una computadora puede pensar como lo hace un humano. Como un concepto dentro del conocimiento humano, es posible decir que esta idea se remonta a 1939 con el Mago de Oz y el hombre de lata.
Partir de la idea de Turing hacia la realidad ha sido, y continúa siendo, un reto. Durante el tiempo de Turing, el problema era la capacidad de una máquina de almacenar o recordar sus decisiones. Era capaz de hacer cálculos, pero no podía almacenar esa información, la cual era requerida para lograr AI y que la computadora pensara como una persona.
Mucho tiempo después, Stuart Russell y Peter Norvig publicaron el libro Artificial Intelligence: A Modern Approach en 1995, ahora en su 4a edición en el 2020. Russell y Norvig trabajaron para aclarar el término de Inteligencia Artificial. Existen muchas definiciones, por lo que desglosaron AI en la lógica de la racionalidad y en pensar vs. actuar.
La primera definición dentro de AI abarca los sistemas que pueden pensar como un humano. Si los sistemas pueden aprender y resolver problemas como una persona, entonces entran en esta categoría. Haugeland definió esto en 1985 como "máquinas con mentes." Hellman dijo en 1978 que esta categoría es la automatización de "actividades que asociamos con el pensamiento humano."
De forma separada algunos sistemas pueden actuar como humanos; esta es la categoría de los sistemas que cumplen con la Prueba de Turing. Si un sistema puede actuar como una persona, comunicarse exitosamente en Inglés, entender lo que alguien le está diciendo, responder, evolucionar y crear nuevas conclusiones, entra en esta categoría. Kurzweil definió esta categoría como "el arte de crear máquinas que realizan funciones que requieren inteligencia cuando las realizan personas."
El segundo conjunto de categorías para los sistemas AI miden su capacidad de desempeñarse de forma racional; esto difiere del comportamiento humano porque las personas no son racionales todo el tiempo. Existen, de nuevo, 2 formas de ver AI: los sistemas pueden pensar de forma racional o actuar de forma racional.
Charniak y McDermott describieron un sistema que puede pensar racionalmente en 1985 como "el estudio de las facultades mentales a través del uso de modelos computacionales." Esto es considerado como el enfoque de las “leyes del pensamiento”.
Aristóteles fue el primero en explicar lo que él llamó el “pensamiento correcto,” o procesos irrefutables de razonamiento. El ejemplo que dan Russell y Norvig es "Sócrates es un hombre, todos los hombres son mortales; por lo tanto, Sócrates es mortal."
También es posible que un sistema actúe racionalmente, mostrando habilidades basadas en la Prueba de Turing. Poole describió lo que debe hacerse para crear un sistema AI que pueda actuar de forma racional ya que "la inteligencia computacional es el estudio del diseño de los agentes inteligentes."
Los términos “débil” y “fuerte” son otra forma de distinguir los tipos de sistemas AI. Al AI Débil probablemente se le puede referir de forma más apropiada como AI Angosta o Artificial Narrow Intelligence. AI se enfoca en realizar tareas específicas, como Siri de Apple, Alexa de Amazon o un vehículo autónomo de Google.
AI Fuerte se compone de 2 tipos de AI: Artificial General Intelligence (AGI) y Artificial Super Intelligence (ASI). AGI es un sistema autoconsciente, es decir, que tiene una consciencia. Puede resolver problemas e incluso planear para el futuro. ASI es un sistema que sobrepasa las capacidades humanas. Un ejemplo de ASI aún no existe, a menos de que lo esté viendo en una película. 2001: Odisea del Espacio tenía un sistema computacional llamado HAL. Si lo recuerda, ya tiene una idea de cómo puede verse un sistema ASI.