Sun'iy intellekt - bu odatda inson aql-zakovatini talab qiladigan yoki miqyosi odamlar tahlil qila oladigan ma'lumotlarni o'z ichiga oladigan tarzda fikr yuritishi, o'rganishi va harakat qilishi mumkin bo'lgan kompyuterlar va mashinalarni yaratish bilan bog'liq fan sohasi. 
AI ko'plab turli fanlarni, jumladan, kompyuter fanlari, ma'lumotlar tahlili va statistikasi, apparat va dasturiy ta'minot muhandisligi, tilshunoslik, nevrologiya va hatto falsafa va psixologiyani o'z ichiga olgan keng sohadir. 
Biznesda foydalanish uchun operatsion darajada, AI asosan mashinani o'rganish va chuqur o'rganishga asoslangan, ma'lumotlarni tahlil qilish, bashorat qilish va prognozlash, ob'ektlarni toifalarga ajratish, tabiiy tilni qayta ishlash, tavsiyalar, ma'lumotlarni aqlli qidirish va boshqalar uchun foydalaniladigan texnologiyalar to'plamidir.
Sun'iy intellekt rivojlanish bosqichlariga yoki bajarilayotgan harakatlarga qarab bir necha usulda tashkil etilishi mumkin. 

Masalan, AI rivojlanishining to'rt bosqichi odatda tan olinadi.

Reaktiv mashinalar: Cheklangan AI, faqat oldindan dasturlashtirilgan qoidalar asosida har xil turdagi ogohlantirishlarga javob beradi. Xotiradan foydalanmaydi va shuning uchun yangi ma'lumotlar bilan o'rgana olmaydi. 1997 yilda shaxmat chempioni Garri Kasparovni mag'lub etgan IBM kompaniyasining Deep Blue kompaniyasi reaktiv mashinaga misol bo'ldi.
Cheklangan xotira: Aksariyat zamonaviy AI cheklangan xotira hisoblanadi. Odatda sun'iy neyron tarmog'i yoki boshqa o'qitish modeli orqali yangi ma'lumotlarga o'rgatish orqali vaqt o'tishi bilan yaxshilash uchun xotiradan foydalanishi mumkin. Mashinani o'rganishning bir qismi bo'lgan chuqur o'rganish cheklangan xotira sun'iy intellekt hisoblanadi.
Aql nazariyasi: Aql nazariyasi AI hozirda mavjud emas, ammo uning imkoniyatlari bo'yicha tadqiqotlar davom etmoqda. Unda inson ongiga taqlid qila oladigan va qaror qabul qilish, jumladan, his-tuyg'ularni tan olish va eslab qolish va ijtimoiy vaziyatlarda inson kabi munosabatda bo'lish qobiliyatiga ega bo'lgan AI tasvirlangan. 
O'z-o'zini anglash: Aql nazariyasidan yuqoriroq bo'lgan AI, o'zini o'zi anglaydigan AI o'z mavjudligidan xabardor bo'lgan va insonning intellektual va hissiy imkoniyatlariga ega bo'lgan afsonaviy mashinani tasvirlaydi. Aql AI nazariyasi singari, o'zini o'zi anglaydigan AI hozirda mavjud emas.
Sun'iy intellekt turlarini kengroq tasniflashning yanada foydali usuli - bu mashina nima qila olishidir. Hozirgi vaqtda biz sun'iy intellekt deb ataydigan barcha narsalar sun'iy "tor" intellekt hisoblanadi, chunki u o'zining dasturlash va o'qitish asosida faqat tor harakatlar to'plamini amalga oshirishi mumkin. Masalan, obyektlarni tasniflashda foydalaniladigan AI algoritmi tabiiy tilni qayta ishlashni amalga oshira olmaydi. Google Qidiruv - bu bashoratli tahlillar yoki virtual yordamchilar kabi tor AI shaklidir.

Sun'iy umumiy intellekt (AGI) mashinaning xuddi inson kabi "sezish, o'ylash va harakat qilish" qobiliyatidir. AGI hozirda mavjud emas. Keyingi daraja sun'iy o'ta intellekt (ASI) bo'ladi, bunda mashina har tomonlama insondan ustun ishlay oladi.

Sun'iy intellektni o'rgatish modellari
Korxonalar AI haqida gapirganda, ular ko'pincha "trening ma'lumotlari" haqida gapirishadi. Lekin bu nimani anglatadi? Esda tutingki, cheklangan xotirali sun'iy intellekt - bu yangi ma'lumotlarga o'rgatish orqali vaqt o'tishi bilan yaxshilanadigan AI. Mashinani o'rganish - bu natijalarga erishish uchun ma'lumotlarni o'rgatish uchun algoritmlardan foydalanadigan sun'iy intellektning kichik to'plami.
Keng zarbalarda, mashinani o'rganishda ko'pincha uch turdagi o'rganish modellari qo'llaniladi:
Nazorat ostida o'rganish - bu belgilangan o'quv ma'lumotlari (tuzilgan ma'lumotlar) yordamida ma'lum bir kirishni chiqishga moslashtiradigan mashinani o'rganish modeli. Oddiy qilib aytganda, algoritmni mushuklarning rasmlarini taniy olishni o'rgatish uchun unga mushuklar deb belgilangan rasmlarni bering.
Nazorat qilinmagan o'rganish - bu yorliqsiz ma'lumotlar (tuzilmasiz ma'lumotlar) asosida naqshlarni o'rganadigan mashinani o'rganish modeli. Nazorat ostidagi o'rganishdan farqli o'laroq, yakuniy natija oldindan ma'lum emas. Aksincha, algoritm ma'lumotlardan o'rganadi, uni atributlar asosida guruhlarga ajratadi. Misol uchun, nazoratsiz o'rganish naqshlarni moslashtirish va tavsifiy modellashtirishda yaxshi. 
Nazorat ostidagi va nazoratsiz o'rganishdan tashqari, ko'pincha yarim nazorat ostida o'rganish deb ataladigan aralash yondashuv qo'llaniladi, bu erda faqat ma'lumotlarning bir qismi etiketlanadi. Yarim nazorat ostida o'qitishda yakuniy natija ma'lum bo'ladi, ammo algoritm kerakli natijalarga erishish uchun ma'lumotlarni qanday tashkil qilish va tuzish kerakligini aniqlashi kerak.

Kuchaytiruvchi o'rganish - bu mashinani o'rganish modeli bo'lib, uni keng ma'noda "bajarish orqali o'rganish" deb ta'riflash mumkin. "Agent" belgilangan vazifani sinab ko'rish va xatolik (teskari aloqa davri) orqali, uning ishlashi istalgan diapazonda bo'lmaguncha bajarishni o'rganadi. Agent vazifani yaxshi bajarganida ijobiy mustahkamlashni, yomon bajarganida esa salbiy mustahkamlashni oladi. Mustahkamlashni o'rganishga misol sifatida robot qo'lni to'pni olishga o'rgatish mumkin. Sun'iy neyron tarmoqlarning keng tarqalgan turlari Sun'iy intellektdagi o'qitish modelining keng tarqalgan turi bu sun'iy neyron tarmoq bo'lib, u erkin tarzda inson miyasiga asoslangan modeldir. 

Neyron tarmoq - bu ma'lumotlarni tasniflash va tahlil qilish uchun ishlatiladigan hisoblash tugunlari bo'lgan sun'iy neyronlar tizimi - ba'zan perseptronlar deb ataladi. Ma'lumotlar neyron tarmog'ining birinchi qatlamiga yuboriladi, har bir perseptron qaror qabul qiladi va keyin bu ma'lumotni keyingi qatlamdagi bir nechta tugunlarga uzatadi. Uchdan ortiq qatlamli o'quv modellari "chuqur neyron tarmoqlar" yoki "chuqur o'rganish" deb nomlanadi. Ba'zi zamonaviy neyron tarmoqlari yuzlab yoki minglab qatlamlarga ega. Yakuniy perseptronlarning chiqishi neyron tarmog'iga qo'yilgan vazifani bajaradi, masalan, ob'ektni tasniflash yoki ma'lumotlarda naqshlarni topish.