Šiandien yra įvairių dirbtinio intelekto (DI) formų. Sunkus klausimas, ką net vadinti AI ir ką tiesiog programine įranga. Programinėje įrangoje pastebima tendencija, kad kai kažkas, kas anksčiau vadinosi „AI“, subręsta ir integruojasi į technologinį foną, jis nebevadinamas AI. Šeštojo dešimtmečio programuotojai daugybę įterptųjų mūsų pasaulyje programinės įrangos galėjo pavadinti „dirbtiniu intelektu“, pavyzdžiui, jūsų automobilio mikroschemą, kuri reguliuoja degalų įpurškimą, prekybos centro duomenų bazę, kurioje saugomi visų pardavimų įrašai, arba „Google“ paieškos sistemą.
Tačiau sritis, kuri save vadina „dirbtiniu intelektu“, paprastai šiek tiek skiriasi nuo daug didesnės „programinės įrangos kūrėjų“ grupės apskritai. AI tyrinėtojai linkę žiūrėti į sudėtingesnes, prisitaikančias, pajėgesnes ar net neaiškiai į žmogų panašias programinės įrangos formas. Dirbdami dirbtiniu intelektu dirbantys darbuotojai taip pat paprastai yra tarpdisciplininiai ir gerai išmano mokslo ir matematikos sritis, kurios yra svetimos tipiškam programuotojui, įskaitant, bet tuo neapsiribojant: formalią statistiką, neuromokslą, evoliucinę psichologiją, mašininį mokymąsi ir sprendimų teoriją.
Dirbtinio intelekto srityje yra dvi pagrindinės stovyklos: Neats ir Scruffies. Skyrius veikia praktiškai nuo tada, kai AI buvo įkurta kaip sritis 1956 m. Agentai yra formalių metodų, tokių kaip taikomoji statistika, šalininkai. Jie mėgsta, kad jų programos būtų gerai organizuotos, įrodomai patikimos, veikiančios remiantis konkrečiomis teorijomis ir laisvai redaguojamos. Skubiai mėgsta netvarkingus metodus, pvz., prisitaikančius neuroninius tinklus, ir laiko save įsilaužėliais, sumaišančiais bet ką, kol atrodo, kad tai veikia. Abu metodai praeityje turėjo įspūdingų pasisekimų, taip pat yra šių dviejų temų hibridų.
Visi dirbtinio intelekto modeliai bent jau paviršutiniškai įkvėpti žmogaus smegenų, nes pagal apibrėžimą dirbtinis intelektas yra tam tikro intelekto aspekto imitavimas. AI turi sukurti dalykų, kuriais manipuliuoja arba su kuriais dirba, koncepcijas ir saugoti šias sąvokas kaip duomenų dalis. Kartais šie gabalai yra dinamiški ir dažnai atnaujinami, kartais statiški. Paprastai dirbtinis intelektas yra susijęs su duomenų santykių išnaudojimu tam, kad pasiektų kokį nors tikslą.
Tikslai dažnai priskiriami pagal naudingumą. Kai pateikiamas tikslas, AI sistema gali generuoti antrinius tikslus ir priskirti šių tarpinių tikslų naudingumo reikšmes pagal numatomą jų indėlį siekiant pagrindinio tikslo. AI toliau siekia papildomų tikslų, kol bus pasiektas pagrindinis tikslas. Tada galima laisvai pereiti prie naujo (bet dažnai panašaus) pagrindinio tikslo. AI labai skiriasi tuo, kaip visa ši dinamika įgyvendinama.