Dirbtinis intelektas (DI) yra procesas, kurio metu žmogaus intelektas imituojamas mašinomis. Intelektas gali būti laikomas išmoktų prisiminimų ir įsišaknijusių procesų rinkiniu, leidžiančiu žmonėms atlikti užduotis ir spręsti problemas. Kadangi inžinerija yra susijusi su daiktų struktūra, dizainu ir funkcijomis, dirbtinis intelektas gali būti naudojamas siekiant suteikti įžvalgų ir metodų įvairiose inžinerijos srityse. Pagrindiniai dirbtinio intelekto pritaikymai inžinerijoje yra duomenų gavyba ir logistika. Daugelyje disciplinų, nuo gamybos iki medicinos, naudojami dirbtinio intelekto inžinerijos principai problemoms spręsti ir konkrečioms užduotims atlikti.
Daugeliu atžvilgių AI ir inžinerija yra susipynę. Pavyzdžiui, kompiuteriai yra sudėtingos mašinos, kurias mokslininkai ir kasdieniai žmonės naudoja įvairiems tikslams. Šiuolaikiniai aukštųjų technologijų kompiuteriai gali būti laikomi tam tikromis elektroninėmis smegenimis, nes jie renka, rūšiuoja ir integruoja informaciją iš daugelio šaltinių, kad galėtų atlikti daugybę sudėtingų užduočių. Be to, inžinieriai dažnai vaidina svarbų vaidmenį kuriant dirbtinio intelekto mašinas ir neuroninius tinklus, kurie valdo šią mašiną.
Viena iš dirbtinio intelekto inžinerijos sričių yra informacijos rinkimas. Pavyzdžiui, dirbtinio intelekto mašinos gali atlikti duomenų gavybą kompiuterių mokslo ir programinės įrangos inžinerijos srityse. Šis procesas apima didelių elektroninių duomenų bazių peržiūrą ir šablonų paiešką medžiagoje. Iš šių modelių ir jungčių gautus duomenis galima analizuoti ir pateikti ataskaitas. Genetinis kartografavimas yra viena iš sričių, kurioje naudojami tokie metodai.
Dirbtinio intelekto procesai inžinerijoje taip pat gali apdoroti duomenų srautą. Logistiniai procesai konkrečiai nurodo, kaip informacija keliauja iš vienos srities į kitą. Ryšių organizacijai gali tekti vienu metu siųsti informaciją į kitas įvairias prekybos vietas, o ši informacijos operacija gali būti valdoma naudojant dirbtinį intelektą. AI logistika taip pat gali turėti įtakos gaminant ir platinant su inžinerija susijusius produktus, pvz., naujus vaistus medicinos inžinerijoje.
Matematika yra daugelio inžinerinių principų pagrindas. Taip pat labai pagreitintas matematinių lygčių skaičiavimas yra daugelio dirbtinio intelekto inžinerijos pagrindas. Taigi dirbtinis intelektas gali veikti kaip greitas problemų sprendimo įrankis inžinieriams, kai lygtys įvedamos į AI mašiną. Gerai suprojektuota AI mašina taip pat gali saugoti daugybę žinių per neuroninius tinklus. Todėl jis gali atsekti priežastis ir pasekmes, tyrimo objektų ryšius ir panašias pažinimo užduotis. Visi šie gebėjimai yra gyvybiškai svarbūs inžinerinėse koncepcijose, pradedant nuo mašinų ir pastatų projektavimo iki gyvybę palaikančių cheminių procesų tyrimo.
Be to, dirbtinis intelektas inžinerinėje robotikoje gali padėti atlikti užduotis, kurios kažkada buvo išskirtinė žmonių sritis. Inžinieriai gali sukurti robotų mašinas su sudėtingais neuroniniais tinklais, kurie valdo kilnojamus tvirtinimo įrenginius. Pavyzdžiui, robotai gali padėti gamybos procesuose arba gali būti siunčiami tyrinėti vietoves, kurių paprastas žmogus negali pasiekti, pavyzdžiui, siaurą urvą. Medicinos inžinieriai netgi tobulina dirbtinai protingus robotus, galinčius atlikti sudėtingas operacijas.