Nors buvo sukurta daug skirtingų dirbtinio intelekto (DI) metodų, kuriami nauji metodai, kai kurios dirbtinio intelekto formos tapo vis populiaresnės. Kai kurie iš labiausiai paplitusių metodų apima neuroninių tinklų naudojimą ir ekspertinių sistemų kūrimą. Šios skirtingos dirbtinio intelekto technikos gali būti naudojamos kuriant įvairias AI formas, paprastai atsižvelgiant į tai, kiek programa iš tikrųjų gali „mąstyti“, ir jie vadinami „stipriu AI“ arba „silpnu AI“.
AI metodai yra metodai, kuriuos galima naudoti kuriant ir kuriant kompiuterines programas, kurios paprastai laikomos dirbtinio intelekto formomis. Apskritai dirbtinis intelektas reiškia programą, kuri gali imituoti arba atkurti žmogaus smegenų demonstruojamus mąstymo procesus. Paprastai tai apima problemų sprendimą, stebėjimus arba informacijos gavimą, skirtą analizei ar problemų sprendimui, ir gebėjimą suskirstyti į kategorijas ir identifikuoti skirtingus objektus bei tų objektų savybes.
Yra daug įvairių dirbtinio intelekto metodų, kuriuos gali panaudoti AI programuotojas, nors du iš labiausiai paplitusių yra neuroniniai tinklai ir ekspertų sistemos. Neuroniniai tinklai yra kompiuterinės programos, sukurtos pagal žmogaus smegenų naudojamus pažinimo procesus. Iš esmės neuroninis tinklas susideda iš kategorijų sluoksnių ir metodų, kuriais remiantis galima identifikuoti ir suskirstyti objektus. Tai panašu į žmogaus pažinimo schemos idėją, kuri leidžia žmonėms identifikuoti objektus pagal tų objektų savybes. Tada nauja informacija, pateikta neuroniniam tinklui, gali būti analizuojama ir identifikuojama remiantis anksčiau įvestais kriterijais, leidžianti sistemai „išmokti“ naujas kategorijas ir identifikuoti žinomus ar nežinomus objektus.
Ekspertų sistemos yra AI metodai, sukurti remiantis logika ir „jei / tada“ teiginiais. Paprastai tai apima daug informacijos, kuri „išmokoma“ kompiuterinei sistemai, todėl sistema tampa tam tikros srities ekspertu. Kai įvedama nauja įvestis, pvz., prašymas apdoroti finansines ataskaitas, ekspertų sistema gali analizuoti informaciją naudodama šiuos „jei/tada“ teiginius, kad apribotų išvesties atsaką.
Šios įvairios dirbtinio intelekto technologijos gali būti naudojamos kuriant sistemas, kurios laikomos „stipria AI“ arba „silpna AI“. Stiprios dirbtinio intelekto sistemos yra tos, kurios labiausiai siekia imituoti žmogaus mąstymą ir pažinimo galimybes, naudodamos įvairias funkcijas. Šios sistemos gali analizuoti naują informaciją ir pateikti išvestį, kuri gali viršyti įvesties duomenų apribojimus. Dirbtinio intelekto metodai, kuriais kuriamos silpnos AI sistemos, yra siauresni ir siekia atkartoti tik vieną žmogaus intelekto funkciją ar aspektą.