A capacidade de resolução de problemas e tomada de decisão por computadores, máquinas, programas e código-fonte para emular a mente humana e suas habilidades tem duas abordagens principais: a abordagem humana e a abordagem ideal.
A Inteligência Artificial,como um conceito definido, teve início em 1950 com o artigo escrito por Alan Turing, . Desse artigo origina-se o "" (inicialmente chamado de Jogo de Imitação por Turing), que tinha como objetivo determinar se um computador pode pensar como um ser humano. Como um conceito dentro do conhecimento humano atual, é possível dizer que essa ideia remonta a 1939 com o Mágico de Oz e o homem de lata que não tinha coração.
Passar da ideia de Turing para a realidade foi, e continua sendo, um desafio. Na época de Turing, o problema era a capacidade da máquina de armazenar ou lembrar suas decisões. Ele podia fazer cálculos, mas não possuía a capacidade de armazenar essas informações, o que é fundamentalmente necessário para obter IA e fazer o computador pensar como um ser humano.
Muito mais tarde, Stuart Russell e Peter Norvig publicaram seu livro em 1995, que agora está em sua 4ª edição datada de 2020. Russell e Norvig trabalharam para esclarecer o termo Inteligência Artificial. Existem muitas definições por aí, então eles quebraram a IA na lógica da racionalidade e pensamento versus ação.
A primeira definição em IA abrange sistemas que podem pensar como um ser humano. Se os sistemas podem aprender e resolver problemas como um ser humano, eles se encaixam nesta categoria. definiu isso em 1985 como "máquinas com mentes." Hellman, em 1978, disse que essa categoria é a automação de "atividades que associamos ao pensamento humano."
Separadamente, alguns sistemas podem agir humanamente; esta é a categoria de sistemas que se encaixam no teste de Turing . Se um sistema pode agir como um humano, comunicar-se com sucesso em inglês, entender o que alguém está dizendo a ele, respondendo, evoluindo e formando novas conclusões, ele se encaixa nessa categoria. Kurzweil definiu esta categoria como a "arte de criar máquinas que realizam funções que requerem inteligência quando realizadas por pessoas."
O segundo conjunto de categorias para sistemas de IA mede-os em relação à capacidade de desempenho racional. Isso é diferente do comportamento humano porque às vezes as pessoas simplesmente não são racionais. Existem, novamente, 2 maneiras de abordar a IA aqui: os sistemas podem pensar racionalmente ou agir racionalmente.
Charniak e McDermott descreveram um sistema que pode pensar racionalmente em 1985 como "o estudo das faculdades mentais por meio do uso de modelos computacionais." Esta é considerada a abordagem das “leis do pensamento”.
Aristóteles foi o primeiro a explicar o que chamou de “pensamento correto” ou processos de raciocínio irrefutáveis. O exemplo dado por Russell e Norvig é "que Sócrates é um homem, todos os homens são mortais, portanto, Sócrates é mortal."
Também é possível que um sistema atue racionalmente, exibindo habilidades baseadas no Teste de Virada. Poole descreveu o que deve ser feito para criar um sistema de IA que possa atuar racionalmente, já que a "inteligência computacional é o estudo do projeto de agentes inteligentes."
Os termos fraco e forte são outra maneira de distinguir tipos de sistemas de IA. A IA fraca é provavelmente mais apropriadamente referida como IA estreita ou Inteligência artificial estreita. A IA se concentra na execução de tarefas específicas, como a Siri da Apple, a Alexa da Amazon ou um carro autônomo do Google.
A IA forte compreende 2 tipos de IA: Inteligência Artificial Geral (AGI) e Super Inteligência Artificial (ASI). AGI é um sistema autoconsciente com consciência. Pode resolver problemas e até planejar o futuro. ASI é um sistema que supera as capacidades humanas. Um exemplo de ASI ainda não existe a menos que você olhe para os filmes. 2001: Uma odisseia no espaço tinha um sistema de computador chamado HAL. Se você se lembra disso, então tem uma ideia sobre um sistema ASI.