A mesterséges intelligencia a számítástechnika egyik területe, amelynek középpontjában olyan gépek létrehozása áll, amelyek képesek úgy gondolkodni, mint az emberek. Elméletileg egy hibátlan mesterséges intelligencia képes lenne tanulni a múltbeli tapasztalatokból, és fejlett érveléssel gyorsabban és pontosabban elvégezni feladatokat, mint az emberek. A mesterséges intelligencia különböző formáit fejlett algoritmusok segítségével hozzák létre, amelyek lehetővé teszik számukra az adatok feldolgozását és a megértésükön alapuló döntések meghozatalát. Az ilyen típusú mesterséges intelligenciák képességei eltérőek, és a kutatás és fejlesztés folytatásával folyamatosan bővülnek a mesterséges intelligencia határai.
A mesterséges szűk értelem (Artificial Narrow Intelligence, ANI) olyan mesterséges intelligenciát ír le, amelyet meghatározott parancsok és műveletek végrehajtására terveztek. Az ANI-t úgy építik fel, hogy egyfajta kognitív képességben jeleskedjen, és nem képes önállóan új készségeket tanulni. Az Apple iPhone-okon található Siri egy példa a szűk mesterséges intelligenciára; korlátozott, meghatározott feladatkörrel rendelkezik.
A mesterséges általános intelligencia még nem létezik, de elméletben olyan mesterséges intelligencia, amely képes tanulni és gondolkodni, mint az ember. Az AGI képes különböző kontextusokból származó tudást és készségeket alkalmazni egy problémára vagy helyzetre. Az „erős mesterséges intelligenciának” is nevezett AGI képes a környezetétől függetlenül tanulni. A valódi AGI egyelőre csak a sci-fiben létezik, bár a kutatások folyamatban vannak a megvalósítása érdekében.
A mesterséges szuperintelligencia (ASI) a mesterséges intelligencia olyan típusa, amely képes olyan feladatok elvégzésére, amelyek meghaladják az emberi elme gondolkodási és felfogóképességét. Ez a mesterséges intelligencia képes kognitív képességek megnyilvánulására és saját gondolkodási képességek kifejlesztésére. Egy mesterséges szuperintelligencia teljesen öntudatos lenne, és képes lenne önállóan döntéseket és ítéleteket hozni.
A reaktív gép egy olyan mesterséges intelligencia rendszer, amely egy adott feladat elvégzésére készült, és nem képes tanulni. Ezek a mesterségesen intelligens gépek a megadott bemenet függvényében reagálnak, és csak a jelen adatokkal dolgoznak. A reaktív gépek egyik leghíresebb példája a Deep Blue, az IBM sakkozó mesterséges intelligenciája. Képes volt elemezni egy sakktáblát, hogy megjósolja a jövőbeli lépéseket, és kiválassza a legjobb lépést, de nem tudott tanulni a hibáiból, hogy fejlessze a képességeit.
Ahogy a neve is mutatja, a korlátozott memóriájú mesterséges intelligencia képes emlékezni és tanulni a múltbeli tapasztalatokból, de ezek a tapasztalatok csak ideiglenesen maradnak meg a memóriájában. A korlátozott memória kulcsfontosságú a gépi tanulás folyamatában; a mesterséges intelligenciának képesnek kell lennie arra, hogy emlékezzen az információkra ahhoz, hogy tudást nyerjen belőlük. A ChatGPT egy népszerű példa a korlátozott memóriájú mesterséges intelligenciára; arra lett betanítva, hogy sok mindent tudjon, de ahogy dolgozol vele, észre fogod venni, hogy csak rövid ideig képes megjegyezni a prompt általad megadott információkat, mielőtt elkezd felejteni.
A tudatelméleti mesterséges intelligencia emberhez hasonlóan reagálhat a környezetére, beleértve az érzelmi jelzések megértését is. Képes arra, hogy tudjon arról, hogyan gondolkodik és viselkedik az ember, és ennek megfelelően alakítsa viselkedését.
Öntudatos mesterséges intelligencia jelenleg csak hipotetikusan létezik. Egy öntudatos mesterséges intelligencia teljes öntudattal rendelkezne; képes lenne saját érzésekkel és vágyakkal rendelkezni, valamint megérteni a körülötte lévő emberek érzelmeit és szükségleteit. Az öntudatos mesterséges intelligencia nem létezik; ez a legfejlettebb típusú mesterséges intelligencia, és sok mesterséges intelligencia kutató végső célja.