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, Computing Machinery and Intelligence. Desse artigo origina-se o "Teste de Turing" (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 Artificial Intelligence: A Modern Approach 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. Haugeland 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.