يعمل الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي من خلال تمكين الآلات من التعلم من البيانات وتحديد الأنماط لاتخاذ القرارات أو التنبؤات دون برمجتها صراحة لكل مهمة. يعتمد الجزء الأكبر من الذكاء الاصطناعي الحديث على التعلم الآلي.
تبدأ عملية الذكاء الاصطناعي بجمع البيانات ذات الصلة بالمهمة المطلوبة، مثل الصور أو النصوص أو الأرقام. ثم تأتي مرحلة معالجة البيانات حيث يتم تنظيفها وتنظيمها وإعدادها لتكون قابلة للاستخدام من قبل الخوارزميات. بعد ذلك، يتم اختيار نموذج أو خوارزمية مناسبة بناءً على نوع المشكلة المراد حلها.
بعد اختيار النموذج المناسب، تأتي مرحلة التدريب حيث يتم تغذية النموذج بالبيانات المعالجة. يتعلم النموذج من هذه البيانات لتحديد الأنماط والعلاقات بين المدخلات والمخرجات المطلوبة. ثم تأتي مرحلة التقييم حيث يتم اختبار أداء النموذج المدرب على بيانات جديدة لم يرها من قبل للتأكد من دقته وقدرته على التعميم. وأخيراً، مرحلة الاستخدام أو الاستدلال، حيث يمكن للنموذج المدرب تطبيق ما تعلمه على بيانات جديدة وغير مرئية لأداء المهمة المطلوبة.
هناك عدة أنواع رئيسية من نماذج الذكاء الاصطناعي. أولاً، الشبكات العصبية التي تحاكي طريقة عمل الدماغ البشري من خلال طبقات متصلة من العقد أو النيورونات. ثانياً، التعلم العميق وهو نوع متقدم من الشبكات العصبية يتكون من طبقات متعددة قادرة على تعلم تمثيلات معقدة للبيانات. وأخيراً، هناك خوارزميات التعلم الآلي التقليدية مثل أشجار القرار وآلات المتجهات الداعمة وغيرها من خوارزميات التعلم بالإشراف وبدون إشراف.
يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجالات متنوعة. في مجال الرؤية الحاسوبية، يستخدم للتعرف على الصور والأشياء والوجوه وتحليل الفيديو. وفي معالجة اللغة الطبيعية، يستخدم للترجمة الآلية وفهم النصوص وتوليدها والمحادثات الذكية. كما يستخدم في التنبؤ والتوصيات مثل التنبؤ بالمبيعات والأسعار وتوصيات المنتجات والمحتوى. وأخيراً، يستخدم في مجال الروبوتات والأنظمة المستقلة مثل السيارات ذاتية القيادة والروبوتات الصناعية والطبية.