Искусственный интеллект (Artificial Intelligence) можно определить как совокупность теоретических методов и физических вычислительных устройств, задача которых состоит в воссоздании разумных рассуждений и действий, имеющих целью достижение ожидаемого или нового результата.
В настоящее время в области исследования искусственного интеллекта сложились два основных направления: семиотическое (символьное) — моделирование высокоуровневых процессов мышления человека, основанное на представлении знаковых систем и использовании знаний; нейрокибернетическое (нейросете-вое) — моделирование отдельных низкоуровневых структур мозга (нейронов) и алгоритмов их работы.
Отсюда следует, что научный аспект проблемы искусственного интеллекта касается попыток объяснения его работы и исследует возможность построения общих алгоритмов его функционирования. Прикладной аспект ИИ включает в себя компьютерное решение разнообразных задач, не имеющих явного алгоритмического решения, или многовариантных задач типа «А что если...», т.е. задач с нечеткими целями и нечеткой логикой. При этом используются «человеческие» способы решения таких задач, т.е. имитирование ситуации, когда такую задачу решает человек .
В 1950-х гг. появились работы Н. Винера, А. Ньюэлла, Г. Сай-мана и И. Шоу, исследовавших суть процессов решения различных задач. Результатами стали алгоритмы, компьютерная программа «Логик-теоретик», предназначенная для доказательства теорем в исчислении высказываний, и программа «Общий решатель задач». Эти работы положили начало первому этапу исследований в области искусственного интеллекта, связанному с разработкой алгоритмов и программ для решения задач на основе применения разнообразных эвристических методов. В отличие от алгоритмических методов, позволяющих проводить формальную верификацию правильности, эвристические методы решения задачи рассматриваются как свойственные человеческому мышлению вообще, для которого характерно возникновение интуитивных догадок о пути решения задачи.

■ доказательства неформальных теорем и решение задач с нечеткой логикой;
■ теория игр, исследование игровых ситуаций и возможности синтеза решений (теория и практика компьютерных шахмат);
■ распознавание образов (символов, текстов, речи, изображений и т.д.) в целях поиска, обработки и адаптации;
■ адаптивное программирование;
■ имитация творческой деятельности — сочинение литературных текстов, стихов, музыки;
■ обработка и трансформация данных на естественных языках, машинный перевод;
■ машинное зрение, построение виртуальной реальности;
■ обучающиеся системы на базе нейросетей;
■ управляющие системы и робототехника (автомобилестроение, авиация, космонавтика, человекоподобные многофункциональные роботы);
■ построение специализированных информационных систем для поддержки бизнеса.