Întrucât mașinile devin din ce în ce mai capabile, sarcinile considerate a necesita „inteligență” sunt deseori eliminate din definiția IA, un fenomen cunoscut sub numele de efectul IA⁠. O observație în teorema lui Tesler spune că „IA este ceea ce nu a fost încă făcut”. De exemplu, recunoașterea optică a caracterelor este adesea exclusă din domeniul AI, după ce a devenit o tehnologie de rutină. Capacitățile moderne ale mașinilor clasificate în general ca IA includ înțelegerea vorbirii umane, concurarea la cel mai înalt nivel a unor sisteme de jocuri de strategie (cum ar fi șah și go), autovehiculele autonome⁠ și rutarea inteligentă în rețelele de distribuție a conținutului, și simulările militare⁠.


Împrumutând din literatura de management, Kaplan și Haenlein clasifica inteligență artificială în trei tipuri diferite de sisteme IA: inteligență artificială analitică, inspirată de om, și umanizată. IA analitică are doar unele caracteristici compatibile cu inteligența cognitivă; ea generează o reprezentare cognitivă a lumii și utilizează învățarea bazată pe experiențe anterioare pentru a informa deciziile viitoare. IA inspirată de om are elemente din inteligența cognitivă și emoțională⁠; înțelegerea emoțiilor umane, în plus față de elementele cognitive, și luarea în considerare a acestora în luarea deciziilor. IA umanizată prezintă caracteristicile tuturor tipurilor de competențe (de exemplu, inteligența cognitivă, emoțională și socială⁠), este capabilă să fie conștientă de sine atât ca atare, cât și în interacțiunile cu ceilalți.


Inteligența artificială a fost fondată ca disciplină academică în 1956, și de atunci a trecut mai multe valuri de optimism, urmate de dezamăgiri și pierderi de fonduri (cunoscute sub numele de „ierni ale IA”), urmate și ele de noi abordări, succes și reînnoirea finanțării. Pentru cea mai mare parte a istoriei sale, cercetarea IA a fost împărțită în subdomenii care adesea nu au reușit să comunice între ele.Aceste subdomenii se bazează pe considerații tehnice, cum ar fi obiective specifice (de exemplu, „robotica” sau „învățarea automată”), utilizarea unor anumite instrumente („logica” sau rețele neurale artificiale) sau pe diferențe filosofice profunde.Subdomeniile se bazau și pe factori sociali (anumite instituții sau activitatea anumitor cercetători).

Printre problemele (sau obiectivele) tradiționale ale cercetării IA se numără raționamentul, reprezentarea cunoștințelor , planificarea), învățarea, prelucrarea limbajului natural, percepția și capacitatea de a muta și manipula obiecte. Inteligența generală⁠ se numără printre obiectivele pe termen lung ale domeniului. Abordările includ metode statistice, inteligență computațională și IA simbolică tradițională. În AI se folosesc multe instrumente, între care versiuni de optimizare matematică și de căutare, rețele neurale artificiale și metode bazate pe statistici, probabilități și economie. Domeniul IA se bazează pe informatică, inginerie informațională, matematică, psihologie, lingvistică, filozofie și multe alte domenii.


Domeniul a fost întemeiat pe afirmația că inteligența umană „poate fi descrisă atât de precis încât poate fi făcută o mașină pentru a o simula”. Acest lucru ridică argumente filosofice cu privire la natura minții și la etica creării de ființe artificiale dotate cu inteligență umană, care sunt chestiuni care au fost explorate de mit⁠ , ficțiune⁠ și filozofie⁠ încă din Antichitate. Unii oameni consideră și că IA ar fi un pericol pentru omenire dacă progresează necontrolat. Alții cred că, spre deosebire de revoluțiile tehnologice anterioare, IA va crea un risc de șomaj în masă⁠.


În secolul al XXI-lea, tehnicile de IA au înregistrat o renaștere în urma unor progrese concomitente în puterea de calcul, acumulării de cantități mari de date, și înțelegerii teoretice; iar tehnicile IA au devenit o parte esențială a industriei tehnologice, ajutând la rezolvarea multor probleme dificile în domeniul informaticii, ingineriei software și cercetării operaționale⁠.