Khi người ta nghe đến thuật ngữ "trí tuệ nhân tạo", họ có thể nghĩ ngay đến Siri hoặc Alexa, ô tô tự lái hoặc các gợi ý sản phẩm cá nhân từ Amazon; tuy nhiên, với những người làm việc trong lĩnh vực học sâu (một nhánh của Học máy) và nghiên cứu AI, khái niệm về mạng nơ-ron và tổ chức của chúng có thể là điều quan trọng hơn.
Các mạng nơ-ron tạo thành từ nhiều tầng xử lý dữ liệu được phân loại, sử dụng các kỹ thuật vẫn chưa được hoàn toàn hiểu rõ. Vào cuối những năm 1970, Giáo sư Donald Michie đã mô tả AI là một phương tiện tinh luyện kiến thức, trong khi Stuart Russell và Peter Norvig, tác giả của một cuốn sách giáo khoa cơ bản về AI, cho rằng AI nhằm tạo ra các thực thể thông minh. Mỗi định nghĩa này đều ảnh hưởng đến cách hiểu và đánh giá AI của chúng ta.
Mặc dù các hệ thống AI được coi là đáng tin cậy hơn các chuyên gia và có khả năng đưa ra quyết định tối ưu trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, giáo dục và tư pháp, nhưng chúng không có lý trí hoặc tự chủ. Thay vào đó, chúng phụ thuộc vào việc huấn luyện sử dụng dữ liệu khổng lồ và các quy tắc được lập trình sẵn để phân loại thông tin. Ngoài ra, các công nghệ AI hiện đại còn bị ảnh hưởng nặng nề bởi các cấu trúc xã hội và chính trị phức tạp, khiến cho AI không chỉ là một lĩnh vực kỹ thuật đơn thuần. Trên thực tế, AI đã trở thành một phương tiện cho quyền lực.
Mặc dù những người bình thường có thể nghĩ đến các trợ lý ảo và ô tô tự lái khi nghĩ đến AI, thực tế về công nghệ này lại phức tạp và có sự tác động xa hơn. Khi chúng ta tiếp tục phát triển và tích hợp AI vào cuộc sống của mình, điều quan trọng là chúng ta phải nhận thức được những lợi ích và hạn chế tiềm tàng của nó, đồng thời tiếp cận sự phát triển của nó với tư duy phản biện, sáng suốt.