厳密に言うと、人工知能（AI）とは何だろうか。基本的な質問に思えるかもしれないが、その答えは多少複雑だ。
もっとも広義には、AIは、自ら学習して、推論し、行動できる機械を指す。そうした機械は、新たな状況に直面しても、人間や動物と同じように自ら決断を下すことができる。
現在人々がよく耳にするAIの進歩やAIの応用といったことのほとんどは、機械学習というアルゴリズムのカテゴリーを指している。こうしたアルゴリズム は、統計的手法を用いて、莫大な量のデータからパターンを発見する。そうして発見したパターンを使って予測をする。たとえば、あなたがネットフリックスのどの番組を気に入るかとか、あなたがアレクサ（Alexa）に話しかけたとき、その話は何を意味しているのかとか、核磁気共鳴画像（MRI）に基づいてがんに罹患しているかどうか、といったことを予測するのだ。
機械学習とその一部である深層学習（これは基本的には強化型機械学習のことである）は信じられないほど強力であり、多くの主要なブレークスルーの基盤になっている。そうしたブレークスルーには、顔認識や、 非常に本物に近い画像や声の合成、複雑なゲームである囲碁で人間のチャンピオンを打ち負かしてしまうプログラム「アルファ碁（AlphaGo）」などがある。しかし、これもあり得るべきAIのほんの一部分でしかない。
大きな構想としては、人間の知能を模した、「汎用人工知能」ないし「AGI（artificial general intelligence）」と呼ばれるものの開発が挙げられる。専門家の中には、十分なデータを用いた機械学習と深層学習によって、いずれはAGIに到達できると考える者もいる。しかし、大部分の専門家は、AGIに至るには未解明の部分が大きく、まだまだ遥か先のことになると考えている。AIは囲碁をマスターしたかもしれないが、その他の面では今でも幼児よりはるかに能力が劣っている。
その意味で、AIは意欲的な分野でもあり、 その定義は常に進化している。かつてならAIと考えられたかもしれないものが、今日ではAIとはみなされないこともあるかもしれない。
それゆえに、AIの境界は非常に混とんとしたものとなりかねず、どんなアルゴリズムでも、コンピューター・プログラムでも、十把ひとからげにAIと呼ばれてしまうこともしばしばだ。ご都合主義でAIの能力を常に誇張してきた、マーク・ザッカーバーグをはじめとするシリコンバレーに感謝すべきだろう。
はっきりさせるために、封筒の裏にフローチャートを描いてみた（上図）。これを見れば、何がAIを活用していて、何がそうでないかを判断できるだろう。