Nykyään on olemassa erilaisia tekoälyn muotoja. On vaikea kysymys, mitä kutsua tekoälyksi ja mitä vain ohjelmistoksi. Ohjelmistoissa on taipumus, että kun jotain, jota aiemmin kutsuttiin tekoälyksi, kypsyy ja integroituu teknologiseen taustaan, sitä ei enää kutsuta tekoälyksi. 1950 -luvun ohjelmoijat voivat kutsua lukuisia sulautettuja ohjelmistoja maailmassa “tekoälyksi” – esimerkiksi autossasi olevaa mikrosirua, joka säätää polttoaineen ruiskutusta, tai supermarketin tietokantaa, joka tallentaa kaikki myynnit, tai Googlen hakukonetta.
Mutta kenttä, joka kutsuu itseään “tekoälyksi”, on yleensä hieman erilainen kuin paljon suurempi “ohjelmistokehittäjien ryhmä” yleensä. AI-tutkijat etsivät yleensä monimutkaisempia, mukautuvampia, kykeneviä tai jopa epämääräisesti ihmismaisia ohjelmistomuotoja. Tekoälyn työntekijät ovat myös yleensä monitieteisiä ja hyvin perehtyneitä tieteen ja matematiikan aloille, jotka ovat tyypilliselle ohjelmoijalle vieraita, mukaan lukien, mutta ei rajoittuen: muodolliset tilastot, neurotiede, evoluutiopsykologia, koneoppiminen ja päätöksenteoria.
Tekoälyn alalla on kaksi pääleiriä: Neats ja Scruffies. Divisioona on toiminut käytännössä siitä lähtien, kun tekoäly perustettiin alaksi vuonna 1956. Ne ovat muodollisten menetelmien, kuten sovellettujen tilastojen, kannattajia. He pitävät ohjelmistaan hyvin järjestettyinä, todistettavasti vakaina, toimivat konkreettisten teorioiden perusteella ja vapaasti muokattavissa. Kiusaajat pitävät sotkuisista lähestymistavoista, kuten adaptiivisista hermoverkkoista, ja pitävät itseään hakkereina, heittävät kaiken yhteen niin kauan kuin se näyttää toimivan. Molemmilla lähestymistavoilla on ollut vaikuttavia menestyksiä aiemmin, ja molemmista teemoista on myös hybridit.
Kaikki tekoälymallit ovat ainakin pinnallisesti inspiroituja ihmisen aivoista, koska määritelmän mukaan tekoäly on jäljittelemässä jotakin älykkyyden osaa. Tekoälyjen on rakennettava käsitteitä asioista, joita he manipuloivat tai joiden kanssa he työskentelevät, ja tallennettava nämä käsitteet datapaloiksi. Joskus nämä palat ovat dynaamisia ja usein päivitettyjä, joskus staattisia. Yleensä tekoäly koskee tietojen välisten suhteiden hyödyntämistä jonkin tavoitteen saavuttamiseksi.
Tavoitteet määritetään usein hyödyllisyyden perusteella. Kun AI -järjestelmä esitetään tavoitteella, se voi luoda alatavoitteita ja määrittää nämä alitavoitteiden hyödyllisyysarvot perustuen niiden ennustettuun osuuteen ensisijaisessa tavoitteessa. AI jatkaa tavoitteiden saavuttamista, kunnes ensisijainen tavoite on saavutettu. Sitten on vapaa siirtymään uuteen (mutta usein samanlaiseen) ensisijaiseen tavoitteeseen. Tekoälyssä eroaa suuresti siitä, miten kaikki nämä dynamiikat toteutetaan.