Die künstliche Intelligenz hat keine einheitliche Definition. Es wird im Grunde nur zwischen zwei Arten unterschieden, der schwachen und starken KI.

Die schwache KI ist in der Lage, konkrete Aufgaben auszuführen, deren Lösung sie vorher gelernt bzw. durch Algorithmen beigebracht bekommen hat. Sie kann nicht eigenständig neue Fähigkeiten oder neues Wissen erlernen, deshalb ist für viele Anwendungen von KI das maschinelle Lernen (Machine Learning) notwendig. Durch intensives Training mit großen Datensätzen, lernt die KI, mit Situationen im Rahmen Ihrer Aufgabenstellung umzugehen und Fehlern auszuweichen, beispielsweise wird eine geometrische Form erkannt, auch wenn sie anders farbig ist als die davor angelernten Beispiele.

• Navigationssysteme

• Spracherkennung

• Gesichtserkennung

• Mustererkennung (Warenkorbanalyse)

• Korrekturvorschläge bei Suchen

Die starke KI ist, im Gegensatz zur schwachen KI, in der Lage ihre Fähigkeiten und ihr Wissen in unterschiedlichsten Kontexten anzuwenden. Sie agiert wie ein Mensch, nur weitaus schneller und effizienter. Ihre Funktionsweise agiert ähnlich wie das menschliche Gehirn, sie verwendet zur Analyse großer Datensätze neuronale Netze. Dementsprechend kann sie auf das neuronale Netz und bereits vorhandene Informationen zurückgreifen und bisher erlernte Fähigkeiten mit neuen Inhalten anreichern und verknüpfen. Sie kann eigenständig Entscheidungen treffen, Prognosen erstellen und getroffene Entscheidungen hinterfragen. Dazu handelt sie aus eigenem Antrieb ohne Zutun von menschlicher Hilfe. 

Die Umsetzung einer starken KI liegt noch in weiter Zukunft: Das Ziel ihrer Konzeption ist es, dass natürliche Intelligenzträger (Menschen) und künstliche Intelligenzträger (Roboter), während sie in einem selben Handlungsfeld arbeiten, ein gemeinsames Verständnis und gegenseitiges Vertrauen aufbauen. So könnte eventuell eine effiziente Mensch-Maschine-Kollaboration erlernt und ermöglicht werden.