AI ist eine Weiterentwicklung aus maschinellem Lernen. Beim maschinellen Lernen sortieren die Algorithmen die erhaltenen Daten und versuchen Regeln zu entdecken, die zu den jeweiligen Situationen passen. Sie werden durch Prüfschritte, Fehlerbehebung und stetige Anpassungen verbessert. Anschließend wenden die Algorithmen die erlernten Regeln an, um zukünftige Daten besser zu verarbeiten. Auf diese Weise erstellen sie selbstlernende Systeme, die immer bessere Ergebnisse erzielen, wenn sie noch mehr Daten erhalten.

Neuronale Netze sind eine besondere Form des maschinellen Lernens, bei der die Systeme selbstständig lernen. Sie folgen dabei einer ähnlichen Struktur wie das menschliche Gehirn und werden durch das Training anhand verschiedener Input und Output–Beispiele “gelehrt“. Anschließend können sie in bestehende Systeme implementiert und genutzt werden, um Aufgaben wie die Erkennung von Gesichtern oder Sprache zu lösen.

In der Kombination verschiedener Algorithmen und neuronaler Netzwerke wird AI schließlich dazu verwendet, komplexe Entscheidungen zu treffen und komplett neue Fähigkeiten zu entwickeln.