Artificiell intelligens har revolutionerat sättet som vi tänker och agerar. Teknikerna har blivit mer komplexa över tid och har förbättrats efterhand för att lösa mer komplexa problem och uppgifter.
En vanlig teknik inom AI är maskininlärning. Maskininlärning används ofta för att utveckla algoritmer som är verksamma på att lösa problem baserat på data som man samlat in från tidigare erfarenhet och som sedan har lagrats i en databas.
Ytterligare en teknik som är viktig inom AI är neurale nätverk. Med hjälp av neurale nätverk kan du lösa komplexa problem som vanlig programmering kanske inte klarar av utan att du behöver skriva ut långa mängder med kod. Ett bra exempel är att neurale nätverk kan användas för att identifiera mönster, trend och andra statistiska sammanhang som är användbara för beslutsfattande.
Reglerbaserad maskininlärning är ytterligare ett exempel på tekniker som är vanliga inom AI. Denna teknik fokuserar på kopplingen mellan ett särskilt fenomen och en given regel eller riktlinje. Ett bra exempel är automatisk handelsrobotar som använder regler för att identifiera bästa affären.
Dessa är bara några exempel på tekniker som är vanliga inom AI. Det finns många andra tekniker också, såsom fuzzy logik, genetisk programmering och bayesiansk lärande, som är lika intressanta att utforska.