AI（人工智能）是让电脑在不被编程的情况下，就可以自己学习的研究领域。它包括机械学习、数据科学、神经网络/深度学习等多种技术。其中，机械学习是指让电脑在不被编程的情况下，就可以自己学习的研究领域；数据科学则是指分析数据集，从数据中获取一些结论与提示；神经网络/深度学习则是指有输入层、输出层和中间层（隐藏层）的一种机器学习类别。
生成性 AI 是一种机器学习类别，计算机可以根据用户的提示生成原始的新内容。目前，文本和图像是这项技术的最成熟应用，但几乎在每一个创意领域都有工作在进行，从动画、音效、音乐，甚至到创造具有完整性格的虚拟角色。
AI 在游戏中并不是什么新鲜事。即使是早期的游戏，如雅达利的 Pong，也有计算机控制的对手来挑战玩家。然而，这些虚拟的敌人并不是我们今天所知道的 AI。它们只是由游戏设计师制定的简单脚本程序。它们模拟了一个人工智能对手，但它们不能学习，它们的能力只取决于创建它们的程序员。
人工智能最终会不会无所不能？在过去，任何认真计算的东西通常都被认为是“人工智能”，在这种情况下，例如，我们长期以来使用 Wolfram Language 计算语言所做的事情就符合资格——就像我对简单程序的所有“规则学”研究一样。计算宇宙。但在这里，我将在很大程度上采用更狭义的定义，并说人工智能是基于机器学习（通常通过神经网络实现）的东西，它是根据给出的示例进行增量训练的。
