• Artificial Narrow Intelligence

In Italiano detta "Intelligenza Artificiale Ristretta", è un tipo di AI specializzata in una determinata attività o in un certo lavoro assegnato. Questo tipo di intelligenza artificiale è stato progettato per eseguire compiti specifici in modo efficiente, ma non ha la capacità di comprendere o affrontare attività al di fuori del suo ambito di competenza.

• Artificial General Intelligence

In Italiano detta "Intelligenza Artificiale Generale", è la fase dell’evoluzione dell’intelligenza artificiale in cui le macchine avranno la capacità di pensare e prendere decisioni proprio come gli umani. L’obiettivo dell’AGI è quello di creare macchine in grado di svolgere compiti multifunzionali e di agire come assistenti realistici. Questo è uno stadio che l’intelligenza artificiale non ha ancora raggiunto, ma indica la capacità di ricordare, argomentare e risolvere problemi tramite la logica.

• Artificial Super Intelligence

In Italiano detta "Super Intelligenza Artificiale", è la fase nella quale l’AI avrà una capacità intellettuale al pari di un essere umano. Al momento è solo una possibilità futura, ma il suo raggiungimento, che molti vedono come un rischio, avrà pesanti conseguenze per tutta l’umanità, anche se quest’ipotesi appare molto fantascientifica.

• Apprendimento supervisionato

Quest’ area funziona esattamente come farebbe un bambino in una classe, quando i dati sono sufficientemente chiari, la macchina può comprendere pienamente i requisiti. 

• Apprendimento non supervisionato

Questo metodo di apprendimento è meno guidato e più individuale, senza la guida di un formato base. È il bambino, in questo caso l’AI, che alla fine sceglie il risultato; vengono fornite grandi quantità di dati, ma è la macchina che forma le equazioni senza alcun tipo di supporto.

• Apprendimento con rinforzo

Questo è il passo successivo all’apprendimento non supervisionato, dove al “bambino” viene permesso di compiere le proprie scelte per ottenere un risultato. Diversamente dall’apprendimento non supervisionato, tuttavia, questo richiede nuovamente l’input di un insegnante.

• Apprendimento approfondito (Deep learning)

Questa area di apprendimento è diversa e molto più avanzata delle altre forme precedentemente descritte e si basa sulle reti neurali artificiali (ANN). La struttura ANN può avere molti strati, e più strati ha, più progetti dettagliati e complessi può portare avanti.