AI   คือ โปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่มีฟังก์ชันที่สามารถทำงานได้เหมือนกับมนุษย์ และสามารถเลียนแบบการทำกิจกรรมของมนุษย์ได้ เช่น การเรียนรู้ การวางแผน และการแก้ไขปัญหาต่างๆ เป็นตัวช่วยมนุษย์ในการคิด ซึ่งจะเน้นไปในเรื่องของการประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลต่างๆ เพราะ AI สามารถทำงานได้รวดเร็วกว่าสมองของมนุษย์ แต่ในขณะเดียวกัน AI ยังไม่สามารถทำหน้าที่ที่ต้องใช้ประสาทสัมผัสได้

AI หรือปัญญาประดิษฐ์  ประกอบด้วยการเรียนรู้ 3 ระดับ คือ Artificial Intelligence (AI) Machine Learning (ML) และ Deep Learning (DL)

ความฉลาดขั้นแรกเริ่มด้วย Artificial Intelligence หรือ AI คือการทำให้เครื่องจักร (Machine) ทำงานได้ไม่ต่างจากสมองของมนุษย์ ด้วยการป้อนโค้ด ข้อมูล และอัลกอริทึมต่าง ๆ เพื่อให้ระบบนำไปแก้ปัญหาได้เองอย่างเป็นขั้นตอน ตามที่กำหนดไว้ในอัลกอริทึม 

ความฉลาดขั้นต่อมาคือการทำให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้ได้เอง เรียกว่า Machine Learning หรือ ML เป็นการสอนอัลกอริทึมของเครื่องจักรให้ฉลาดขึ้นผ่านการป้อนชุดข้อมูลจำนวนมาก (Big Data) จนทำให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้ ทำความเข้าใจสถานการณ์ คาดการณ์ปัญหาที่อาจเกิดขึ้น และตัดสินใจได้ด้วยตัวเอง โดยความเฉียบคมของ Machine Learning จะขึ้นอยู่กับปริมาณข้อมูลที่ป้อนให้

ความฉลาดขั้นกว่าของ Machine Learning คือการเรียนรู้เชิงลึก เรียกว่า Deep Learning หรือ DL ที่สามารถทำงานได้ไม่ต่างจากระบบประสาทในสมองของมนุษย์ สามารถถอดรหัสข้อมูล จัดหมวดหมู่ และเชื่อมโยงข้อมูลที่มีอยู่เดิมกับข้อมูลชุดใหม่ได้อย่างต่อเนื่อง ผ่านการประมวลผลแบบขนาน (Parallel Processing) 

การเรียนรู้ของเครื่อง (ML: Machine Learning)

คือการสอนให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้ได้ด้วยตนเองจากข้อมูล เนื่องจากบางปัญหาเราไม่มีความรู้เพียงพอที่จะสามารถกำหนดกฎหรือขั้นตอนเขียนอัลกอริทึมในการแก้ปัญหาได้ครอบคลุม ดังนั้นจึงเกิดศาสตร์ทางด้านการเรียนรู้ของเครื่องขึ้น นั่นคือการให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้กฎต่าง ๆ ได้จากข้อมูลโดยอัตโนมัติ โดยการเรียนรู้ของเครื่องนั้นแบ่งเป็น 2 รูปแบบใหญ่ ๆ คือ การเรียนรู้โดยมีผู้สอน(supervised learning) โดยข้อมูลที่ใช้ในการฝึกสอน (training) จะต้องมีทั้งข้อมูลขาเข้า (features) และคำตอบ (target) เมื่อเครื่องเรียนรู้จากข้อมูลตัวอย่างนี้แล้ว ก็จะมีความสามารถทำนายคำตอบได้โดยอัตโนมัติจากข้อมูลขาเข้าใหม่ที่อาจจะไม่เคยเห็นมาก่อน เนื่องจากเครื่องได้สร้างกฎในการหาความสัมพันธ์ของข้อมูลขาเข้ากับคำตอบไว้แล้วในขั้นตอนการฝึกสอน การเรียนรู้ของเครื่องอีกประเภทหนึ่งเรียกว่า การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน(unsupervised learning) การเรียนรู้ชนิดนี้จะไม่ได้เป็นการเรียนรู้เพื่อทำนายคำตอบ แต่เครื่องจะเรียนรู้เพื่อที่จะหารูปแบบของข้อมูลโดยอัตโนมัติ เช่น การแบ่งกลุ่มข้อมูลตามความคล้าย