"Artificial Intelligence" शब्द 1956 में Dartmouth Conference में गढ़ा गया था, और तब से यह क्षेत्र कई प्रचार और निराशा के चक्रों ("AI विंटर्स") से गुजरा है। वर्तमान लहर, जो डीप लर्निंग और बड़े पैमाने पर compute से संचालित है, लगभग 2012 में AlexNet की इमेज रिकग्निशन में सफलता से शुरू हुई और 2017 में Transformer आर्किटेक्चर और 2022 में ChatGPT की सार्वजनिक लॉन्च के साथ नाटकीय रूप से तेज हो गई।
आज जो कुछ भी मौजूद है वह संकीर्ण AI (जिसे "कमज़ोर AI" भी कहा जाता है) है — विशिष्ट कार्यों के लिए डिज़ाइन की गई प्रणालियाँ। आपका स्पैम फ़िल्टर AI है। आपका वॉइस असिस्टेंट AI है। Claude AI है। लेकिन इनमें से कोई भी वह सब कुछ नहीं कर सकता जो एक मनुष्य कर सकता है। Artificial General Intelligence (AGI) — सभी क्षेत्रों में मानव-स्तरीय क्षमता वाली प्रणाली — एक शोध लक्ष्य बना हुआ है, उत्पाद नहीं। टाइमलाइन बहस "कुछ वर्षों" से "कभी नहीं" तक होती है, और ईमानदार उत्तर यह है कि कोई नहीं जानता।
अधिकांश आधुनिक AI मशीन लर्निंग है: स्पष्ट नियमों को प्रोग्रामिंग करने के बजाय, आप डेटा प्रदान करते हैं और सिस्टम को पैटर्न सीखने देते हैं। डीप लर्निंग (कई परतों वाले न्यूरल नेटवर्क) ML का एक उपसमुच्चय है। LLMs डीप लर्निंग का एक उपसमुच्चय हैं। यह नेस्टिंग मायने रखती है क्योंकि सभी AI ML नहीं है (विशेषज्ञ प्रणालियाँ हाथ से कोडित नियमों का उपयोग करती हैं), और सभी ML डीप लर्निंग नहीं है (रैंडम फ़ॉरेस्ट, SVMs, और लॉजिस्टिक रिग्रेशन अभी भी टेबुलर डेटा के लिए व्यापक रूप से उपयोग किए जाते हैं जहाँ वे अक्सर न्यूरल नेटवर्क से बेहतर प्रदर्शन करते हैं)।