人工智能备受众人瞩目，但对其内涵与边界的理解却存在诸多争议，不同的观点各自包含着独特的意义和局限。
实用主义定义
实用主义者视人工智能为机器执行人们认为其无法胜任的任务，这种看法虽具主观色彩，却也颇具趣味。这一定义主要依据程序行为是否令人感到惊奇来区分，体现了大众的观点，易于理解，但主观性较强。这就像观看魔术表演，那些令人惊叹的效果便是人工智能的表现，然而，它在科学性上不够严谨，不太适合用于学术研究。
专家系统兴衰
曾经，Dendral专家系统依托于人类专家的智慧，成功解决了特定领域的问题，一时间成为了人工智能领域的佼佼者，其受欢迎程度不逊于当下的深度学习。然而，它也暴露出了一些不足，比如只能解决一部分问题，难以拓展到更广泛的知识领域和日常生活中的各种情境，就好比技艺高超的工匠难以适应多变复杂的职场环境。
仿生学派探索
研究者们依托心理学与生物学的理论，努力揭开大脑功能的秘密，力图创造出能实现“真正”智能的人工智能程序。他们认为人工智能应该模仿大脑的工作方式，但遗憾的是，我们对大脑的了解还非常有限，计算机技术与大脑的运作原理有着显著的差距，这就像在浓雾中摸索前行，尽管目标清晰，但前路漫漫。
实用主义进路
实用主义者并不认为人工智能的发展应当严格遵守某些规则，现在的人工智能系统主要是通过大数据来训练经验模型，目的是模拟人类的学习与成长过程。不过，计算机的学习能力与人类相比还是相去甚远，尽管有迁移学习等手段，但它们的抽象和归纳能力依旧存在较大差距，这就像蹒跚学步的孩童与成熟的智者之间的差距那样明显。
机器学习潜力
在逻辑层面，机器学习极有可能成为引领人工智能迈向强人工智能甚至超人工智能阶段的关键因素。它擅长从数据中提炼知识，这一特性与当前技术发展的趋势高度一致。但与此同时，它也面临着诸如数据质量问题以及模型可解释性等挑战。若要真正成为核心推动力量，还需解决诸多难题。
综合定义思考
人工智能主要研究的是“智能主体”，这类系统能够观察四周环境，并据此采取行动达成目标。这一概念涵盖了多种实际应用，强调对环境的感知能力和目标导向性，而非简单模仿人类的思维模式。它在吸收优点的同时，也避免了不足之处。但是，由于其定义相对复杂，要准确理解它确实存在一定的困难。
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