هوش مصنوعی AI داده‌ها را برای استخراج الگوها و انجام پیش بینی‌ها تجزیه تحلیل می‌کند. این فرایند با ترکیب مجموعه‌های بزرگی از داده‌ها و الگوریتم‌های هوشمند هوش مصنوعی انجام می‌شود که به نرم افزار اجازه می‌دهند از الگوهای موجود در داده‌ها یاد بگیرند. در واقع، سیستم این کار را از طریق یک شبکه عصبی انجام می‌دهد. شبکه عصبی مجموعه‌ای از گره‌های بهم پیوسته است که اطلاعات را بین لایه‌های مختلف منتقل می‌کنند تا ارتباطات را پیدا کرده و از داده‌ها معنی استخراج کنند. برای درک بهتر این فرآیند، مفاهیم زیر را باید بررسی کنیم:

یادگیری
ویژگی Machine Learning در هوش مصنوعی به سیستم‌ها این امکان را می‌دهد که از داده‌ها یاد بگیرند، الگوها را شناسایی کنند و بدون نیاز به برنامه‌نویسی صریح، تصمیم‌گیری کنند. علاوه‌بر این، پیشرفت‌ها در زمینه یادگیری عمیق (Deep Learning) به نرم‌افزارهای هوش مصنوعی اجازه می‌دهد که الگوهای بسیار پیچیده‌تری را با استفاده از میلیون‌ها نقطه داده شناسایی و درک کنند.

استدلال
توانایی استدلال برای AI بسیار مهم است، زیرا این قابلیت به کامپیوترها اجازه می‌دهد عملکردی مشابه با مغز انسان داشته باشند. هوش مصنوعی می‌تواند بر اساس دستورات داده شده یا سایر اطلاعات موجود، فرضیه‌سازی کند یا استراتژی‌هایی برای حل مسائل ایجاد کند.

حل مسئله
قابلیت حل مسئله در Artificial Intelligence بر اساس تغییر داده‌ها از طریق تکنیک‌های آزمون و خطا است. این فرآیند شامل استفاده از الگوریتم‌ها برای بررسی مسیرهای مختلف و یافتن راه‌حل برای مسائل پیچیده است.

پردازش زبان
AI از پردازش زبان طبیعی Natural Language Processing یا NLP برای تحلیل داده‌های زبان انسانی به روشی که برای کامپیوترها قابل فهم باشد، استفاده می‌کند. پردازش زبان طبیعی NLP به توانایی کامپیوترها برای درک، تفسیر و تولید زبان انسانی اشاره دارد و شامل تحلیل متن، تحلیل احساسات و ترجمه ماشینی می‌شود.

ادراک
هوش مصنوعی (AI) محیط را از طریق حسگرهایی مانند سنسورهای دما و دوربین‌ها اسکن می‌کند. این حوزه از هوش مصنوعی که به عنوان بینایی کامپیوتری (Computer Vision) شناخته می‌شود، به ماشین‌ها امکان می‌دهد داده‌های بصری را تفسیر و درک کنند و در کاربردهایی مانند تشخیص تصویر، تشخیص چهره و شناسایی اشیاء مورد استفاده قرار می‌گیرد.