Andmeid kasutatakse peamiselt selleks, et tuletada täielik reeglistik, mille järgi mudel otsuseid teeb.

Andmeid kasutatakse selleks, et salvestada mudelisse kõik võimalikud õiged vastused.

Andmeid kasutatakse selleks, et mudel õpiks seoseid sisendite ja väljundite vahel ning suudaks teha ennustusi ka uute andmete kohta.

Andmeid kasutatakse ainult selleks, et pärast treenimist kontrollida, kas mudel töötab korrektselt.

Mudeli varustamist võimalikult suure hulga näidisandmetega, mida ta saab otsuste tegemisel otse kasutada.

Mudeli parameetrite muutmist andmete põhjal nii, et mudeli ennustused sobituksid võimalikult hästi treeningandmetega.

Mudelile õigete vastuste etteandmist, et ta saaks neid hiljem täpselt korrata.

Mudeli käitumise kirjeldamist üldiste reeglite abil, mis seejärel täpsustuvad treenimise käigus.

Juhendatud õpe kasutab märgendamata andmeid ja püüab neis leida struktuuri, samas kui juhendamata õpe kasutab märgendatud sisend–väljund paare.

Juhendatud õpe kasutab märgendatud sisend–väljund paare, samas kui juhendamata õpe kasutab märgendamata andmeid ja püüab neis leida sisemist struktuuri.

Juhendatud õpe kasutab märgendatud sisend–väljund paare, samas kui juhendamata õpe õpib keskkonnas tegutsedes tasusignaali põhjal.

Juhendatud õpe kasutab märgendatud andmeid tasu maksimeerimiseks, samas kui juhendamata õpe õpib poliitika keskkonnaga interakteerudes.

Masinõppes kasutatakse keerulisemaid algoritme kui tavapärases programmeerimises.

Algoritmilist programmeerimist saab kasutada ainult lihtsate probleemide jaoks.

Algoritmilises programmeerimises määrab arendaja täpsed reeglid, masinõppes õpitakse seos andmete põhjal.

Masinõppes annab arendaja üldised otsustusreeglid ette, kuid nende täpne kuju põhineb statistilisel analüüsil.

Rämpsposti tuvastamine e-kirjade hulgas.

Kahe arvu summa arvutamine kasutaja sisendi põhjal.

Maksumäära arvutamine kehtiva seaduse alusel, võttes arvesse mitut etteantud tingimust.

Pangakonto jäägi uuendamine pärast iga rahalist tehingut vastavalt kindlale reeglile.

Uurijad rõhutavad erinevaid aspekte

Tehisintellekt ei ole teaduslikult määratletav

Arvutusvõimsus on piiratud

Valdkond on liiga uus

Loomingulist väljendust

Teadvuse olemasolu

Eesmärgipärast käitumist

Inimesega sarnast mõtlemist

See kirjeldab inimeste tegelikku käitumist

See võimaldab kirjeldada eesmärgipärast tegutsemist

See kuulub ajalooliste AI-teooriate hulka

See aitab seletada inimesele sarnanevat või näiliselt teadvustatud käitumist

Statistiline on alati täpsem

Sümboliline ei sobi keeruliste probleemide jaoks

Sümboliline kasutab andmeid, statistiline mitte

Sümboliline põhineb reeglitel, statistiline mustritel

Tänane AI tekkis ootamatult

Vanad meetodid on täielikult asendatud

Optimism ja pettumus on vaheldunud

Areng on olnud ühtlane ja pidev