Штучний інтелект (скорочено ШІ) — це сфера вбудовування людського мислення в комп’ютери. Іншими словами, створення штучного мозку, який імітує функції біологічного мозку. Все, що людина може робити розумно, тепер потрібно перемістити в машини. ШІ першого покоління фокусується на проблемах, які можуть формально описати люди. За допомогою штучного інтелекту кроки для виконання чогось інтелектуального описуються у вигляді інструкцій, яким дотримуються машини. Машини йдуть за людиною без змін. Ці особливості характерні для першої ери штучного інтелекту. Люди можуть повністю описати лише прості проблеми, такі як хрестики-нулики чи навіть шахи, і не можуть описати складніші проблеми. У шахах проблему можна пояснити просто, представивши дошку як матрицю розміром 8 × 8, описуючи кожну фігуру та її рух, а також описуючи цілі. Машини будуть обмежені тими завданнями, які формально описані людьми. Програмуючи такі інструкції, машини можуть розумно грати в шахи. Машинний інтелект тепер штучний. Машина сама по собі не розумна, але люди передали їй свій інтелект у вигляді кількох статичних рядків коду. Під статичним мається на увазі, що поведінка однакова в усіх випадках. У цьому випадку машина прив’язана до людини і не може працювати сама по собі. Це як стосунки господар-раб. Людина — господар, а машина — раб, який просто виконує накази людини і не більше. Вбудовування інтелектуальної поведінки в фрагменти коду не може впоратися з усією інтелектуальною поведінкою людей. Деякі прості завдання, такі як сортування чисел або гра в деякі ігри, можуть бути описані людьми, а потім виконуватися машиною зі 100% людським інтелектом. Однак деякі складні завдання, такі як перетворення мовлення в текст, розпізнавання зображень, аналіз настроїв та інші, неможливо вирішити лише за допомогою коду. Людина не може описати такі проблеми так, як це робиться з шахами. Неможливо написати код для розпізнавання об’єктів зображення, таких як коти. Така інтелектуальна поведінка розпізнавання об’єктів просто не може бути вирішена за допомогою статичного коду, оскільки немає єдиного правила для класифікації об’єктів. Наприклад, немає правила розпізнавати котів. Навіть якщо успішно створено правило для розпізнавання котів в одному середовищі, воно однозначно не вдасться застосувати в іншому. Отже, як ми можемо зробити машини розумними для таких завдань? Це машинне навчання (ML), у якому правила вивчаються машинами.