その一つは人間の持つ知能そのものを持つ機械を造ろうとすること、いま一つは、人間がすることそのものを機械にさせようとすることである。
　その基本は、学習と選択、推論の三つの機能を持たせることだという。
　学習は人間が持っている沢山の情報を機械に取り込むこと、選択はその中から、使えそうな情報を選び出すこと、推論はその選択された情報をもとに、新しい結論を導くことである。
　たとえば、コンピニのレジに人工知能を設定して、来客の買い物の種類と組み合わせを記録、蓄積させ、この情報をもとに、同じ客が関連して買う商品のパタ－ンと組み合わせを選択して、商品の置き場を工夫するとか、気温、湿度と果物や氷菓の買われ方の関連を掴んで、気温、湿度の予報から、それらの仕入れ量を決めるなどが出来る。
　尤も、これらの仕組みは、人工知能を使うまでもなく、通常のパソコンのプログラムでも出来るレベルの問題である。
　要するに、ビッグデ－タを整理、分析して、特定の現象が発生するデ－タの組み合わせやシ－ケンスのパタ－ンを把握して、それを選択された知識として記憶しておいて、現実に発生した事象から、そのパタ－ンに当てはまったときに、人間に伝達するあるいは人間に指示する仕組みなのである。
　これらはどうということはない人工知能のレベルである。
　問題は更に一歩進んだシステムになった場合である。が、その前に人工知能の要素としての知能分野に触れておこう。