이 분야에 대한 간결한 정의는 다음과 같습니다. 보통의 사람이 수행하는 지능적인 작업을 자동화하기 위한 연구 활동입니다. 이처럼 AI는 머신 러닝과 딥러닝을 포괄하는 종합적인 분야입니다. 또 학습 과정이 전혀 없는 다른 방법도 많이 포함하고 있습니다. 1980년대까지 대부분의 AI 교과서에서는 ‘학습’에 대해 전혀 언급하지 않았습니다! 예를 들어 초기 체스 프로그램은 프로그래머가 만든 하드코딩된 규칙만 가지고 있었고 머신 러닝으로 인정받지 못했습니다. 사실 아주 오랜 기간 동안 많은 전문가는 프로그래머들이 명시적인 규칙을 충분하게 많이 만들어 데이터베이스에 저장된 지식을 다루면 인간 수준의 인공 지능을 만들 수 있다고 믿었습니다. 이런 접근 방법을 심볼릭 AI(symbolic AI)라고 하며 1950년대부터 1980년대까지 AI 분야의 지배적인 패러다임이었습니다. 1980년대 전문가 시스템(expert system)의 호황으로 그 인기가 절정에 다다랐습니다.

심볼릭 AI가 체스 게임처럼 잘 정의된 논리적인 문제를 푸는 데 적합하다는 것이 증명되었지만, 이미지 분류, 음성 인식, 언어 번역 같은 더 복잡하고 불분명한 문제를 해결하기 위한 명확한 규칙을 찾는 것은 아주 어려운 일입니다. 이런 심볼릭 AI를 대체하기 위한 새로운 방법이 등장했는데, 바로 머신 러닝입니다.