Fig. 1: Swarmbots: semplici robot che si auto-organizzano. Un esempio di intelligenza collettiva

Dal punto di vista "ingegneristico", l'intelligenza artificiale è valutata semplicemente per le sue capacità e prestazioni, indipendentemente dai metodi e meccanismi che sono utilizzati per realizzarla.

Esistono due correnti di pensiero all'interno dell'Intelligenza Artificiale: la prima ha come idea di base quella di costruire macchine che non riproducano il comportamento del cervello umano, ma che lo "emulino" nel risultato finale di certe operazioni. Quest'impostazione ha portato alla costruzione di programmi che raggiungono un alto livello di competenza nella conoscenza e nella risoluzione di problemi ritenuti complessi. La seconda invece considera la costruzione di sistemi che simulano il cervello umano e la sua struttura.

L'applicazione software alla base di un sistema di intelligenza artificiale è un "ambiente" in cui rappresentare, utilizzare e modificare una base di conoscenza. Il sistema esamina un largo numero di possibilità e costruisce dinamicamente una soluzione. Ogni sistema di tal genere si basa su due parti fondamentali: una «base di conoscenza» e «un motore inferenziale».

Per «base di conoscenza» si intende il "modulo" che raccoglie la conoscenza sul "dominio" e che si divide in:

• Asserzioni o fatti (memoria temporanea o a breve termine),
• Relazioni e regole (memoria a lungo termine).

Il «motore inferenziale» è il modulo che utilizza la base di conoscenza per giungere alla soluzione del problema proposto e per fornire spiegazioni. Al motore inferenziale è delegata la scelta di quale conoscenza è opportuno utilizzare nel processo risolutivo.
Il motore inferenziale seleziona le regole che possono essere applicate nella particolare situazione (matching), ne sceglie una (selezione) e la applica (esecuziuone). Come risultato, alcune nuove informazioni possono essere inserite o eliminate dalla memoria temporanea, rendendo quindi applicabili altre regole.