التقدم في الذكاء الاصطناعي ( بالانجليزيةProgress in artificial: intelligence ) يشير إلى التقدم والإنجازات التي تم تحقيقها في مجال الذكاء الاصطناعي مع مرور الوقت. الذكاء الاصطناعي هو فرع متعدد التخصصات من علوم الحاسب الآلي يهدف إلى إنشاء آلات وأنظمة قادرة على أداء المهام التي تتطلب عادة الذكاء البشري.
اُستخدمت تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجموعة واسعة من المجالات بما في ذلك التشخيص الطبي، والتطبيقات الاقتصادية والمالية، والتحكم في الروبوت، والقانون ، والاكتشاف العلمي كذلك، وألعاب الفيديو ، وألعاب الأطفال. ومع ذلك، لاتعتبر كل التطبيقات للذكاء الاصطناعي في حد ذاتها ذكاءا اصطناعيا : "لقد تم ترشيح الكثير من تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتطورة إلى تطبيقات عامة، غالبًا دون أن يطلق عليها اسم الذكاء الاصطناعي لأنه بمجرد أن يصبح شيء ما مفيدًا وشائعًا بدرجة كافية، فإنه لا يُسمى ذكاء اصطناعي بعد الآن ." "الالاف من تطبيقات الذكاء الاصطناعي مدمجة بعمق في البنية التحتية لكل صناعة." في أواخر التسعينيات وأوائل القرن الحادي والعشرين، أصبحت تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي تُستخدم على نطاق واسع كعناصر لأنظمة أكبر، ولكن نادرًا ما يُنسب الفضل إلى هذا المجال في هذه النجاحات في ذلك الوقت.
يقوم كابلان وهاينلاين ببناء الذكاء الاصطناعي على ثلاث مراحل تطورية:
الذكاء الاصطناعي الضيق - تطبيق الذكاء الاصطناعي فقط على مهام محددة؛
الذكاء العام الاصطناعي تطبيق الذكاء الاصطناعي على العديد من المجالات والقادر على حل المشكلات التي لم تكن مصممة من أجلها بشكل مستقل؛
الذكاء الاصطناعي الفائق – تطبيق الذكاء الاصطناعي على أي مجال قادر على الإبداع العلمي والمهارات الاجتماعية والحكمة العامة.
كي تتم المقارنة مع الاداء البشري ، يمكن تقييم الذكاء الاصطناعي على أساس مشاكل مقيدة ومحددة بشكل جيد. وقد تم تسمية مثل هذه الاختبارات باختبارات تورينج المتخصصة. كما أن المشكلات الأصغر توفر أهدافًا أكثر قابلية للتحقيق، وهناك عدد متزايد باستمرار من النتائج الإيجابية.
لا يزال البشر يتفوقون بشكل كبير على كل من شات جي بي تي 4 والنماذج المدربة وفقًا لمعيار ConceptARC الذي سجل 60% في معظم الفئات، و77% في فئة واحدة، بينما حقق البشر 91% في جميع الفئات و97% في فئة واحدة.