艾美：“狭义的AI”这个标签并不能真正体现人工智能的能力。与这一术语的含义相反，它的能力是巨大的。狭义的AI包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉和机器推理。
克里斯：让我们来定义一下这些词语，但要注意的是，这是一些松散的术语，在一定程度上学科和技术是重叠的。
我们所说的机器学习，是指一个人工智能应用程序在编程和不编程的情况下从环境中学习的能力。例如，人们在上下班路上花费的时间稳步增加；2014年，这导致了1600亿美元的生产力损失。AI正在帮助人类解决这些复杂问题，从而减少人们在路上消耗的时间。现在，路况分析与AI相结合，能够分析和学习通勤数据，为管理和改善交通和道路基础设施提供帮助。28,29,30
深度学习使用神经网络，用以模拟人脑的生物功能和结构。神经网络的一个杰出应用就是手写文字识别。这其实是一个超级难题，但是神经网络可以学习，然后自动推断规则。31,32