Yapay Zekâ; insan zekâsını modelleyebilmek adına insan gibi akıl yürütme, anlam çıkartma, genelleme yapabilme, geçmiş deneyimleriyle öğrenebilme gibi yetileri bir bilgisayara ya da makineye kazandırabilmektir. Yapay zekâyı tam olarak aktarabilmek adına öncelikle modellenmesi yapılan zekâdan bahsedilmelidir. Algılar veya kavramlar ile nesneler arasındaki ilişkiyi anlayabilme, düşünebilme, kazanımlarını bir amaca yönelik olarak çözüm bulabilme, karar verebilme, yargılama ve sonuç çıkarma yetenekleri “zekâ” olarak adlandırılmaktadır. Zekâ birçok zihinsel yeteneğin, değişik durum ve koşullarda kullanılmasını içermektedir. Daha önce karşılaşılmamış veya beklenmedik bir şekilde karşılaşılan durumlara uyum sağlayabilme, anlama, öğrenme, adapte olma, öğrenmenin hızı, problemi analiz edebilme, duygular sayesinde algılama, ayrıntılar üzerine yoğunlaşabilme zekâ sayesinde olmaktadır. Akıl, zekâ kavramı ile karıştırılmamalıdır. Akıl, genetik yoldan alınan özelliklerin yanı sıra, yaşanılan çevre etmenlerinin ve toplum şartlarının etkileşimiyle ortaya çıkan bir yapıdır. Bundan dolayı, akıl sabit bir durum da değil; insan hayatı boyunca değişebilen bir yetenektir. Bu nedenle akıl, modelleme için taklit edilemez.

Zekâ ise herkes tarafından doğuştan belirli oranda sahip olunan bir olgudur. Herhangi bir konuda, eğitim yoluyla çalışılarak ve öğrenilerek edinilen bilgi, birikim ve deneyimler ile zekâ geliştirilebilir. Karşımıza ilk kez çıkan bir duruma karşı uyum sağlayabilme, öğrenme, anlama ve analiz etme zekâ kavramı ile gerçekleştirilebilmektedir. Bu durumdan ötürü bilgisayarların herhangi bir problemi anlayabilme, öğrenebilme ve çözüm getirebilme yeteneği kazandırılması isteği için zekâ modellenmiştir. Zekâ testleri, bireysel ve grup zekâ testleri olarak iki gruba ayrılır.

Alfred Binet zekâ testi; ilk zekâ testini ortaya çıkaran kişidir. Binet zekâ testini, düşük ve geri kalmış zekâ seviyesinde olan çocuklara iyi bir eğitim vermeyi amaçlayarak ortaya çıkartmıştır. Binet testinde, çocuklara zekâ yaşlarını göstermek için bir sayı verilmektedir. Bu sistem, test uygulanan çocuğun aynı yaştaki diğer çocukların zekâlarıyla kıyaslıyor, fakat aynı yaşta olmayanların zekâ derecelerini karşılaştırmakta problem oluşturmaktaydı.

Wechsler yetişkinler zekâ testi; Binet testindeki gibi yaşa göre gruplama, değil test sorularının zorluğuna göredir. Sözel testler ve performans testleri şeklinde alt test grupları mevcuttur. Sözel alt testler kısmında genel bilgi, sözcük dağarcığı, anlama, yargılama, benzerlik ve aritmetik gibi konular yer alıyorken; performans alt-testlerinde ise resim tamamlama, resim düzenleme, parça birleştirme gibi kısımlar bulunmaktadır. Wechsler zekâ testi sonucunda sözel zekâ, performans zekâ ve tüm zekâ bölümleri için üç ayrı puan elde edilmektedir. İnsan beynini modellemeyi amaçlayan yapay zekâ konusunda bir ölçüt olarak kabul edilen test ise bilgisayar kuramının kurucularından olan Alan Turing tarafından oluşturulan Turing testi olarak adlandırılan testtir. Turing testi, ilk olarak 1950’de Mind adlı felsefe dergisinde Alan Turing’in “Hesaplamalı Makineler ve Zekâ” başlıklı makalesinde ilk olarak yayınlanmıştır. Turing testinin amacı, yapay zekâ ile oluşturulan sistemin insan zekâsı seviyesine ulaşma durumunu kontrol ederek, makinenin öğrenerek düşünebildiğinin mümkünlüğünün ortaya konmasıdır.

İnsan beyni, sayısal bir işlemi birkaç dakikada yapabilmesinin yanında, anlama, yorumlama, karar verme gibi olayları da çok kısa sürede gerçekleştirebilmektedir. Örneğin yolda yürüyen bir insan, yürüme alanındaki engellere ve tehlikelere ne kadar yakın olduğunu matematiksel olarak hesaplayamadıysa da daha önce yaşamış olduğu deneyim, tecrübe ve edindiği bilgiler sayesinde yürüyüş hızını ve alanını seçebilmektedir. Bilgisayarlar ise karmaşık sayısal işlemleri çok hızlı şekilde sonuçlandırabilmelerine rağmen, olayı yorumlama, anlama, öğrenme, karar verme ve deneyim yoluyla elde edilmiş bilgileri kullanma gibi idrak yeteneklerinden yoksundurlar. Bu iki durum kıyas edildiğinde, insan beyninin bilgisayarlara göre daha üstün olmasının temeli daha önce deneyimlenmiş ve problemin durumuna göre sınıflandırılmış olan veriyi kullanabilmesidir.