科幻电影中的 AI 和现实生活中软件的 AI 是两码事了。电影中的 AI 是让机器具备了人类的特性，有本能，有意识，有情感，能思考，能学习成长，能自我创造出机器的世界。而现实生活中的 AI 软件，很多是机器学习（Machine Learning，后面会提到）的技术应用，让一些功能更加智能，让一些算法得以实现，让一些设想得以落地应用，但是软件本质没有变化，即固有的（人工编写的）程序逻辑和数据结构。
2001 年的一部科幻大片《人工智能》（Artificial Intelligence）再一次的将智能机器搬上了大银幕，相比于早年的《霹雳五号》、《终结者》该片更加强调了智能机器的人类特性，相信很多人看过之后都会对 AI 有更深刻的认知。2008 年开始的《钢铁侠》系列以及后续的漫威超级英雄电影：《美国队长》系列、《复仇者联盟》系列，出现的 AI 则实现得更加具体。如贾维斯的机器视觉、语音交互能力，奥创的自主意识。2014 年《机器纪元》吧 AI 机器刻画得更加深刻，也揭示了 AI 的威胁性。2017 年的《异形：契约》电影则更多的强调了 AI 的潜在威胁。
《异形：契约》影片中片头的有个细节，机器人能给自己取名大卫，弹钢琴他可以自己选择曲目，有自己的喜好，即 AI 具有自我意识。不过大卫没有恶意不会伤害任何人，没有任何危险但却藏有着巨大的威胁，因为你不知道 AI 会自我进化成什么样，AI 机器的自我成长与改变受各种未知因素影响，不可预测不可控制，影片后期揭示了 AI 机器造成的毁灭性破坏。
有点讽刺意味的是片中展示机器人大卫的画作，和现今 AI 工具软件通过机器学习（Machine Learning，后面会提到）生成的一些图像风格颇有几分神似。让人不得不注意 AI 技术的潜在的威胁性，不得不感叹普通大众对现实生活中的 AI 技术了解不够，也不得不承认技术厂商对 AI 的定义与公众对 AI 的认知存在偏差。
计算机 AI（Artificial Intelligence）科学的目标是创造像人类一样的智能机器，就像科幻电影中刻画的 AI 一样。然而创造这样的机器会涉及到广泛而深入的科学技术，有些特性实现了如语音识别，有些特性是实现了一部分如语义、机器视觉，有些还处于理论探索阶段如知识图谱，有些还是科学难题如意识、情感等等。如果要创造一个像大卫一样的智能机器，现有的科技是远远达不到的。
机器学习（Machine Learning）是对未知数据进行预测的一种方法，该科学使用大量数据进行统计、分析，让机器获得某方面数据的预测判断能力。例如输入 1000 张猫的图片训练，然后随机拍摄一只猫，机器即能够判断照片是否有猫。这里的“学习”不是像人类一样的自我变化与成长的过程，而是通过数学建模和工具软件创建一个面向应用的图片内容预测算法。如果要判断图片是否有猪，则需要用猪图片来训练。神经网络（Neural Network）是一种机器学习的算法，模仿生物大脑神经网络，在机器视觉、语义方面都有不少应用。
开发者可以引入机器学习框架或是支持神经网络算法的程序库，设计出带有 AI 技术应用的软件，使其具备一定的数据智能预测和处理能力，例如下面的带有图像识别能力的 Android 相机应用。一些 AI 技术应用往往带来亮眼、惊艳的效果，不过本质还是属于软件的功能特性，只是这个功能特性用到了 AI 领域里的一些技术。这个 AI 不是电影里那个有意识会思考的 AI。
