Makine zekası, makinelerin veriden öğrenip görev yerine getirme yeteneğini anlatan şemsiye terimdir. Belirli bir yöntemi göstermiyor. Makine öğrenimi, derin öğrenme, doğal dil işleme, bilgisayarlı görü ve kural tabanlı uzman sistemler hep bu başlığın altına giriyor.
Yapay zeka teriminden farkı çoğunlukla vurgu meselesi. Yapay zeka, insan zekasını taklit etme fikrini de içeriyor ve felsefi tartışmayı beraberinde getiriyor. Makine zekası daha çok yapılan işe bakıyor: sistem veriden öğreniyor mu, kararı iyileştiriyor mu, görevi tamamlıyor mu. Endüstri ve araştırma metinlerinde bu yüzden daha nötr bir terim olarak tercih ediliyor.
Kapsamın içindeki yöntemler birbirinden oldukça farklı çalışıyor. Kural tabanlı bir sistem, uzmanın yazdığı mantıkla ilerliyor ve neden o kararı verdiği okunabiliyor. Derin öğrenme modeli veriden öğreniyor ve kararının gerekçesi doğrudan görünmüyor. İkisi de aynı şemsiyenin altında ama denetlenebilirlik açısından farklı yerlerde duruyorlar.
Somut bir örnek: bir üretim tesisinde kalite kontrol iki katmandan oluşuyor. Ölçü toleransları kural tabanlı bir sistemle kontrol ediliyor, yüzey kusurları ise görüntüden öğrenen bir modelle. Birinci katmanın kararı denetime açık, ikincisi için ayrıca açıklama yöntemleri kullanılıyor.
Terim geniş olduğu için tek başına bir şey vaat etmiyor. Bir sistemin makine zekası kullandığını söylemek, hangi yöntemin ve hangi veriyle çalıştığını söylemiyor.