機器智能的內涵包括：1、腦認知基礎，是機器學習的一種判別與生成的思維；2、機器感知與模式識別，對遇到的圖形等進行識別，以做出判斷；3、自然語言處理與理解，讓機器人能直接理解自然語言，是實現真正意義上的人機溝通的基礎；4、知識工程，是研究如何對大規模資料中的知識進行表達獲取與推理的技術。
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機器智能的內涵包括腦認知基礎、機器感知與模式辨識、自然語言處理與理解、知識工程。
腦認知基礎：簡單說是機器學習的一種判別與生成的思考。理解一個物體的特徵，從而辨識物體；再根據這些特徵產生一個物體。舉個例子，有一朵花，機器會判別他的形狀，找出對應的概念，然後藉助這些要素，重新生成一朵花。
機器感知與模式識別：有智慧的機器不會坐等人類給它「餵「數據，而會自己感知世界，並對遇到的圖形等進行識別，以做出判斷。
自然語言處理與理解：「自然語言」就是我們在現實生活中實際使用的語言,與之相對的是為了操作電腦系統等而特意開發的程式設計語言。讓機器人能直接理解自然語言，是實現真正意義上的人機溝通的基礎。
知識工程：就是研究如何對大規模資料中的知識進行表達獲取與推理的技術。
擴展知識
機器智能研究必須要有穩固的數學基礎，因為之後在研究機器智慧時必須用到AI理論研究應用。所以應用數學裡的分析、代數數學、物理統計、數學模型實驗等，在機器智能應用數學可以說是基礎的基礎。
機器智慧（Machine intelligence）是新一代自動化的延伸，用來輔助人類，改變工作的本質，讓工作變得更有效率。機器智能的基礎是計算，核心是會學習的機器，它將人類帶入智慧化社會。機器智慧模仿了人類的多種能力： 「感知力」如AI 的視覺功能，對影像的辨識能力； 「行動力」使機器像人一樣行動，例如處理多種不同情況下的物體搬運任務； “人的智商」在網路模型與演算法研究的基礎上，利用人工神經網路組成實際的應用系統，當機器具備人的智商，像人一樣思考和處理問題，這也是人工智慧的高度體現； “創造力「創造力其實就是學習能力，機器要想像人一樣具備學習創造能力，也是需要學習的，我們稱之為「深度學習」。其動機在於建立一個可以模擬人腦進行分析學習的神經網絡，它模仿人腦的機制來解釋數據。
人工智慧是電腦科學的一個分支，它企圖了解智慧的實質，並生產出一種新的能以人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器，該領域的研究包括機器人、語言辨識、影像辨識、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。人工智慧可以對人的意識、思考的資訊過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人類那樣思考、也可能超過人的智能。
人工智慧技術也稱為機器智能，通常人工智慧是指透過普通電腦程式的手段實現的人類智能技術，人工智慧技術包含機器學習、機器視覺、機器人技術、自然語言處理以及自動化。
自動化是自動產生系統或流程功能的過程。例如機器人流程自動化可以編程為執行通常由人類執行的高容量，可重複的任務。 RPA 與 IT 自動化的不同之處在於它可以適應不斷變化的環境。
機器學習是讓電腦無需程式設計即可行動的科學。深度學習是機器學習的子集，用非常簡單的術語來說，它可以被認為是預測分析的自動化。機器學習演算法有三種類型：監督學習，其中標記資料集，以便可以檢測模式並用於標記新資料集; 無監督學習，其中資料集未標記，並根據相似性或差異進行排序; 和強化學習，其中資料集沒有標記，但是在執行動作或幾個動作之後，AI 系統被給予回饋。
機器視覺是讓電腦看見的科學。機器視覺使用相機，類比數位轉換和數位訊號處理來捕捉和分析視覺資訊。它通常與人類視力進行比較，但機器視覺不受生物學的約束，並且可以編程以透視牆壁。它用於從簽名識別到醫學影像分析的各種應用。專注於基於機器的影像處理的電腦視覺通常與機器視覺混淆。
自然語言處理（NLP）是透過電腦程式處理人類而非電腦語言。其中一個較早且最著名的 NLP 示例是垃圾郵件檢測，它會查看主題行和電子郵件的文本，並確定它是否是垃圾郵件。目前的 NLP 方法是基於機器學習。 NLP 任務包括文字翻譯，情緒分析和語音辨識。
模式辨識是機器學習的一個分支，專注於辨識資料中的模式。今天的這個詞已經過時了。
機器人技術是一個專注於機器人設計和製造的工程領域。機器人通常用於執行人類難以執行或執行一致的任務。它們用於汽車生產的裝配線或由 NASA 用於在太空中移動大型物體。最近，研究人員正在使用機器學習來建立可以在社交環境中互動的機器人。
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