SI: to dziedzina badań na pograniczu informatyki i innych dziedzin pokrewnych, której celem jest tworzenie systemów informatycznych (i maszyn) posiadających takie cechy jak:

Zdolność uczenia się

Adaptacyjność, to zdolność przystosowania się do zmiennych warunków otoczenia.

Autonomiczność

Transmutacje wiedzy:

To różnego rodzaju przekształcenia stosowane do wiedzy lub nabytej lub wrodzonej i informacji trenującej w celu generowania nowej wiedzy.

W inferencyjnej teorii uczenia się przekształcenia te ą pogrupowane w pary o działaniu w przybliżeniu odwrotnym:

Generalizacja/specjalizacja – transmutacja polegająca na poszerzaniu/zawężaniu zbioru obiektów, do którego odnosi się spis.

Abstrakcja/konkretyzacja - transmutacja polegająca na zmniejszaniu/zwiększaniu liczby szczegółów, do których odnosi się opis.

Podobieństwo/kontrastowanie – transmutacja polegająca na generowaniu wiedz o pewnych zbiorach na podstawie podobieństwa/różnic w stosunku do innych zbiorów obiektów.

Wyjaśnianie/predykcja – transmutacja polegająca na znajdowaniu wiedzy wyjaśniającej wiedzę posiadaną wcześniej, lub na przewidywaniu na jej podstawie nowej wiedzy.

Metody heurystyczne – pierwsze metody sztucznej inteligencji wspierające przeszukiwanie przestrzeni stanów Metody te na ogół nie dają gwarancji poprawy efektywności w przypadku pesymistycznym, lecz wyraźnie poprawiają oczekiwaną efektywność w przypadku przeciętnym. Najczęściej opierają się one na liczbowym szacowaniu jakości stanów.