Margir telja gervigreind vera fjarlæga og útópíska hugmynd og hugtakið sjálft er notað í ýmsu samhengi. Það er oftar en ekki notað sem grýla framtíðar, eins og aðdáendur Terminator myndanna geta vitnað um þegar Skynet vinnur ötullega að því að taka yfir heiminn. Einnig hafa virtir vísindamenn eins og Stephen Hawking varað við uppgangi gervigreindarinnar og talið mannkyninu stafa ógn af henni. Sýnin er sú að gervigreindin verði einhvers konar rökhugsandi vitund sem tekur stjórnina af okkur og endalok mannkynsins þar með tryggð. Þetta er hin nöturlega framtíðarsýn gervigreindarinnar.
Þrátt fyrir þær mýtur er gervigreind notuð víðar í dag en við gerum okkur almennt grein fyrir og á öllum sviðum tækni og upplýsinga.
Í grunninn er gervigreind hugbúnaðartækni þar sem tölvur greina upplýsingar sem þeim eru veittar, annað hvort með því að upplýsingum er hlaðið inn í stórum stíl eða þeim er streymt í rauntíma. Greiningarferli fer þá í gang sem mótar skilning gervigreindarinnar á upplýsingunum og eðli þeirra. Út frá þeim skilningi getur hún veitt ráðgjöf, eins og í tilfelli fjármála- og rekstrarupplýsinga, eða tekið ákvarðanir um hegðun kerfis eða tækis sem hún er þá tengd, eins og í tilviki iRobot Roomba ryksuguróbótsins.
Við greininguna eru notuð algrími sem skoða eiginleika upplýsinga svo sem dreifingu, leitni og hegðun þeirra og læra þannig á gögnin. Þeim mun stærra safn upplýsinga sem hægt er að nota, þeim mun betri mynd verður til af eiginleikum þess kerfis sem gögnin tilheyra. Gott dæmi um þetta eru ýmis viðskiptakerfi þar sem upplýsingum um neysluhegðun viðskiptavina – og alla hegðun í raun og veru – er streymt til gervigreindarhugbúnaðar sem vinnur úr þeim. Öfgafullt dæmi í þessa veru er notkun Google og Facebook á upplýsingum notenda sinna til þess að t.d. beina auglýsingum um áhugaverðar vörur og þjónustu að notendum og tillögum um nýja vini sem notendur verða að eignast á Facebook.
Upplýsingar geta verið af öllu tagi. Stundum eru þær takmarkaðar en góðar eða þá í miklum mæli en af lélegum gæðum t.d. vegna suðs frá öðrum upplýsingum sem skipta ekki máli. Það má því tala um léleg gögn og góð gögn. Það að streyma lélegum gögnum til gervigreindar er ekki endilega líklegt til árangurs því hún hefur sjaldnast forsendur til þess að meta ágæti þeirra. Hér þarf því nánast alltaf að vinna með gögnin og hreinsa þau upp og þar kemur viðskiptagreindin til skjalanna og öll sú vinna sem sérfræðingar og ráðgjafar í viðskiptagreind leggja í til að fá góðar upplýsingar upp á yfirborðið. Sú vinna sem sérfræðingar í viðskiptagreind inna af hendi helst því í hendur við þá eiginleika sem vissar gerðir af gervigreind bjóða upp á en gervigreindin mun sennilega seint gera viðskiptagreindina óþarfa.
