Top - down

과학자들은 AI 를 가진 기계를 만드는 여러 가지 방법을 개발하였는데 그중 Top-down 또는 모델 접근 방식이 있다. 이것은 컴퓨터의 메모리에 저장되어 있는 실제의 모델과 현재 경험하고 있는 것을 비교하여 해야 할 일을 컴퓨터가 스스로 결정하도록 한다. 이때 모델로는 체스 게임이나 일반적인 병의 증상에 대한 다량의 정보 같은, 실제 세상의 아주 단편적인 대상이 사용된다. 어떠한 로봇이나 컴퓨터도 아직까지 인간처럼 방대한 지식 기반을 갖지는 못한다. 그러나 어떤 특별한 분야에서는 Top-down 컴퓨터가 인간보다 더 큰 능력을 발휘할 수 있다. Top-down 방식은 매우 제한된 경우에는 아주 유용하다. 그러나 계속 변화하는 세계에서 로봇을 자유롭게 작동시키는 데에는 Top-down 방식이 더 이상 최고의 프로그램이 아니다. 이런 경우에는 Bottom-up 방식이 사용된다.  

Bottom-up 또는 거동 접근 방식은 기본적으로 기계가 어떻게 행동해야 하는지에 대한 규칙들이 주어지고 스스로 배우는 학습 능력이 추가 된다. 거기에 현실세계에서의 경험을 통하여 얻은 새로운 규칙을 더하여 간다. 이런 종류의 학습 프로그램은 시간이 흐를수록 로봇에게 지식을 쌓을 수 있다. Bottom-up 프로그램의 한 종류는 신경망이다. 이것은 우리의 뇌가 일하는 방법을 모방한 것으로서, 수많은 node 로 구성되어 있고 각각의 node 는 뇌에 있는 뉴런처럼 행동한다. 뉴런처럼 node 는 많은 다른 node 로부터 신호를 얻는다. 그러나 그 자신은 하나의 신호만을 내보낸다. 또한 신경망은 두뇌처럼 배울 수도 있다. 예를들면 신경망은 글자나 숫자 같은 형식을 인식할 수 있다. 처음에는 손으로 쓴 단어를 잘 인식하지 못했다. 다른 사람이 쓴 글씨는 읽지 못한다거나, 단어를 잘 못 읽기도 했다. 그러나 다른 많은 예들을 보여주면서 훈련을 하면 신경망은 점점 더 잘 읽을 수 있게 된다. 어떤 신경망은 그들 자신의 아이디어로 무엇인가를 만들 수도 있다. 한 과학자는 신경망을 구성하여 거기에 몇 개의 유명한 노래를 프로그램하였다. 그러자 그 신경망을 스스로 노래를 만들어 11,000 개 이상의 노래를 만들었다.