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这些预期事件至今一件都没有发生。那么，我们距离构建一台“完全智能的机器”的目标还有多远？构建这样的机器会需要我们对人脑的所有复杂性进行逆向工程吗？或者，是否存在一条捷径、一套智能但未知的算法，可以产生我们所认为的完全智能？完全智能究竟意味着什么？
“定义你的术语……否则我们将永远无法相互理解。” 10 这一来自18世纪的哲学家伏尔泰的忠告，对于任何谈论人工智能的人来说都是一个挑战，因为人工智能的核心概念——“智能”（intelligence）仍然没有明晰的定义。针对类似“智能”及其引申词，如“思想”（thinking）、“认知”（cognition）、“意识”（consciousness）、“情感”（emotion）这样的词语，明斯基创造了“手提箱式词汇”（suitcase word） 11 这一术语，其意思是：每个词语就像是打包封装了不同含义的手提箱。人工智能就经过了“打包”，在不同的上下文中承担不同的含义。
大多数人会认同人类是智能的，而尘埃颗粒不是。同样的道理，我们普遍认为人类比虫子更加智能。对于人类智能，智商（IQ）是在单一尺度上衡量的，但我们也会探讨智能的不同维度，如情感、语言、空间、逻辑、艺术、社交等。因此，智能的定义可能是二元的（一个物体是或不是智能的）、在一个连续统 (13) 上的（一个物体比另一个物体更智能），或者是多维的（一个人可以具有高语言智能和低情感智能）。确实，“智能”这个词语是一个满载的手提箱，而拉链就在随时可能撑破的边缘上。
然而，人工智能领域在很大程度上忽略了这些各式各样的区别，它聚焦于两方面的工作： 一方面是科学性工作；另一方面是实践性工作。在科学性工作中，人工智能研究者通过将“自然的”即生物学上的智能机制嵌入计算机的方式来研究它；而在实践性工作中，人工智能研究者单纯地希望创造出像人类一样，甚至可以比人类更好地执行任务的计算机程序，并不担心这些程序是否真的在以人类的思维方式进行思考。 当被问及他们的研究动机来自哪一方面时，人工智能领域的很多从业者会开玩笑地说，这取决于他们目前的资助是来自哪一方。
2016年，一份关于人工智能领域现状的报告称，由著名研究人员组成的某委员会将该领域定义为“一个通过合成智能来研究智能属性的计算机科学分支” 12 。是的，这有点儿拗口，但该委员会也承认很难对该领域进行定义，而这可能是一件好事：“缺乏一个精确的、得到普遍接受的人工智能的定义，可能有助于该领域更快地成长、繁荣和进步。” 13 此外，该委员会还指出：“由于以上各种不确定，人工智能领域的实践者、研究者以及开发者都在一个大致的方向感和势在必行的信念的引导下继续前进。”