自動智慧型是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智慧型行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智慧型的原理、製造類似於人腦智慧型的計算機，使計算機能實現更高層次的套用。
其本質而言，是對人的思維的信息處理過程的模擬
對於人的思維模擬可以從兩條道路進行，一是結構模擬，仿照人腦的結構機制，製造出“類人腦”的機器；二是功能模擬，暫時撇開人腦的內部結構，而從其功能過程進行模擬。現代電子計算機的產生便是對人腦思維功能的模擬，是對人腦思維的信息過程的模擬。
自動智慧型在計算機上實現時有2種不同的方式
一種是採用傳統的編程技術，使系統呈現智慧型的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同。這種方法叫工程學方法，它已在一些領域內作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。
另一種是模擬法，它不僅要看效果，還要求實現方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。遺傳算法模擬人類或生物的遺傳-進化機制，自動神經網路則是模擬人類或動物大腦中神經細胞的活動方式。
為了得到相同智慧型效果，兩種方式通常都可使用
採用前一種方法，需要自動詳細規定程式邏輯，如果遊戲簡單，還是方便的。如果遊戲複雜，角色數量和活動空間增加，相應的邏輯就會很複雜（按指數式增長），自動編程就非常繁瑣，容易出錯。而一旦出錯，就必須修改原程式，重新編譯、調試，最後為用戶提供一個新的版本或提供一個新補丁, 非常麻煩。
採用後一種方法時，編程者要為每一角色設計一個智慧型系統（一個模組）來進行控制，這個智慧型系統（模組）開始什麼也不懂，就像初生嬰兒那樣，但它能夠學習，能漸漸地適應環境，應付各種複雜情況。這種系統開始也常犯錯誤，但它能吸取教訓，下一次運行時就可能改正，至少不會永遠錯下去，用不到發布新版本或打補丁。利用這種方法來實現自動智慧型，要求編程者具有生物學的思考方法，入門難度大一點。但一旦入了門，就可得到廣泛套用。由於這種方法編程時無須對角色的活動規律做詳細規定，套用於複雜問題，通常會比前一種方法更省力。
相對過程論
對自動智慧型程式設計或機器人控制問題，先產生一個代價不太高的有錯誤的解，然後再進行修改的作法，要比堅持要求第一次得到的解就完全沒有缺陷的作法，通常效率要高的多。
智慧型的未來
智慧型機器將不再僅僅是對人類大腦的簡單模仿，它們的智慧型在許多方面會遠遠超過人腦。
爭議性
人的思維只是一個複雜的電腦程式嗎？
有時我們會要考慮什麼是人力所能及製造的，或者人自身的智慧型程度有沒有高到可以創造自動智慧型的地步。
目前自動智慧型還在研究中，但有學者認為讓計算機擁有智商是很危險的，它可能會反抗人類。這種隱患也在多部電影中發生過。如何刻服這一個問題？是否可附加第二個固定的硬體和軟體判斷控制系統（非單純軟體）方式解決？
自動智慧型能在醫療發揮重要作用如何製造自動智慧型？
