Cornell Üniversitesi'ndeki yapay zeka sistemleri, büyük miktarda veriyi işleyerek ve kendi karar verme süreçlerinde modellenecek modeller arayarak çalışır. Bu sistemlerin çalışma adımları şunlardır: 1. Veri Toplama: Yapay zeka projesinin ilk adımı, sistemin öğreneceği verilerin toplanmasıdır. 2. Veri Hazırlama: Toplanan veriler, alakasız bilgilerin kaldırılması ve yapay zeka sisteminin anlayabileceği bir formata dönüştürülmesi için hazırlanır. 3. Algoritma Seçimi: Farklı algoritmalar, farklı görevler için daha uygun olabilir. 4. Modelin Eğitilmesi: Model, verilere dayanarak tahminlerde bulunmayı veya kararlar almayı öğrenir. 5. Modelin Test Edilmesi: Eğitimden sonra modelin ne kadar iyi performans gösterdiği test edilir. 6. Dağıtım: Model eğitilip test edildikten sonra gerçek dünyadaki bir uygulamaya dağıtılmaya hazır hale gelir. 7. Sürekli Öğrenme: Birçok modern yapay zeka sistemi, zaman içinde öğrenme ve uyum sağlama yeteneğine sahiptir.