人工智能演算法和模型是兩個經常被混淆的概念。簡單而言，人工智能模型是作出智慧行為的程式，而演算法是製造這個程式的明確步驟，兩者不可混為一談。如果用煮食做比喻，演算法就是食譜，模型就是煮好的料理。
人工智能研究的對象是演算法。如同其它科學，人工智能追求的是確定性。因此，人工智能科學家需要知道怎樣明確並有系統地產出人工智能模型，而且這個步驟（演算法）必須是具有普遍性的，即是在大部分情況下都有效，即使是無效的情況亦必須知道原因。
機器學習的出現使得演算法和模型的分別變得比以前模糊。由於機器學習模型持續不斷地學習，它始終沒處於最終製成品的狀態。因此，機器學習演算法亦不斷運作中。
