Изкуственият интелект не вижда изображенията както хората — преобразува ги в огромни масиви от числа.

Компютърното зрение се основава на обработката на изображения като цифрови данни. Всяко цифрово изображение е съставено от пиксели, които за компютъра са просто числови стойности в матрица. При черно-белите снимки всеки пиксел има стойност от 0 до 255, където 0 представлява чисто черно, а 255 — чисто бяло.Цветните изображения използват модела RGB, който комбинира червено, зелено и синьо светлинни канали. Това означава, че всеки пиксел има три отделни числови стойности, описващи интензитета на всеки цвят. Съвременните системи за изкуствен интелект разчитат на Конволюционни невронни мрежи (CNN), които са вдъхновени от биологичната структура на зрителната кора в мозъка.Тези мрежи прилагат математически филтри върху числовите масиви, за да извлекат визуални характеристики като ръбове, текстури и форми. През 2012 година моделът AlexNet революционизира областта, печелейки състезанието ImageNet с впечатляваща преднина. Този успех доказа, че дълбокото обучение може да разпознава обекти с точност, почти равна на човешката.Процесът изисква огромна изчислителна мощ, която обикновено се осигурява от графични процесори (GPU). Тези специализирани чипове са оптимизирани да извършват милиарди паралелни математически операции всяка секунда. В крайна сметка това, което ние възприемаме като „разпознаване на котка", за машината е просто статистическа вероятност, изчислена на основата на сложни числови модели.