#srk AI　と　通常プログラムの違い　ってなんでしょうか？

自分の認識では、

通常「定義が完全に固定されたもの」
ＡＩ「定義を過去のログ（学習情報）から算出される」

の違いだと思っているのですが　あってますでしょうか・・・。

例えば、apc.jpg　というリンゴの画像が合ったとする

通常のプログラムは、abc.jpgをコンピューター上で「リンゴ」と定義しても
次回　似たような画像がでてきても　コンピュータは　リンゴと判断できない。

AIも　apc.jpg　を初見ではリンゴと判断することはできないが、
リンゴの画像をリンゴと定義する度に画像に付随する情報をデータベースに記録（学習させる）する
（・赤が多い　・丸い　・丸の上部に茶色い枝のようなものがある　・赤以外の部分は何でも良い　などなど）
なので、また、同じ画像が出てきたら、次回はその情報と照らし合わせて　「リンゴ」と自動的に定義する。
もちろん、ログ（学習情報）が多ければ多いほど整合性は高くなる。

ざっくり、こんな感じ　AIの仕組みでしょうか・・・。