人工智能的分类包括哪些 人工智能一般有哪几种类型？
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\u4f18\u70b9\uff1a
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2\u3001\u4eba\u7c7b\u73af\u5883\u95ee\u9898\u5c06\u4f1a\u5f97\u5230\u4e00\u5b9a\u7684\u6539\u5584\uff0c\u8f83\u5c11\u7684\u8d44\u6e90\u53ef\u4ee5\u6ee1\u8db3\u66f4\u5927\u7684\u9700\u6c42\u3002
3\u3001\u4eba\u5de5\u667a\u80fd\u53ef\u4ee5\u63d0\u9ad8\u4eba\u7c7b\u8ba4\u8bc6\u4e16\u754c\u3001\u9002\u5e94\u4e16\u754c\u7684\u80fd\u529b\u3002
\u7f3a\u70b9\uff1a
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2\u3001\u4eba\u5de5\u667a\u80fd\u5982\u679c\u4e0d\u80fd\u5408\u7406\u5229\u7528\uff0c\u53ef\u80fd\u88ab\u574f\u4eba\u5229\u7528\u5728\u72af\u7f6a\u4e0a\uff0c\u90a3\u4e48\u4eba\u7c7b\u5c06\u4f1a\u9677\u5165\u6050\u614c\u3002
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\u4eba\u5de5\u667a\u80fd\u662f\u8ba1\u7b97\u673a\u5e94\u7528\u7684\u4e00\u4e2a\u65b9\u5411\uff0c\u5b83\u7684\u7814\u7a76\u9886\u57df\u5305\u62ec\uff1a\u81ea\u7136\u8bed\u8a00\u5904\u7406\uff0c\u77e5\u8bc6\u8868\u73b0\uff0c\u667a\u80fd\u641c\u7d22\uff0c\u63a8\u7406\uff0c\u89c4\u5212\uff0c\u673a\u5668\u5b66\u4e60\uff0c\u77e5\u8bc6\u83b7\u53d6\uff0c\u7ec4\u5408\u8c03\u5ea6\u95ee\u9898\uff0c\u611f\u77e5\u95ee\u9898\uff0c\u6a21\u5f0f\u8bc6\u522b\uff0c\u903b\u8f91\u7a0b\u5e8f\u8bbe\u8ba1\u8f6f\u8ba1\u7b97\uff0c\u4e0d\u7cbe\u786e\u548c\u4e0d\u786e\u5b9a\u7684\u7ba1\u7406\uff0c\u4eba\u5de5\u751f\u547d\uff0c\u795e\u7ecf\u7f51\u7edc\uff0c\u590d\u6742\u7cfb\u7edf\uff0c\u9057\u4f20\u7b97\u6cd5\u3002
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人工智能主要有三个分支：
1) 认知AI （cognitive AI）
认知计算是最受欢迎的一个人工智能分支，负责所有感觉“像人一样”的交互。认知AI必须能够轻松处理复杂性和二义性，同时还持续不断地在数据挖掘、NLP（自然语言处理）和智能自动化的经验中学习。
现在人们越来越倾向于认为认知AI混合了人工智能做出的最好决策和人类工作者们的决定，用以监督更棘手或不确定的事件。这可以帮助扩大人工智能的适用性，并生成更快、更可靠的答案。
2) 机器学习AI （Machine Learning AI）
机器学习（ML）AI是能在高速公路上自动驾驶你的特斯拉的那种人工智能。它还处于计算机科学的前沿，但将来有望对日常工作场所产生极大的影响。机器学习是要在大数据中寻找一些“模式”，然后在没有过多的人为解释的情况下，用这些模式来预测结果，而这些模式在普通的统计分析中是看不到的。
然而机器学习需要三个关键因素才能有效：
a) 数据，大量的数据
为了教给人工智能新的技巧，需要将大量的数据输入给模型，用以实现可靠的输出评分。例如特斯拉已经向其汽车部署了自动转向特征，同时发送它所收集的所有数据、驾驶员的干预措施、成功逃避、错误警报等到总部，从而在错误中学习并逐步锐化感官。 一个产生大量输入的好方法是通过传感器：无论你的硬件是内置的，如雷达，相机，方向盘等（如果它是一辆汽车的话），还是你倾向于物联网(Internet of Things)。蓝牙信标、健康跟踪器、智能家居传感器、公共数据库等只是越来越多的通过互联网连接的传感器中的一小部分，这些传感器可以生成大量数据（多到让任何正常的人来处理都太多）。
人工智能的概念在很久以前就被提出来了，关于人工智能，在百度百科上给出的定义是这样的：人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能我们大多数人都知道，但是关于人工智能的分类，想必还是有很多人不太了解的。人工智能有三种类型，分别是弱人工智能、强人工智能、超人工智能。下边我们就来分别介绍一下这三大类型。
弱人工智能
弱人工智能的英文是Artificial Narrow Intelligence，简称为ANI， 弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。
比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能阿尔法狗，但是它只会下象棋，如果我们问它其他的问题那么它就不知道怎么回答了。只有擅长单方面能力的人工智能就是弱人工智能。
强人工智能
强人工智能的英文是Artificial General Intelligence，简称AGI，这是一种类似于人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。
创造强人工智能比创造弱人工智能难得多，我们现在还做不到。强人工智能就是一种宽泛的心理能力，能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作。强人工智能在进行这些操作时应该和人类一样得心应手。
超人工智能
超人工智能的英文是Artificial Superintelligence，简称ASI，科学家把超人工智能定义为在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能。
超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的。超人工智能也正是为什么人工智能这个话题这么火热的缘故，同样也是为什么永生和灭绝这两个词总是出现在人们的口中。所以对于超人工智能的发展还是需要我们好好把控的。
人工智能的基础理论科学包括计算机科学、逻辑学、生物学、心理学及哲学等众多学科，人工智能技术核心具体包括：
1、计算机视觉人们认识世界, 91%是通过视觉来实现。同样, 计算机视觉的最终目标就是让计算机能够像人一样通过视觉来认识和了解世界, 它主要是通过算法对图像进行识别分析, 目前计算机视觉最广泛的应用是人脸识别和图像识别。相关技术具体包括图像分类、目标跟踪、语义分割。
2、 机器学习机器学习的基本思想是通过计算机对数据的学习来提升自身性能的算法。机器学习中需要解决的最重要的4类问题是预测、聚类、分类和降维。机器学习按照学习方法分类可分为:监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。
3、自然语言处理自然语言处理是指计算机拥有识别理解人类文本语言的能力, 是计算机科学与人类语言学的交叉学科。自然语言是人与动物之间的最大区别, 人类的思维建立在语言之上, 所以自然语言处理也就代表了人工智能的最终目标。机器若想实现真正的智能自然语言处理是必不可少的一环。自然语言处理分为语法语义分析、信息抽取、文本挖掘、信息检索、机器翻译、问答系统和对话系统7个方向。自然语言处理主要有5类技术, 分别是分类、匹配、翻译、结构预测及序列决策过程。
4、语音识别现在人类对机器的运用已经到了一个极高的状态, 所以人们对于机器运用的便捷化也有了依赖。采用语言支配机器的方式是一种十分便捷的形式。语音识别技术是将人类的语音输入转换为一种机器可以理解的语言, 或者转换为自然语言的一种过程。
1）深度学习
深度学习是基于现有的数据进行学习操作，是机器学习研究中的一个新的领域，机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网
络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。深度学习是无监督学习的一种。
2）自然语言处理
自然语言处理是用自然语言同计算机进行通讯的一种技术。人工智能的分支学科，研究用电子计算机模拟人的语言交际过程，
使计算机能理解和运用人类社会的自然语言如汉语、英语等，实现人机之间的自然语言通信，以代替人的部分脑力劳动，
包括查询资料、解答问题、摘录文献、汇编资料以及一切有关自然语言信息的加工处理。例如生活中的电话机器人的核心技术
之一就是自然语言处理
3）计算机视觉
计算机视觉是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适
合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完
成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能像人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。
计算机视觉应用的实例有很多，包括用于控制过程、导航、自动检测等方面。
4）智能机器人
如今我们的身边逐渐开始出现很多智能机器人，他们具备形形色色的内部信息传感器和外部信息传感器，如视觉、听觉、触觉、
嗅觉。除具有感受器外，它还有效应器，作为作用于周围环境的手段。这些机器人都离不开人工智能的技术支持。
科学家们认为，智能机器人的研发方向是，给机器人装上“大脑芯片”，从而使其智能性更强，在认知学 习、自动组织、对模糊信
息的综合处理等方面将会前进一大步。
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