大家好，今天小编来为大家解答人工智能分类体系分类这个问题，人工智能的体系结构很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
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人工智能可以分为五大类别是
1、弱人工智能
弱人工智能的英文是ArtificialNarrowIntelligence，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。
2、强人工智能
强人工智能的英文是ArtificialGeneralIntelligence，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。
3、超人工智能
超人工智能的英文是Artific我:mip.680.comialGeneralIntelligence，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。
智能系统分为哪几种类型
智能系统可以分为以下几种类型：
1.专家系统：专家系统是一种基于知识库和推理机的智能系统，通过模拟人类专家的知识和推理能力，解决特定领域的问题它能够根据输入的问题和条件，利用事先存储的知识和规则进行推理和决策。
2.机器学习系统：机器学习系统是一种通过训练和学习数据来改进性能的智能系统。它能够从大量的数据中学习模式和规律，并根据学习到的知识进行预测、分类、聚类等任务。机器学习系统包括监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型。
3.自然语言处理系统：自然语言处理系统是一种能够理解和处理人类自然语言的智能系统。它能够识别和理解语言中的词汇、语法、语义等要素，并进行文本分析、语音识别、机器翻译等任务。
4.计算机视觉系统：计算机视觉系统是一种能够类视觉能力的智能系统。它能够通过图像或视频数据，进行目标检测、图像识别、人脸识别、图像生成等任务。
5.自主机器人系统：自主机器人系统是一种能够感知环境、做出决策和执行任务的智能系统。它能够通过传感器获取环境信息，进行路径规划、目标导航、物体抓取等任务。
这些类型的智能系统在不同领域应用中发挥着重要的作用，它们的发展和应用推动了人工智能技术的进步。
人工智能专家系统的分类
专家系统的发展已经历了3个阶段，正向第四代过渡和发展。
第一代专家系统（dendral、macsyma等）以高度专业化、求解专门问题的能力强为特点。但在体系结构的完整性、可移植性、系统的透明性和灵活性等方面存在缺陷，求解问题的能力弱。
第二代专家系统（mycin、casnet、prospector、hearsay等）属单学科专业型、应用型系统，其体系结构较完整，移植性方面也有所改善，而且在系统的人机接口、解释机制、知识获取技术、不确定推理技术、增强专家系统的知识表示和推理方法的启发性、通用性等方面都有所改进。
第三代专家系统属多学科综合型系统，采用多种人工智能语言，综合采用各种知识表示方法和多种推理机制及控制策略，并开始运用各种知识工程语言、骨架系统及专家系统开发工具和环境来研制大型综合专家系统。
人工智能的功能分类
人工智能（ArtificialIntelligence），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。
一、认知AI（cognitiveAI）
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。
二、机器学习AI（MachineLearningAI）
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。
三、深度学习(DeepLearning)
如果机器学习是前沿的，那么深度学习则是尖端的。这是一种你会把它送去参加智力问答的AI。它将大数据和无监督算法的分析相结合。它的应用通常围绕着庞大的未标记数据集，这些数据集需要结构化成互联的群集。深度学习的这种灵感完全来自于我们大脑中的神经网络，因此可恰当地称其为人工神经网络。
深度学习是许多现代语音和图像识别方法的基础，并且与以往提供的非学习方法相比，随着时间的推移具有更高的准确度。
希望在未来，深度学习AI可以自主回答客户的咨询，并通过聊天或电子邮件完成订单。或者它们可以基于其巨大的数据池在建议新产品和规格上帮助营销。或者也许有一天他们可以成为工作场所里的全方位助理，完全模糊机器人和人类之间的界限。
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