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。
人工智能的分支包括自动推理吗
包括。人工智能就是归类，然后自动推理
人工智能有哪些分支领域和研究方向
人工智能（ArtificialIntelligence,AI）是一个广泛的领域，涉及多个分支领域和研究方向。以下是一些主要的人工智能分支领域和研究方向：
1.机器学习（MachineLearning）:机器学习是AI的核心领域之一，它使计算机能够通过数据和经验自我学习和改进，而无需明确的编程指令。
2.深度学习（DeepLearning）:深度学习是机器学习的一个子领域，它使用类似于人脑的神经网络结构来学习复杂的模式和数据表示。
3.自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）:自然语言处理涉及计算机和人类（自然）语言之间的交互，包括语言理解、生成、翻译等。
4.计算机视觉（ComputerVision）:计算机视觉致力于使计算机能够理解和解析视觉信息，包括图像和视频，从而能够执行任务如物体识别、场景重建和图像分割。
5.机器人学（Robotics）:机器人学研究机器人的设计、构建、编程和应用，使它们能够在物理世界中执行任务。
6.专家系统（ExpertSystems）:专家系统是一种模拟人类专家决策能力的计算机系统，通常用于特定领域的问题解决。
7.知识表示和推理（KnowledgeRepresentationandReasoning）:这个领域关注如何让计算机理解和处理知识，以及如何使用这些知识进行逻辑推理。
8.强化学习（ReinforcementLearning）:强化学习是一种机器学习方法，其中智能体通过与环境交互并接收奖励或惩罚来学习如何执行特定任务。
9.感知系统（PerceptionSystems）:感知系统研究如何让计算机通过传感器（如摄像头、麦克风）来感知环境。
10.语音识别（SpeechRecognition）:语音识别涉及开发能够理解和转换人类语音的算法和系统。
11.生物启发式计算（BiologicallyInspiredComputation）:这个领域包括模拟自然过程和生物机制的算法，如遗传算法、蚁群优化和神经网络。
12.人机交互（Human-ComputerInteraction,HCI）:人机交互研究如何设计用户友好的计算机界面，以及如何改善人与计算机系统之间的交互。
13.认知计算（CognitiveComputing）:认知计算模拟人类大脑的处理方式，以帮助解决复杂问题。
14.情感计算（AffectiveComputing）:情感计算研究如何使计算机能够识别、理解、处理和模拟人类情感。
15.伦理和社会AI（EthicalandSocialAI）:这个新兴领域关注AI的伦理问题、社会影响以及如何在设计和部署AI系统时考虑公平性、透明度和责任。
这些分支领域和研究方向相互交叉，共同推动了人工智能技术的发展和应用。随着技术的进步，还可能出现新的研究领域和方向。
人工智能分为
人工智能是研究、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。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
人工智能的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。
人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。
人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成。
人工智能分为机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。2017年12月，人工智能入选“2017年度中国媒体十大流行语”。
人工智能大类包括哪些专业
1、计算机专业：计算机技术、计算机应用、计算机科学与技术、数字图像处理、计算机图形学、AI工程、信息技术等。
2、机器学习专业：神经网络、机器学习、模式识别、支持向量机等。
3、自然语言处理专业：自然语言处理、自然语言技术、智能问答系统等。
4、智能控制专业：智能控制、智能优化、机器人等。
5、智能机器人专业：机器人学、机器人技术、智能机器人系统等。
6、知识工程专业：知识图谱构建、知识发现、自动推理等。