人工智能的分類方式多樣，以下是一些常見的分類方法及具體類型：

一、按功能目標分類
弱人工智能（ANI，Narrow AI）：專注于單一任務，無自主意識，如圖像識別（人臉解鎖）、語音助手（Siri、小愛同學）、推薦系統（抖音、淘寶算法）等，當前所有商用AI均屬此類。
強人工智能（AGI，Artificial General Intelligence）：具備人類水平的通用認知能力，能運用已學知識完成新任務，無需人類干預，可自行解決問題，但目前還處于理論探索階段。
超級人工智能（ASI）：全面超越人類智能的形態，擁有思考、推理、學習、決策能力，能夠感受情感，擁有需求、信念和欲望，目前還處于理論階段。

二、按技術方法分類
符號主義AI（Symbolic AI）：基于邏輯規則和知識表示，如專家系統（如20世紀80年代醫療診斷系統MYCIN），但難以處理模糊信息。
連接主義AI（Connectionism）：模擬人腦神經網絡，代表技術有深度學習（CNN圖像識別、Transformer自然語言處理）、神經網絡（BP反向傳播、GAN生成對抗網絡）。
行為主義AI（Behaviorism）：智能源于環境交互反饋，代表技術為強化學習（AlphaGo、自動駕駛決策）。

三、按能力等級分類
感知智能：主要涉及計算機視覺、語音識別等技術，典型應用有人臉門禁、語音轉文字。
認知智能：基于知識圖譜、推理引擎等技術，如法律咨詢AI、醫療診斷輔助。
創造智能：以生成式AI（AIGC）為代表，如AI繪畫（Midjourney）、小說創作。

四、按學習方式分類
監督學習（Supervised Learning）：用標注數據訓練模型，實現輸入→輸出映射，常用于分類（垃圾郵件識別）、回歸（房價預測）等場景。
無監督學習（Unsupervised Learning）：發現未標注數據的隱藏結構，如聚類（客戶分群）、降維（數據可視化）。
半監督/自監督學習：利用少量標注數據和大量未標注數據，適用于醫學影像分析等標注成本高的場景。
強化學習（Reinforcement Learning）：智能體通過獎懲機制優化策略，如游戲AI（AlphaStar）、機器人控制。

機器學習 (Machine Learning, ML) 是最大的一個領域，它指的是讓計算機通過數據自動學習和改進，而無需顯式地進行編程。監督學習、無監督學習、強化學習 是機器學習的三種主要范式（或類型），它們定義了學習的過程和數據的組織形式。半監督/自監督學習 是介于監督和無監督學習之間的一種策略，旨在利用少量標注數據和大量未標注數據。
深度學習 (Deep Learning, DL) 是一種實現機器學習的技術或方法，它使用被稱為“深度神經網絡”的復雜模型。它可以應用于前面提到的所有三種學習范式。

五、按應用領域分類
醫療健康：醫學影像分析、藥物分子生成等，如DeepMind AlphaFold（蛋白質預測）。
金融科技：欺詐檢測、量化交易等，如螞蟻集團風控系統。
智能制造：工業質檢、預測性維護等，如特斯拉工廠視覺檢測。
智慧城市：交通流量預測、安防監控等，如海康威視城市大腦。

六、按系統架構分類
單體AI系統：獨立模型完成任務，如單機版圖像分類軟件。
分布式AI系統：多模型協作，如自動駕駛中感知+決策+控制模塊聯動。
邊緣AI（Edge AI）：本地設備端運行模型，如手機人臉解鎖、無人機避障。
云端AI：依賴云計算資源，如ChatGPT、大模型訓練。

七、按特殊類型分類
生成式AI（Generative AI）：技術包括擴散模型（Stable Diffusion）、大語言模型（LLM），可輸出文本、圖像、音樂、視頻創作等內容。
具身智能（Embodied AI）：AI+機器人實體，如波士頓動力Atlas，具備物理世界交互、多模態感知能力。
AI Agent（智能代理）：架構為感知→規劃→行動閉環，如AutoGPT（自動執行多步驟任務）。