人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，它试图理解和构建智能的系统和程序。人工智能的目标是使机器能够执行通常需要人类智能才能完成的复杂任务，如学习、理解语言、识别图像、解决问题和适应新环境等。
人工智能可以分为以下几类：
1. 弱人工智能（Narrow AI）：弱人工智能是指专注于特定任务或领域的AI系统，如语音识别、图像识别、自动驾驶等。这类AI系统在特定任务上表现出色，但缺乏通用性和灵活性。
2. 强人工智能（General AI）：强人工智能是指具备与人类智能相媲美的通用智能，能够在任何领域解决任何问题。目前，强人工智能还处于理论阶段，尚未实现。
3. 机器学习（Machine Learning）：机器学习是一种让计算机从数据中学习和改进的方法，包括监督学习、无监督学习和强化学习等。机器学习技术广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域。
4. 深度学习（Deep Learning）：深度学习是一种特殊的机器学习方法，通过模拟人脑神经网络结构进行特征提取和决策。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。
5. 专家系统（Expert Systems）：专家系统是一种基于知识库的人工智能系统，它模拟人类专家的知识和推理能力，用于解决特定领域的复杂问题。专家系统在医疗诊断、金融分析、法律咨询等领域具有广泛应用。
6. 机器人学（Robotics）：机器人学是一门研究机器人设计、制造和应用的学科。机器人可以执行各种任务，如搬运、清洁、制造等。机器人学结合了机械工程、电子技术、计算机科学等多种学科的知识。
7. 认知计算（Cognitive Computing）：认知计算是一种模拟人类认知过程的人工智能技术，旨在使计算机能够像人类一样思考、学习和解决问题。认知计算涉及模式识别、自然语言处理、情感计算等领域。
8. 神经仿生学（Neural Biomimicry）：神经仿生学是一种模仿生物神经系统工作原理的人工智能技术，旨在提高机器的性能和效率。神经仿生学涉及神经网络、脉冲神经网络、模糊逻辑等概念和技术。
9. 自适应系统（Adaptive Systems）：自适应系统是指能够根据环境变化自动调整自身参数和行为的系统。自适应系统在自动驾驶、智能电网、自适应控制系统等领域具有广泛应用。
10. 分布式人工智能（Distributed Artificial Intelligence）：分布式人工智能是指将人工智能技术应用于分布式计算环境中，以提高计算效率和资源利用率。分布式人工智能涉及云计算、边缘计算、物联网等领域的技术。
总之，人工智能是一个多学科交叉的领域，涵盖了机器学习、深度学习、专家系统、机器人学、认知计算、神经仿生学等多个方面。随着技术的不断发展，人工智能将在各个领域发挥越来越重要的作用，为人类社会带来巨大的变革和发展。
