人工智能（artificial intelligence，简称ai）是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的科学。随着科技的发展，人工智能的应用场景越来越广泛，其分类也越来越多样化。根据不同的标准和应用领域，人工智能可以分为以下几类：
1. 按照学习方式分类：
（1）监督学习（supervised learning）：在给定输入和期望输出的情况下，通过训练数据来学习模型参数。
（2）无监督学习（unsupervised learning）：在没有直接标记的数据的情况下，通过算法自动发现数据中的模式或结构。
（3）半监督学习（semi-supervised learning）：在少量标记数据和大量未标记数据之间进行学习，以提高模型的泛化能力。
（4）强化学习（reinforcement learning）：通过与环境的交互来学习如何做出决策，以最大化累积奖励。
2. 按照功能分类：
（1）自然语言处理（natural language processing，nlp）：使计算机能够理解、解释和生成自然语言文本。
（2）计算机视觉（computer vision）：使计算机能够理解和处理图像或视频数据。
（3）语音识别（speech recognition）：使计算机能够将人类的语音转换为文本或其他形式的信息。
（4）机器人学（robotics）：涉及机器人的设计、制造、控制和应用。
（5）推荐系统（recommender systems）：基于用户行为数据，为用户推荐物品或服务。
3. 按照应用领域分类：
（1）医疗领域：如影像诊断、病理分析、药物研发等。
（2）金融领域：如风险评估、欺诈检测、股票交易等。
（3）交通领域：如自动驾驶、交通流量预测、航空安全监控等。
（4）教育领域：如个性化教学、自动评分、虚拟助教等。
（5）制造业：如预测性维护、自动化生产、质量控制等。
4. 按照技术特点分类：
（1）深度学习（deep learning）：模仿人脑神经网络结构的机器学习方法，广泛应用于图像识别、语音识别等领域。
（2）强化学习（reinforcement learning）：通过与环境交互来学习最优策略，适用于游戏、物流、机器人等领域。
（3）迁移学习（transfer learning）：利用预训练模型来解决新问题，适用于跨领域的应用。
（4）增强学习（augmented learning）：结合强化学习和感知技术，使机器人能够在复杂环境中自主导航。
5. 按照计算模型分类：
（1）符号主义（symbolic）：基于规则和逻辑的推理系统，如专家系统。
（2）连接主义（connectionist）：模拟人脑神经元网络的计算模型，如神经网络。
（3）模糊逻辑（fuzzy logic）：处理不确定性和不精确性的方法，如模糊逻辑控制器。
6. 按照硬件平台分类：
（1）桌面计算机：使用通用处理器和操作系统的计算机。
（2）笔记本计算机：轻便易携带的计算设备，通常使用笔记本电脑处理器。
（3）服务器：提供计算资源和存储空间，常用于数据中心和企业服务器。
（4）移动设备：如智能手机、平板电脑等，具有便携性和移动性。
7. 按照编程语言分类：
（1）python：一种高级编程语言，易于学习和使用，广泛应用于数据分析、机器学习等领域。
（2）java：一种面向对象的编程语言，广泛用于企业级应用开发。
（3）c++：一种高性能的编程语言，常用于游戏开发和性能要求较高的应用。
（4）javascript：一种用于网页开发的脚本语言，常用于前端开发。
8. 按照计算能力分类：
（1）超算（supercomputers）：具有极高计算能力的计算机，用于大规模科学计算和工程模拟。
（2）个人计算机（pcs）：用于日常办公和娱乐的个人电脑。
（3）工作站（workstations）：为特定任务设计的高性能计算机，如图形设计、视频编辑等。
（4）嵌入式系统：专用于特定功能的计算设备，如汽车的电子控制单元（ecu）。
总之，人工智能的分类非常多样，每种分类都反映了人工智能的不同研究方向和应用需求。随着技术的不断发展，人工智能的分类也会不断演化和更新。
