决策式人工智能（Decision-Based AI）是一种基于规则和逻辑的人工智能，它能够根据输入的信息做出决策。这种类型的AI系统通常用于解决需要明确决策的问题，例如在医疗诊断、金融投资、交通控制等领域。以下是一些典型的决策式人工智能：
1. 专家系统（Expert Systems）：专家系统是一种基于知识库和推理引擎的人工智能系统，它能够模拟人类专家的知识和经验，对特定领域的问题进行推理和决策。专家系统通常使用一组预先定义的规则和知识来处理问题，并根据输入的数据进行推理和决策。
2. 规则基础的AI（Rule-Based AI）：规则基础的AI是一种基于规则的人工智能，它使用一组明确的规则来指导决策过程。这些规则可以是简单的条件语句，也可以是复杂的逻辑表达式。规则基础的AI系统可以根据输入的数据匹配相应的规则，并执行相应的操作。
3. 贝叶斯网络（Bayesian Networks）：贝叶斯网络是一种基于概率和逻辑的人工智能，它使用一组节点和有向边来表示变量之间的依赖关系。贝叶斯网络可以用于分析和预测不确定性事件的概率分布。通过计算每个节点的条件概率，贝叶斯网络可以推断出整个系统的后验概率分布。
4. 强化学习（Reinforcement Learning）：强化学习是一种基于奖励和惩罚的学习方法，它使用智能体（agent）与环境之间的交互来学习和改进行为。强化学习可以通过观察环境中的奖励和惩罚来调整智能体的决策策略。这种方法适用于需要不断优化决策的场景，如自动驾驶汽车、机器人等。
5. 模糊逻辑（Fuzzy Logic）：模糊逻辑是一种基于模糊集合和模糊推理的人工智能方法，它使用模糊集来表示不确定和不精确的信息。模糊逻辑可以通过模糊推理来处理具有不确定性和模糊性的问题，如自然语言处理、图像识别等。
6. 遗传算法（Genetic Algorithms）：遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的搜索算法，它模拟生物进化的过程来寻找最优解。遗传算法通过模拟生物基因的交叉、变异和选择过程来生成新的候选解，并通过适应度函数评估候选解的性能。这种方法适用于需要全局搜索和优化的问题，如生产调度、资源分配等。
7. 蚁群算法（Ant Colony Optimization）：蚁群算法是一种基于蚂蚁觅食行为的优化算法，它模拟蚂蚁在自然环境中寻找食物的过程。蚁群算法通过模拟蚂蚁之间的信息传递和协作来找到最短路径。这种方法适用于求解组合优化问题，如旅行商问题、物流配送等。
8. 神经网络（Neural Networks）：神经网络是一种基于神经元模型的机器学习方法，它通过模拟人脑的神经元结构和连接来学习数据的特征表示。神经网络可以用于分类、回归、聚类等任务，并具有强大的非线性表达能力。然而，神经网络的训练过程通常需要大量的计算资源和时间。
9. 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）：支持向量机是一种基于最大间隔分类器的机器学习方法，它通过找到一个超平面将不同类别的数据分开，并最大化两类之间的间隔。SVM可以用于分类、回归和特征提取等任务，并具有较好的泛化性能。
10. 深度学习（Deep Learning）：深度学习是一种基于多层神经网络的机器学习方法，它通过多层次的神经元结构来学习数据的复杂特征表示。深度学习可以用于图像识别、语音识别、自然语言处理等任务，并取得了显著的成果。然而，深度学习的训练过程通常需要大量的计算资源和时间。
总之，决策式人工智能在各个领域都有广泛的应用，它们通过不同的方法和原理来解决各种复杂的决策问题。随着技术的不断发展，我们期待看到更多创新和突破，为人类社会带来更多的便利和进步。
