人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指由人制造出来的系统能够执行通常需要人类智能才能完成的复杂任务。这些任务包括理解自然语言、识别图像、解决问题和学习等。人工智能可以分为弱人工智能和强人工智能两类。
弱人工智能是指专门设计用于执行特定任务的AI系统，如语音助手、推荐算法等。它们在特定领域表现出色，但缺乏通用性和自主性。例如，Siri和Alexa是苹果公司和亚马逊公司开发的语音助手，它们可以回答用户的问题并提供相关信息，但不能进行复杂的推理和决策。
强人工智能则是指具有与人类相似的智能水平的AI系统，能够在多个领域进行学习和推理，具备自主性和创造力。目前，强人工智能仍然是一个理论概念，尚未实现。
人工智能的类型主要包括以下几种：
1. 机器学习（Machine Learning）：通过训练数据来改进模型性能的技术。机器学习算法可以根据输入数据自动调整参数，以最小化预测误差。常见的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和强化学习等。
2. 深度学习（Deep Learning）：一种特殊的机器学习方法，通过多层神经网络结构来模拟人类大脑的工作方式。深度学习在图像识别、语音识别等领域取得了显著成果。常见的深度学习框架包括TensorFlow、PyTorch等。
3. 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）：研究计算机如何理解和处理人类语言的技术。NLP包括文本分析、机器翻译、情感分析等任务。常见的NLP技术包括词向量表示、序列标注、命名实体识别等。
4. 计算机视觉（Computer Vision）：研究如何让计算机理解和处理图像和视频的技术。计算机视觉包括图像识别、目标检测、图像分割等任务。常见的计算机视觉技术包括卷积神经网络（CNN）、区域卷积神经网络（R-CNN）等。
5. 机器人技术（Robotics）：研究如何使机器人具备感知、决策和行动能力的技术。机器人技术包括导航、避障、抓取等任务。常见的机器人技术包括SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）、ROS（Robot Operating System）等。
6. 专家系统（Expert Systems）：模拟人类专家解决复杂问题的方法。专家系统使用知识库和推理引擎来模拟专家的知识和经验。常见的专家系统包括MYCIN、DENDRAL等。
7. 认知计算（Cognitive Computing）：研究如何模拟人类的认知过程来解决复杂问题的技术。认知计算包括模式识别、知识表示、推理等任务。常见的认知计算技术包括神经计算模型、人工神经网络等。
8. 进化计算（Evolutionary Computation）：模拟生物进化过程来解决优化问题的技术。进化计算包括遗传算法、粒子群优化等方法。常见的进化计算技术包括遗传算法、蚁群优化等。
9. 强化学习（Reinforcement Learning）：通过试错来学习最优策略的技术。强化学习包括状态评估、动作选择、奖励信号等任务。常见的强化学习技术包括Q-learning、SARSA等。
10. 知识图谱（Knowledge Graphs）：将结构化知识组织成有向图的技术。知识图谱包括实体、关系和属性等元素。常见的知识图谱技术包括RDF（Resource Description Framework）、OWL（Web Ontology Language）等。
