人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，它试图理解、设计和实现具有智能的系统。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任务，如理解自然语言、识别图像、解决问题和学习。
人工智能可以分为几个不同的类别，从基础到高级技术概览如下：
1. 机器学习（Machine Learning）：这是人工智能的一个子领域，它关注如何让计算机从数据中学习和改进。机器学习算法通过训练模型来识别模式并做出预测。这些算法可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等类型。
2. 深度学习（Deep Learning）：这是一种基于神经网络的机器学习方法，可以处理复杂的数据和任务。深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了显著的成果。
3. 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）：NLP是研究如何让计算机理解和生成人类语言的学科。它包括文本分析、语义理解、机器翻译、情感分析和聊天机器人等应用。
4. 计算机视觉（Computer Vision）：计算机视觉是研究如何让计算机“看”和“理解”图像和视频的学科。它包括图像识别、目标检测、人脸识别、手势识别和三维重建等应用。
5. 专家系统（Expert Systems）：专家系统是一种基于规则的推理系统，它使用一组预定义的规则来解决特定领域的复杂问题。专家系统在医疗诊断、金融风险评估和法律咨询等领域有广泛应用。
6. 知识表示与推理（Knowledge Representation and Reasoning）：知识表示是将现实世界的知识转换为计算机可以理解的形式，而知识推理则是在给定事实的基础上进行逻辑推理以得出结论。知识表示与推理在问答系统、推理游戏和决策支持系统中有重要应用。
7. 机器人学（Robotics）：机器人学是研究如何创建和使用机器人的学科。它包括机器人设计、运动控制、感知和导航等方面的研究。机器人学在制造业、医疗、军事和服务业等领域有广泛应用。
8. 人机交互（Human-Computer Interaction, HCI）：HCI是研究如何使计算机系统易于使用和与用户有效交互的学科。它包括用户界面设计、交互式系统开发和用户体验优化等方面。HCI在教育、娱乐和办公自动化等领域有重要应用。
9. 计算理论（Computational Theory）：计算理论是研究计算过程和算法的理论学科。它包括图论、组合数学、概率论和信息论等。计算理论为人工智能提供了理论基础和方法框架。
10. 生物启发式方法（Biomimicry）：生物启发式方法是一种模仿自然界中生物系统的方法和原理来解决计算机科学问题的学科。这种方法包括自组织网络、自适应控制和进化算法等。生物启发式方法在机器学习和人工智能领域有广泛应用。
