人工智能（ai）是一个快速发展的领域，涵盖了多种技术、方法和理论。以下是一些现代人工智能的主要种类及其多样性：
1. 机器学习（machine learning, ml）：机器学习是人工智能的核心，它让计算机系统能够通过数据和经验自我改进。机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等类型。
2. 深度学习（deep learning）：深度学习是一种特别强大的机器学习方法，它模仿人脑神经网络的结构来处理复杂的模式识别任务。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的成果。
3. 自然语言处理（natural language processing, nlp）：nlp旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。这包括文本分析、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）：计算机视觉旨在让计算机能够理解和解释图像和视频内容。这包括人脸识别、图像分割、目标检测和跟踪等应用。
5. 强化学习（reinforcement learning）：强化学习是一种让智能体（agent）在环境中做出决策的方法，以最大化某个累积奖励。它在游戏、机器人控制、自动驾驶和金融等领域有广泛应用。
6. 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，它使用领域专家的知识来解决特定领域的问题。专家系统广泛应用于医疗诊断、金融分析、法律咨询等领域。
7. 遗传算法（genetic algorithms）：遗传算法是一种模拟自然选择和遗传变异过程的优化方法。它在工程问题、机器学习和优化等领域有重要应用。
8. 进化计算（evolutionary computation）：进化计算是一种模拟生物进化过程的优化方法。它包括遗传算法、粒子群优化（particle swarm optimization, pso）、蚁群优化（ant colony optimization, aco）等。
9. 元学习（meta-learning）：元学习是一种在多个相关任务上进行学习的框架，它可以利用已经学到的知识来解决新的任务。元学习在自适应系统、推荐系统和多任务学习等领域有广泛应用。
10. 量子计算（quantum computing）：虽然量子计算目前还处于发展阶段，但它具有潜在的巨大潜力，可以解决传统计算机难以解决的问题，如密码学破解、材料科学模拟等。
这些只是人工智能现代方法中的一部分，随着技术的发展，新的方法和理论不断涌现，为人工智能的应用和发展提供了更多可能性。
