人工智能（AI）根据能力范围可分为弱人工智能（ANI）、强人工智能（AGI）以及按技术功能划分的特殊类别；按应用领域可分为专用人工智能和通用人工智能；按学习方式可分为符号主义、连接主义与混合学习模式。其中弱人工智能是当前主流，强人工智能是长期目标，技术路线则支撑具体实现路径。
一、按能力范围划分
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弱人工智能（ANI）
仅能完成特定任务，如语音助手、推荐系统或工业质检机器人，依赖预设规则与数据训练。其落地场景丰富但缺乏通用性，例如AlphaGo仅精通围棋而无法迁移至其他领域。 -
强人工智能（AGI）
具备跨领域认知能力，理论上可理解人类情感并自主决策，目前仅存在于理论阶段。其与人类智能的差距在于缺乏创造力与情感共鸣，需突破神经网络架构与多模态协同瓶颈。 -
特殊功能AI
包括超人工智能（假设性超越人类智能的形态）及群体智能（如分布式无人机集群协作），尚处学术探讨或实验室验证阶段。
二、按应用领域划分
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专用人工智能
针对垂直场景开发，例如医疗影像识别系统仅处理X光片分析，物流机器人专注仓库分拣。该类AI通过特定算法与硬件优化提升效率，但泛化能力有限。 -
通用人工智能
以MetaGPT等为代表，试图整合多模态感知与决策能力，覆盖全场景应用。其核心挑战在于平衡算力消耗与任务适应性，目前仍依赖子模块组合实现近似功能。
三、按技术学习方式划分
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符号主义
使用逻辑规则与知识图谱推理，擅长严谨领域（如定理证明），但难以处理模糊信息。早期专家系统如MYCIN依赖此方法，现演变为知识增强的深度学习。 -
连接主义
模仿生物神经网络，通过大量数据训练权重，典型如CNN用于图像识别、RNN处理序列数据。当前深度学习模型多属此类，依赖计算资源与数据规模突破性能瓶颈。 -
混合式AI
融合符号逻辑与神经网络，如神经符号系统，可解释性强但开发复杂度高。IBM Watson在医疗诊断中结合两种方法提升准确率，成为混合学习的标杆案例。
人工智能分类体系反映技术演进路径与产业需求差异。通用人工智能的终极追求需依托算法革命与新型算力，而产业化落地仍依赖专用解决方案。未来三类体系将长期共存，推动不同场景的智能化普及。