人工智能主要分为三大类：弱人工智能（Narrow AI）、强人工智能（General AI）和超人工智能（Super AI），其中弱人工智能已广泛应用于各领域，强人工智能仍处理论阶段，超人工智能则属于未来猜想。 按技术功能可细分为机器学习、深度学习、自然语言处理等十余种子类，覆盖从规则驱动到自主学习的全频谱技术。
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按能力水平分类
- 弱人工智能：专注于单一任务（如语音助手、图像识别），依赖预设规则或数据训练，无自主意识。当前所有落地应用均属此类。
- 强人工智能：具备人类级通用智能，可跨领域学习推理，但尚未实现技术突破。
- 超人工智能：理论中超越人类所有认知能力的形态，引发伦理与安全讨论。
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按技术功能分类
- 机器学习：通过数据训练模型实现预测，包括监督学习、无监督学习和强化学习。
- 深度学习：基于神经网络的复杂模式识别，推动图像、语音处理飞跃发展。
- 自然语言处理（NLP）：实现人机语言交互，应用于翻译、客服等场景。
- 计算机视觉：解析视觉信息，支撑安防、医疗影像分析。
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按行为模式分类
- 反应式AI：无记忆功能（如围棋程序AlphaGo早期版本）。
- 有限记忆AI：结合历史数据优化决策（如自动驾驶车辆）。
- 心智理论AI：理解人类情感与意图（研发中）。
当前技术以弱人工智能为核心，结合多种功能类型解决实际问题。未来需关注强人工智能的伦理框架与技术瓶颈，同时探索跨领域融合的创新应用。
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