人工智能领域的知识分类方法主要包括基于任务类型、技术实现和学习方式三大维度，其中专家系统、深度学习和监督学习是当前最具代表性的技术路径。
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基于任务类型的分类
人工智能系统按任务目标可分为专家系统（如医疗诊断）、自然语言处理（如聊天机器人）和计算机视觉（如人脸识别）。这类分类直接对应实际应用场景，例如金融风控系统依赖规则推理，而自动驾驶则需融合多模态感知技术。 -
基于技术实现的分类
从技术架构看，符号主义（如逻辑编程）依赖显式规则，而连接主义（如神经网络）通过数据驱动自我优化。例如，AlphaGo结合了蒙特卡洛树搜索（符号主义）和深度强化学习（连接主义），展现了混合方法的优势。 -
基于学习方式的分类
监督学习（如图像标注）需人工标注数据，无监督学习（如用户聚类）自主发现模式，强化学习（如机器人控制）则通过环境反馈优化策略。迁移学习进一步跨领域复用模型，如将自然语言处理的BERT模型适配至医疗文本分析。
提示：选择分类方法时需结合数据特征与业务目标，例如高精度场景优先监督学习，而动态环境更适合强化学习。
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