人工智能的分类方式因维度不同而存在差异，以下是主要分类方法：

一、按认知状态分类

1. 弱人工智能（窄AI）

   仅能执行特定任务（如下棋、语音识别），不具备自我意识和通用认知能力。例如AlphaGo、Siri。

2. 强人工智能（AGI）

   拥有与人类相当的认知能力，可处理多领域任务并具备自主学习与决策能力，如科幻作品中的哆啦A梦。

二、按应用领域分类

1. 通用型人工智能

   应用范围广泛，能应对未预见的任务（如通用问题解决）。

2. 专用型人工智能

   针对特定领域设计（如医疗诊断、自动驾驶），无法跨领域应用。

三、按发展阶段分类

1. 反应式机器

   仅能对环境变化做出固定反应，无法学习或适应（如Deep Blue）。

2. 有限记忆人工智能

   通过有限数据改进决策，但无法长期记忆（如深度学习模型）。

3. 心理理论人工智能

   模拟人类情感和信念，但尚未实现（如情感识别）。

4. 自我意识人工智能

   具备自我认知能力，是当前研究前沿。

四、按技术类型分类

1. 认知AI

   模拟人类感知与决策，处理复杂性和二义性（如自然语言处理、计算机视觉）。

2. 机器学习AI

   通过数据模式识别进行预测（如自动驾驶）。

3. 深度学习AI

   基于神经网络处理大规模未标记数据（如语音识别）。

总结 ：人工智能分类需结合具体维度，如按能力分强/弱AI，按应用分通用/专用，按发展分阶段，按技术分认知/机器学习等。当前主流分类以弱人工智能和通用型AI为主。