人工智能（AI）的种类可根据能力、功能及技术实现方式进行划分，以下是综合多个权威来源的分类方式：
一、按能力与功能划分
- 窄人工智能（Narrow AI）
专注于特定任务（如语音识别、图像识别），是目前主流的AI类型，应用广泛且局限于单一领域。
- 通用人工智能（AGI）
具备人类般广泛认知能力，可处理多种任务，但当前尚未实现，仍处于理论研究阶段。
- 超级人工智能（ASI）
超越人类智能水平，具备自我意识、情感理解等能力，目前不存在。
二、按功能划分
- 反应式AI
基于预设规则对环境变化做出响应，如自动驾驶中的基础路径规划（如Deep Blue）。
- 有限记忆AI
能结合历史数据制定策略，例如推荐系统根据用户行为调整推荐内容。
- 心智理论AI
侧重理解人类情感与心理状态，用于提升交互的自然性和智能性。
- 自我意识AI
具备自我认知和主观体验能力，目前处于研发探索阶段。
三、按技术实现划分
- 机器学习AI
通过数据训练模型实现预测、分类等任务，是当前应用最广泛的AI类型。
- 深度学习AI
基于多层神经网络处理复杂数据（如图像、语音），在自动驾驶、医疗影像等领域有突出应用。
- 自然语言处理（NLP）AI
实现人类语言理解与生成，应用于聊天机器人、机器翻译等场景。
四、其他分类方式
- 符号AI与数字AI
符号AI（传统AI）依赖手动编写的规则，数字AI（如机器学习）通过数据自动学习。
- 生成式AI与决策式AI
生成式AI（如文本生成、图像生成）侧重内容创造，决策式AI（如推荐系统、风险评估）侧重智能决策。
以上分类方式从不同维度反映了AI的多样性，实际应用中常存在交叉与融合。例如，深度学习是机器学习的重要分支，而自然语言处理则常结合机器学习技术提升交互能力。
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