人工智能的分類有哪些

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人工智能的分類有認知AI、機器學(xué)習(xí)AI和深度學(xué)習(xí)。人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。

一、 認知AI （cognitive AI）

認知計算是最受歡迎的一個人工智能分支，負責(zé)所有感覺“像人一樣”的交互。認知AI必須能夠輕松處理復(fù)雜性和二義性，同時還持續(xù)不斷地在數(shù)據(jù)挖掘、NLP（自然語言處理）和智能自動化的經(jīng)驗中學(xué)習(xí)。

現(xiàn)在人們越來越傾向于認為認知AI混合了人工智能做出的最好決策和人類工作者們的決定，用以監(jiān)督更棘手或不確定的事件。這可以幫助擴大人工智能的適用性，并生成更快、更可靠的答案。

二、機器學(xué)習(xí)AI （Machine Learning AI）

機器學(xué)習(xí)（ML）AI是能在高速公路上自動駕駛你的特斯拉的那種人工智能。它還處于計算機科學(xué)的前沿，但將來有望對日常工作場所產(chǎn)生極大的影響。機器學(xué)習(xí)是要在大數(shù)據(jù)中尋找一些“模式”，然后在沒有過多的人為解釋的情況下，用這些模式來預(yù)測結(jié)果，而這些模式在普通的統(tǒng)計分析中是看不到的。

三、深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)

如果機器學(xué)習(xí)是前沿的，那么深度學(xué)習(xí)則是尖端的。這是一種你會把它送去參加智力問答的AI。它將大數(shù)據(jù)和無監(jiān)督算法的分析相結(jié)合。它的應(yīng)用通常圍繞著龐大的未標記數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集需要結(jié)構(gòu)化成互聯(lián)的群集。深度學(xué)習(xí)的這種靈感完全來自于我們大腦中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，因此可恰當(dāng)?shù)胤Q其為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

深度學(xué)習(xí)是許多現(xiàn)代語音和圖像識別方法的基礎(chǔ)，并且與以往提供的非學(xué)習(xí)方法相比，隨著時間的推移具有更高的準確度。

希望在未來，深度學(xué)習(xí)AI可以自主回答客戶的咨詢，并通過聊天或電子郵件完成訂單。 或者它們可以基于其巨大的數(shù)據(jù)池在建議新產(chǎn)品和規(guī)格上幫助營銷?；蛘咭苍S有一天他們可以成為工作場所里的全方位助理，完全模糊機器人和人類之間的界限。

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