人工智慧的分類有哪幾種

人工智慧的分類有認知AI、機器學習AI和深度學習。人工智慧是研究、發展用於模擬、延伸和擴展人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

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人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、發展用於模擬、延伸和擴展人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

一、 認知AI（cognitive AI）

認知運算是最受歡迎的一個人工智慧分支，負責所有感覺「像人一樣」的互動。認知AI必須能夠輕鬆處理複雜性和二義性，同時也持續不斷地在資料探勘、NLP（自然語言處理）和智慧自動化的經驗中學習。

現在人們越來越傾向於認為認知AI混合了人工智慧做出的最佳決策和人類工作者們的決定，用來監督更棘手或不確定的事件。這可以幫助擴大人工智慧的適用性，並產生更快、更可靠的答案。

 二、機器學習AI （Machine Learning AI）

機器學習（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慧。它也處於電腦科學的前沿，但將來有望對日常工作場所產生極大的影響。機器學習是要在大數據中尋找一些“模式”，然後在沒有過多的人為解釋的情況下，用這些模式來預測結果，而這些模式在普通的統計分析中是看不到的。

三、深度學習(Deep Learning)

如果機器學習是前沿的，那麼深度學習則是尖端的。這是一種你會把它送去參加智力問答的AI。它將大數據和無監督演算法的分析相結合。它的應用通常圍繞著龐大的未標記資料集，這些資料集需要結構化成互聯的群集。深度學習的這種靈感完全來自於我們大腦中的神經網絡，因此可適當地稱之為人工神經網路。

深度學習是許多現代語音和影像辨識方法的基礎，與以往提供的非學習方法相比，隨著時間的推移具有更高的準確度。

希望在未來，深度學習AI可以自主回答客戶的諮詢，並透過聊天或電子郵件完成訂單。或者它們可以基於其龐大的數據池在建議新產品和規格上幫助行銷。或者也許有一天他們可以成為工作場所裡的全方位助理，完全模糊機器人和人類之間的界線。

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