AI技术分类指南：从功能到部署的完整解析

创作时间:

2025-01-22 05:26:48

作者:

@小白创作中心

在当今时代，人工智能（AI）技术已成为推动人类进步的关键力量，不仅提升了工作效率，还为生活发展带来了突破性的变化。AI技术种类繁多，可以按照功能、技术、部署位置等多种方式进行分类。本文将详细介绍AI的主要分类及其应用，帮助读者全面了解这一前沿科技。

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指由计算机模拟人类智慧的技术，致力于解决复杂问题、提高业务效率与自动化水平，并为用户提供更明智的选择与建议。

AI的应用范围极其广泛，几乎涵盖所有行业。受限于篇幅，本文将重点介绍几种基本分类。

AI可以根据不同的维度进行分类，以下是几种主要的分类方式：

弱人工智能（Weak AI）

Weak artificial intelligence，又称狭义人工智能（Narrow AI）或应用型人工智能（Applied AI）。

它是实现部分思维的人工智能，专注于某项特定任务。例如：围棋软件AlphaGo或语音助手。
强人工智能（Strong AI）

又称通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）。

它是具备与人类同等智慧、或超越人类的人工智能，能表现正常人类所具有的所有智慧型行为，这亦是AI技术的主要目标之一。
超人工智能（Super AI）

Super Artificial Intelligence，又称超级人工智能、超强人工智能。

它是一种超越人类智商的人工智能，能理解人类的感情、信念和欲望，目前仅存在于电影和想象之中，是尚未实现的人工智能。

参考资料：

✔维基百科｜弱人工智能

✔维基百科｜通用人工智能

✔MBA智库百科｜超人工智能

机器学习（ML）

Machine Learning，机器学习是AI技术的一个分支。

机器会根据开发人员提供的数据、算法和数据作为学习模型，进行学习与改善效能。例如：推荐系统。
深度学习（DL）

Deep Learning，深度学习是机器学习的分支。

是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。例如：自动驾驶。

*表征学习：

将原始数据转换成能够被机器学习的有效开发形式。
自然语言处理（NLP）

Natural Language Processing，是AI如何处理、识别及运用人类的自然语言。

例如：语音助手和翻译系统应用。
电脑视觉

Computer Vision，是让机器“看到”的技术。

利用摄像头和电脑，代替人类的眼睛，对目标进行识别、追踪和测量，并进一步进行图像处理。例如：图像识别。

参考资料：

✔Oracle｜什么是机器学习？

✔维基百科｜深度学习

✔维基百科｜表征学习

✔维基百科｜自然语言处理

✔维基百科｜电脑视觉

云端AI（Cloud AI）

指运行在云端基础设施上的人工智能系统。

如AI推荐系统、AI自动识别系统、AI聊天客服等，都是在云端AI，而云端基础设施也提供了大量的计算资源，让这些复杂的AI任务得以顺利执行。
边缘AI（Edge AI）

是指将AI技术部署在靠近数据源的位置，而不是在远程的云端数据中心（云端AI）进行处理。

如工业控制器、智能摄像头或信号基站等，实现更高效的数据处理。
终端AI（On-device AI）

是指将AI技术直接嵌入终端设备中，这些终端设备可能是智能手机、智能手表或物联网设备等。

与其他部署位置的AI不同，它不依赖外部的服务器或云端设施，而是直接在本地设备上进行数据运算和处理。