在本教程中，我们将讨论人工智能的类型，即人工智能是如何分类的。我们知道，人工智能被定义为机器分析数据和做出决策的能力，或在新情况下像人类一样思考和行动的能力。
因此，我们可以将人工智能大致分为两类：首先，基于人工智能机器在特定情况下的能力，这意味着根据数据进行分析和决策。
例如，自动驾驶汽车中使用的AI只是一种狭义AI，这意味着它可以在特定目的下完美运行，而无需常识或一般背景知识。在需要更高能力的场景中，AI机器必须具备更多的常识和背景数据等才能做出决策，因此我们根据能力进行分类。
人工智能的下一个主要分类是基于功能。我们已经讨论过，人工智能用于各种目的，从简单的手机游戏到军事实时情况。
例如，在自动回复器的基本情况下，我们只需要一个简单的AI机器。以手机游戏为例，它只需要有限的内存和处理能力，我们就是这样根据功能来划分AI的。
我们将在以下部分详细讨论更多分类。
根据**基于能力的分类**，AI或基于AI的机器有三种类型
狭义人工智能（Narrow AI）或弱人工智能（Weak AI）是一种人工智能技术，它使高功能系统能够为特定目的复制甚至超越人类智能。狭义人工智能旨在执行特定任务，或者它们是面向目标的，或者仅限于特定或狭窄的领域。狭义智能系统只具有特定的智能。所有形式的现代人工智能都可以归类为弱/狭义人工智能。
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通用人工智能（Artificial General Intelligence）或强人工智能（Strong AI）是一种系统，它能够以比人类更高的效率执行其设计用于的特定任务或分配给它的特定功能，但对于任何未分配给它们的任务，它们都是一无所知的。AGI机器旨在像具有通用智能的人类一样解决问题。AGI应具备的特征是
AI系统目前无法实现AGI，理论上使用算法复制人脑是可能的。人工智能需要很长时间才能达到通用人工智能阶段。然而，转型已经开始。
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基于软件的系统拥有超越人类的智力。这是一种想象中的AI，它不仅能解释人类行为，而且机器将变得足够自我意识，超越人类智能和行为能力。通过超智能，机器可以思考人类根本无法想象的抽象概念。ASI在所有方面都将远远优于我们所做的一切，ASI将拥有更大的内存，并具有更快的处理和分析能力。
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| 狭义AI | 通用AI |
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根据基于功能的分类，AI或基于AI的机器有四种类型
反应型机器是AI的基本类型。这种机器无法存储记忆或利用任何经验来决定未来的行动。反应型机器只能感知当前情况并做出相应反应。它们不用于学习。反应型机器的能力极其有限。这种机器只能用于对有限输入集执行自动响应。反应型机器无法参考任何过去的经验，也无法通过练习自行改进。IBM的“深蓝”就是一种反应型机器，它在1997年赢得了首届计算机国际象棋锦标赛，击败了国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫。
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有限记忆机器可以存储数据一段时间。存储的数据不能添加到其经验库中，只能在特定时期内使用这些数据。与反应型记忆类型不同，有限记忆由机器学习模型组成，这些模型从先前学习的信息、事实、事件中提取信息，或者有限记忆型机器可以通过分析提供给它们的数据进行学习。这些类型被虚拟语音助手、聊天机器人、自动驾驶汽车和其他几种技术使用。
自动驾驶汽车使用有限记忆技术，依赖于集成知识和观察收集知识的结合。它们的驾驶能力来自于分析环境、检测外部因素中的模式以及根据需要进行调整。自动驾驶汽车从视线范围内其他交通参与者的移动中收集信息。软件分析数据并决定车辆的速度和方向。在实现有限记忆后，机器的响应时间大大缩短。
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具备人类能力来表示他人心理状态的AI机器，包括他们的信念、欲望和意图，是心智理论型机器。这种类型的AI仍然是希望，但研究人员正在努力开发这种AI机器。为了将AI融入人类社会，推断人类心理状态的相同能力是先决条件。在过去的几年里，心智理论受到深度学习的推动。心智理论旨在涵盖人工智能、认知科学和神经科学领域。神经科学研究人员揭示了涉及心智理论的人类大脑主要区域。目前尚不存在具有“心智”的计算机。
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自我意识AI被认为是AI发展的最终目标。这种类型的机器提出了一个问题：机器能否真正实现自我意识，或者说“有意识”，这个问题最好留给哲学家们。自我意识AI机器将拥有超乎寻常的智能，具备意识、情感和自我意识。它将比人类思维更聪明。AI的自我意识仍然是一个假设的概念。
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