人工智能领域的分类包括，研究包括机器人、图像识别、语言识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人，必须懂得计算机知识、心理学和哲学。

人工智能主要有三个分支：

1) 认知AI （cognitive AI）

认知计算是最受欢迎的一个人工智能分支，负责所有感觉“像人一样”的交互。认知AI必须能够轻松处理复杂性和二义性，同时还持续不断地在数据挖掘、NLP（自然语言处理）和智能自动化的经验中学习。

现在人们越来越倾向于认为认知AI混合了人工智能做出的最好决策和人类工作者们的决定，用以监督更棘手或不确定的事件。这可以帮助扩大人工智能的适用性，并生成更快、更可靠的答案。

2) 机器学习AI （Machine Learning AI）

机器学习（ML）AI是能在高速公路上自动驾驶你的特斯拉的那种人工智能。它还处于计算机科学的前沿，但将来有望对日常工作场所产生极大的影响。机器学习是要在大数据中寻找一些“模式”，然后在没有过多的人为解释的情况下，用这些模式来预测结果，而这些模式在普通的统计分析中是看不到的。

然而机器学习需要三个关键因素才能有效：

a) 数据，大量的数据

为了教给人工智能新的技巧，需要将大量的数据输入给模型，用以实现可靠的输出评分。例如特斯拉已经向其汽车部署了自动转向特征，同时发送它所收集的所有数据、驾驶员的干预措施、成功逃避、错误警报等到总部，从而在错误中学习并逐步锐化感官。 一个产生大量输入的好方法是通过传感器：无论你的硬件是内置的，如雷达，相机，方向盘等（如果它是一辆汽车的话），还是你倾向于物联网(Internet of Things)。蓝牙信标、健康跟踪器、智能家居传感器、公共数据库等只是越来越多的通过互联网连接的传感器中的一小部分，这些传感器可以生成大量数据（多到让任何正常的人来处理都太多）。

商业上常用的5种人工智能

当前和未来几年，业务中常用的人工智能通常包括以下五种类型。

分析型AI

功能型AI

交互型AI

文本型AI

视觉型AI

这里是一个简短的介绍

分析型AI分析型人工智能

使用的工具是机器学习和深度学习，用于快速扫描和分析大量的人工智能。数据，并最终以数据为基准为企业决策提供建议。这有助于更准确地预测市场需求，更合理地管理库存以及有效使用资金。

功能类型AI

功能型和分析型人工智能之间的相似之处在于，它还可以分析和扫描大量数据。区别在于它不提供建议而是采取行动。例如，在仓库管理和货物拣配中，速度和准确性可以大大提高。目前，亚马逊已经在使用它。在不久的将来，更多的在线零售公司将使用它来加强仓库管理操作。

互动式AI

当前最发达的交互式AI是chatbot。这种人工智能用于增强许多部门的操作流程以使其自动化，从而大大减少了重复工作和等待时间，并显着提高了客户满意度，最常使用此人工智能的部门或企业是在线客户服务零售，预订等。

文本类型AI

这种人工智能采用的核心技术是语义搜索和自然语言处理。可以实现的功能包括语音和文本的转换。它也可用于支持公司的内部知识库，构建语言意图，识别同义词等。它有效地减少了人工输入的成本和时间，提高了输入效率和准确性。

Visual Type AI

它将生涩的数据转换为生动的图像，并可以转换图像和视频，从而有助于

奖励人员在处理特定问题时提高理解力，减少分析时间并提高准确性，这为操作带来了很多便利。它还可以提供面部识别解决方案，以提供更好的客户体验并提高零售行业的安全性。

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