人工智慧（AI）是電腦科學的乙個分支，它使用計算和相關技術來模擬、擴充套件和擴充套件人類智慧型，目標是使用演算法和技術通過生成訓練來訓練轉換器模型，以及在輸入提示時以類似於人類智慧型的方式思考和解決問題的電腦程式和技術; 常用的AI如自動駕駛、智慧型家具、ChatGPT等。
人工智慧的發展目標在不同的階段和應用場景中各不相同，但總的來說，主要有以下幾個方面：
1.ChatGPT：一種聊天機械人服務，通過及時的訓練，使知識模型能夠像人類一樣思考、學習和理解。 近年來，企業積累了足夠的專案知識庫，培訓了客戶服務，並為系統使用者提供了問答服務，包括自然語言處理、影象識別、語音識別、機器學習等研究領域，旨在使機器能夠理解和處理人類語言、影象和聲音等資訊，以及從資料中學習和推理， 從而降低成本並增加收入。
2.深度學習：借助人工智慧，計算機可以通過大量資料自動學習和改進，從而實現高效的學習和決策。 深度學習是人工智慧領域的乙個重要分支，它利用神經網路模型來模擬人腦的學習過程，從而實現複雜資料的自動特徵提取和分類。 深度學習在許多領域取得了重大進展，並逐漸應用於現實生活和工作，提高了效率和準確性。
在醫學領域，深度學習技術可以幫助醫生進行疾病診斷和方案制定。 通過分析醫學影象資料，深度學習模型可以識別腫瘤、病變等異常情況，為醫生提供更準確、客觀的診斷依據。
在金融領域，深度學習技術也發揮著重要作用。 例如，在風險評估方面，深度學習模型可以通過挖掘和分析大量金融資料，準確評估企業的信用狀況和潛在風險，為銀行等金融機構提供決策支援。
2.影象識別：影象識別是指利用計算機分析和理解影象，以識別各種不同模式的物體和物體的技術。 該技術可以對影象進行預處理，例如去噪、平滑、變換等，以增強影象的重要特徵。 主要用於平面設計等; 常用軟體，穩定擴散等
圖2 Stable Diffusion官網。
人工智慧可以根據不同的標準進行分類。
1、按算力分為弱人工智慧、強人工智慧和超人工智慧三大類。
弱人工智慧只專注於完成特定的任務，無法真正理解資訊的含義。
強大的人工智慧系統包括學習、語言、認知、推理、創造力和計畫，目標是在無監督的學習環境中處理前所未見的細節，理解人類資訊，並與人類互動學習。
超級人工智慧是指通過模擬人類智慧型，人工智慧開始具有獨立思考的意識，形成新的智慧型群體，可以像人類一樣獨自思考。
2. 另一種對人工智慧進行分類的方法，是將人工智慧分為認知AI、機器學習AI和深度學習。
認知人工智慧是最受歡迎的分支，負責所有感覺“像人”的互動，能夠處理複雜性和模糊性，並不斷學習。
機器學習AI是指由特定領域的大量資料訓練的模型，可以自主做出決策和**。
深度學習是機器學習的乙個子領域，受人腦神經網路的啟發，通過構建深度神經網路模型來處理大規模資料，實現更準確、更高效的學習**。
一般來說，AI的分類方式多種多樣，不同的分類方式反映了AI的不同特點和應用場景。