人工智能的五种定义：机器学习、深度学习、神经网络、专家系统和自适应系统

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指由人制造出来的系统能够执行通常需要人类智能才能完成的复杂任务。这些任务包括理解自然语言、识别图像、解决问题和学习等。人工智能可以分为五种主要类型：机器学习、深度学习、神经网络、专家系统和自适应系统。

1. 机器学习（Machine Learning）：机器学习是一种让计算机从数据中学习和改进的方法。它使用算法来分析大量数据，以便计算机可以自动识别模式并做出预测。机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。监督学习是指有教师指导的学习，如分类问题；无监督学习是指没有教师指导的学习，如聚类问题；强化学习是指通过与环境的互动来学习，如游戏问题。

2. 深度学习（Deep Learning）：深度学习是一种特殊的机器学习方法，它使用多层神经网络来模拟人脑的工作方式。深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了显著的成果。深度学习可以分为卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）和生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）等类型。

3. 神经网络（Neural Network）：神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型。它由多个神经元组成，每个神经元接收输入并产生输出。神经网络可以用于解决各种问题，如图像识别、语音识别和自然语言处理等。神经网络可以分为前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络等类型。

4. 专家系统（Expert Systems）：专家系统是一种基于知识库的人工智能系统，它使用领域专家的知识来解决特定领域的复杂问题。专家系统可以分为基于规则的专家系统和基于知识的专家系统两种类型。基于规则的专家系统使用一组规则来解决问题，而基于知识的专家系统使用一组事实和推理规则来解决问题。

5. 自适应系统（Adaptive Systems）：自适应系统是一种能够根据环境变化调整自身行为以适应新情况的系统。自适应系统可以分为自组织、自进化和自修复三种类型。自组织系统能够根据内部或外部的变化重新组织自己的结构和功能；自进化系统能够通过学习和适应来提高性能；自修复系统能够在损坏时自动修复或替换组件。