人工智能是属于哪个大类的

人工智能（artificial intelligence，简称ai）是计算机科学的一个分支，它试图理解和构建智能的实体，以便能够执行那些通常需要人类智能的任务，如视觉感知、语音识别、决策制定等。人工智能可以分为弱人工智能和强人工智能两类：

1. 弱人工智能（也称为窄ai或专用ai）：这种类型的人工智能系统专注于解决特定任务或领域的问题，而不是像人类那样具有广泛的智能和学习能力。例如，语音识别系统可以识别和理解人类的语音，但它们并不具备理解复杂情感或进行创造性思考的能力。弱人工智能在特定任务上表现出色，但它们缺乏通用性和灵活性，无法处理各种不同领域的任务。

2. 强人工智能（也称为通用ai或万能ai）：这种类型的人工智能系统具备与人类相似的智能水平，能够在多个领域和任务上表现出色。强人工智能的目标是创造出能够模拟人类智能的系统，包括理解自然语言、学习新知识、解决问题以及进行创造性思考等能力。目前，强人工智能仍然是一个理论概念，尚未实现。

人工智能可以分为以下几大类：

1. 机器学习（machine learning）：机器学习是一种让机器从数据中学习和改进的技术。通过训练模型，机器学习算法可以从大量数据中提取模式和规律，并根据这些信息做出预测或决策。机器学习广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。

2. 深度学习（deep learning）：深度学习是机器学习的一个子集，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、自然语言处理等领域取得了显著成果。深度学习的关键在于其能够自动提取特征，而无需人工设计特征。

3. 专家系统（expert systems）：专家系统是一种基于规则的人工智能系统，它利用领域专家的知识来解决特定问题。专家系统通常包含一组规则和知识库，用于推理和决策。专家系统在医疗诊断、金融分析等领域有广泛应用。

4. 自然语言处理（natural language processing, nlp）：自然语言处理是研究如何使计算机能够理解、解释和生成人类语言的技术。nlp涵盖了文本挖掘、语义分析、机器翻译、情感分析等多个方面。nlp技术在搜索引擎、语音助手、聊天机器人等领域发挥着重要作用。

5. 计算机视觉（computer vision）：计算机视觉是研究如何使计算机能够理解和处理图像和视频的技术。计算机视觉涉及图像识别、目标检测、图像分割、三维重建等任务。计算机视觉技术在自动驾驶、人脸识别、医学影像分析等领域有广泛应用。

6. 机器人学（robotics）：机器人学是研究如何设计和制造能够执行任务的机器人系统的学科。机器人学涉及机械工程、电子工程、计算机科学等多个领域。机器人学在制造业、服务业、军事等领域有着广泛的应用。

7. 认知科学（cognitive science）：认知科学是研究人类思维、知觉、记忆、语言等心理过程的学科。认知科学关注人类大脑如何处理信息以及如何与环境互动。认知科学的研究为人工智能提供了理论基础，有助于开发更智能的计算机系统。

8. 哲学（philosophy）：哲学是研究存在、知识、价值、理性、心灵、语言等基本问题的学科。虽然哲学不直接产生具体的技术解决方案，但它为人工智能的发展提供了深刻的理论基础和方法论指导。哲学探讨了诸如意识、自由意志、道德责任等问题，这些问题对于构建具有道德和伦理考量的人工智能系统至关重要。

总之，人工智能属于计算机科学的范畴，它涉及多个子领域，包括机器学习、深度学习、专家系统、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、认知科学和哲学等。这些子领域相互交叉、相互影响，共同推动着人工智能技术的发展。随着技术的不断进步，人工智能将在更多领域展现出其强大的潜力和价值。