人工智能包括专家系统和什么系统

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一个涵盖多个领域的交叉学科，它包括专家系统、机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个子领域。这些子领域相互关联，共同构成了人工智能的完整体系。

1. 专家系统：专家系统是一种基于知识库和推理机制的人工智能技术，它能够模拟人类专家的决策过程。专家系统通常由一组规则组成，这些规则描述了特定领域的知识和经验。当遇到新的问题时，专家系统会根据已有的知识库和推理机制进行推理，给出解决方案。专家系统在医疗诊断、金融风险评估、法律案件分析等领域得到了广泛应用。

2. 机器学习：机器学习是人工智能的一个重要分支，它通过让计算机从数据中学习，不断提高性能。机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习等类型。监督学习是指给定训练数据和对应的标签，让计算机通过学习这些数据来预测新的未知数据。无监督学习是指没有标签的数据，让计算机通过聚类等方法发现数据之间的相似性和差异性。强化学习是指通过与环境的交互，让计算机不断优化自己的行为策略。机器学习在图像识别、语音识别、推荐系统等领域取得了显著成果。

3. 自然语言处理：自然语言处理是研究如何使计算机理解和生成人类语言的技术。自然语言处理可以分为文本挖掘、机器翻译、情感分析、问答系统等类型。文本挖掘是指从大量文本数据中提取有价值的信息。机器翻译是指将一种自然语言翻译成另一种自然语言。情感分析是指分析文本中的情感倾向，如正面、负面或中性。问答系统是指根据用户的问题自动回答相关问题。自然语言处理在智能助手、搜索引擎、舆情分析等领域具有广泛的应用前景。

4. 计算机视觉：计算机视觉是研究如何使计算机“看懂”和处理图像和视频的技术。计算机视觉可以分为图像识别、目标检测、图像分割、场景理解等类型。图像识别是指识别图像中的物体和场景。目标检测是指识别图像中的特定目标。图像分割是指将图像分成不同的区域，以便进一步分析和处理。场景理解是指理解图像中的场景和环境。计算机视觉在自动驾驶、人脸识别、医学影像分析等领域具有重要的应用价值。

总之，人工智能涵盖了专家系统、机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个子领域，它们相互关联、相互促进，共同推动了人工智能技术的发展和应用。在未来，随着技术的不断进步，人工智能将在更多领域展现出巨大的潜力和价值。