科学家把人工智能分为哪两部分

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，旨在创建能够模仿人类智能行为的系统。随着技术的进步，人工智能领域不断扩展和深化，形成了多个子领域和研究方向。根据不同的标准和定义，人工智能可以分为不同的部分。以下是从不同角度对人工智能的分类：

一、按功能划分

1. 机器学习：这是人工智能的核心，它使计算机能够通过数据学习并改进其性能。机器学习算法包括监督学习、无监督学习和强化学习等。例如，深度学习是一种机器学习方法，它模仿人脑神经网络的结构，用于处理图像、语音和自然语言等复杂任务。

2. 自然语言处理：NLP 专注于理解和生成人类语言。这包括文本分析、机器翻译、情感分析等。例如，聊天机器人就是基于 NLP 技术开发的，可以与用户进行自然对话。

3. 计算机视觉：计算机视觉让机器能够“看”和理解图像或视频。这涉及到图像识别、目标检测、图像分割等技术。例如，自动驾驶汽车中的计算机视觉系统需要识别道路标志、行人和其他车辆。

4. 机器人学：机器人学是研究如何制造和使用机器人的学科。这包括机器人设计、控制、感知和执行等方面的知识。例如，工业机器人在制造业中用于组装、焊接和搬运等工作。

5. 专家系统：专家系统是一种基于规则的推理系统，它模拟人类专家的决策过程。这些系统通常用于解决特定领域的复杂问题。例如，医学诊断专家系统可以根据症状提供初步的医疗建议。

6. 认知计算：认知计算关注于模拟人类的认知过程，如记忆、注意力、决策和问题解决。这涉及到研究如何让计算机具备类似人类的思考和学习能力。例如，神经计算模型试图将神经网络的概念应用于计算机系统中。

7. 进化计算：进化计算是一种搜索算法，它模拟生物进化过程中的自然选择和遗传机制。这包括遗传算法、粒子群优化等技术。例如，遗传算法被广泛应用于优化问题，如生产调度和资源分配。

8. 模糊逻辑：模糊逻辑是一种处理不确定性和模糊概念的方法。它允许系统在不完全信息的情况下做出决策。例如，模糊控制器在控制系统中用于处理传感器数据的不确定性。

9. 符号主义：符号主义强调使用符号和逻辑来表示知识和解决问题。这包括形式逻辑、语义网络和知识表示等技术。例如，专家系统使用符号主义方法来表示领域知识。

10. 混合方法：混合方法结合了多种人工智能方法和技术，以解决复杂的问题。例如，深度学习与传统机器学习方法相结合，可以提高模型的性能和泛化能力。

二、按应用领域划分

1. 医疗保健：AI在医疗保健领域的应用包括疾病诊断、药物发现、患者监护和个性化治疗。例如，AI可以帮助医生更准确地诊断癌症，预测疾病的发展趋势，并提供个性化的治疗方案。

2. 金融服务：金融行业利用AI进行风险评估、欺诈检测、投资策略制定和客户服务自动化。例如，AI可以帮助银行识别潜在的欺诈行为，提高交易的安全性和效率。

3. 交通运输：自动驾驶汽车、无人机导航和智能交通管理系统是AI在交通运输领域的应用实例。例如，自动驾驶汽车可以减少交通事故，提高交通效率，降低碳排放。

4. 教育：AI在教育领域的应用包括个性化学习、自动评分和虚拟助教。例如，AI可以根据学生的学习进度和能力提供个性化的学习资源和指导，帮助学生更好地掌握知识。

5. 制造业：智能制造和工业自动化是AI在制造业中的应用。例如，AI可以帮助工厂实现生产过程的优化，提高生产效率和产品质量。

6. 零售业：AI在零售业的应用包括库存管理、客户关系管理和个性化推荐。例如，AI可以根据消费者的购买历史和偏好提供个性化的商品推荐，提高销售额和客户满意度。

7. 能源管理：AI在能源管理领域的应用包括智能电网、能源消耗分析和可再生能源优化。例如，AI可以帮助电力公司更有效地分配能源资源，提高能源利用效率，降低能源成本。

8. 农业：AI在农业领域的应用包括作物病虫害监测、产量预测和精准施肥。例如，AI可以通过遥感技术监测农作物的生长状况，预测产量趋势，为农业生产提供科学依据。

9. 安全监控：AI在安全监控领域的应用包括视频监控、异常行为检测和网络安全。例如，AI可以通过图像识别技术检测异常行为，提高安全监控的效率和准确性。

10. 娱乐和媒体：AI在娱乐和媒体领域的应用包括内容推荐、游戏开发和虚拟现实体验。例如，AI可以根据用户的喜好和行为提供个性化的内容推荐，提升用户体验；AI还可以用于游戏开发，创造更加逼真和有趣的游戏体验；VR技术则是利用AI技术为用户提供沉浸式的娱乐体验。

三、按技术发展水平划分

1. 基础层：这一层次关注的是AI的基础理论和技术，如神经网络结构、优化算法等。例如，卷积神经网络（CNN）是深度学习中的一种重要网络结构，用于处理图像识别任务。

2. 技术层：这一层次涵盖了各种具体的AI技术和工具，如自然语言处理、计算机视觉等。例如，BERT模型是一种预训练的深度学习模型，用于处理自然语言任务，如文本分类和问答系统。

3. 应用层：这一层次关注的是将AI技术应用于实际场景中，解决具体问题。例如，自动驾驶汽车需要将AI技术应用于感知、规划和控制等方面，以确保行车安全和效率。

4. 商业层：这一层次关注的是如何将AI技术商业化，创造经济价值。例如，AI芯片制造商英伟达（NVIDIA）通过开发高性能的GPU加速AI计算，推动AI技术的发展和应用。

5. 社会文化层：这一层次关注的是AI对社会和文化的影响，如就业变革、伦理道德等问题。例如，AI的发展可能导致某些职业的消失，同时也创造了新的就业机会。因此，如何在AI发展中平衡技术进步与社会稳定是一个重要议题。

综上所述，人工智能可以根据不同的标准和定义进行分类。这些分类有助于我们更好地理解AI的多样性和复杂性，以及在不同领域中的应用和发展。随着技术的不断进步，人工智能将继续拓展其边界，为人类社会带来更多的创新和便利。