人工智慧領域的分類包括，研究包括機器人、影象識別、語言識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人，必須懂得計算機知識、心理學和哲學。

人工智慧主要有三個分支：

1) 認知AI （cognitive AI）

認知計算是最受歡迎的一個人工智慧分支，負責所有感覺“像人一樣”的互動。認知AI必須能夠輕鬆處理複雜性和二義性，同時還持續不斷地在資料探勘、NLP（自然語言處理）和智慧自動化的經驗中學習。

現在人們越來越傾向於認為認知AI混合了人工智慧做出的最好決策和人類工作者們的決定，用以監督更棘手或不確定的事件。這可以幫助擴大人工智慧的適用性，並生成更快、更可靠的答案。

2) 機器學習AI （Machine Learning AI）

機器學習（ML）AI是能在高速公路上自動駕駛你的特斯拉的那種人工智慧。它還處於計算機科學的前沿，但將來有望對日常工作場所產生極大的影響。機器學習是要在大資料中尋找一些“模式”，然後在沒有過多的人為解釋的情況下，用這些模式來預測結果，而這些模式在普通的統計分析中是看不到的。

然而機器學習需要三個關鍵因素才能有效：

a) 資料，大量的資料

為了教給人工智慧新的技巧，需要將大量的資料輸入給模型，用以實現可靠的輸出評分。例如特斯拉已經向其汽車部署了自動轉向特徵，同時傳送它所收集的所有資料、駕駛員的干預措施、成功逃避、錯誤警報等到總部，從而在錯誤中學習並逐步銳化感官。 一個產生大量輸入的好方法是透過感測器：無論你的硬體是內建的，如雷達，相機，方向盤等（如果它是一輛汽車的話），還是你傾向於物聯網(Internet of Things)。藍芽信標、健康跟蹤器、智慧家居感測器、公共資料庫等只是越來越多的透過網際網路連線的感測器中的一小部分，這些感測器可以生成大量資料（多到讓任何正常的人來處理都太多）。

商業上常用的5種人工智慧

當前和未來幾年，業務中常用的人工智慧通常包括以下五種型別。

分析型AI

功能型AI

互動型AI

文字型AI

視覺型AI

這裡是一個簡短的介紹

分析型AI分析型人工智慧

使用的工具是機器學習和深度學習，用於快速掃描和分析大量的人工智慧。資料，並最終以資料為基準為企業決策提供建議。這有助於更準確地預測市場需求，更合理地管理庫存以及有效使用資金。

功能型別AI

功能型和分析型人工智慧之間的相似之處在於，它還可以分析和掃描大量資料。區別在於它不提供建議而是採取行動。例如，在倉庫管理和貨物揀配中，速度和準確性可以大大提高。目前，亞馬遜已經在使用它。在不久的將來，更多的線上零售公司將使用它來加強倉庫管理操作。

互動式AI

當前最發達的互動式AI是chatbot。這種人工智慧用於增強許多部門的操作流程以使其自動化，從而大大減少了重複工作和等待時間，並顯著提高了客戶滿意度，最常使用此人工智慧的部門或企業是線上客戶服務零售，預訂等。

文字型別AI

這種人工智慧採用的核心技術是語義搜尋和自然語言處理。可以實現的功能包括語音和文字的轉換。它也可用於支援公司的內部知識庫，構建語言意圖，識別同義詞等。它有效地減少了人工輸入的成本和時間，提高了輸入效率和準確性。

Visual Type AI

它將生澀的資料轉換為生動的影象，並可以轉換影象和影片，從而有助於

獎勵人員在處理特定問題時提高理解力，減少分析時間並提高準確性，這為操作帶來了很多便利。它還可以提供面部識別解決方案，以提供更好的客戶體驗並提高零售行業的安全性。