Первым шагом классификации искусственного интеллекта является его разделение на три основных типа: узкий ИИ, общий ИИ и супер ИИ. Узкий (или специализированный) ИИ охватывает системы, разработанные для решения четко определенных задач. Примеры таких систем можно найти в различных областях, таких как обработка изображений, распознавание речи и игра в шахматы. Их успех заключается в высокой степени адаптации к узкому спектру заданий, однако они не обладают знаниями вне своей сферы применения. В отличие от этого, общий ИИ, который находится на уровне теоретического обсуждения и экспериментов, представляет собой систему, способную понимать, обучаться и выполнять задачи на уровне человека в широком спектре направлений. Супер ИИ же, признаваемый только гипотетически, стал предметом бурного обсуждения среди философов и ученых. Эта идея предполагает такие способности ИИ, которые превзойдут человеческие во всех аспектах интеллекта.
Перейдем к описанию различных подходов к созданию систем ИИ. Наблюдаются два основных направления – символический подход и подход на основе данных. Символический подход, также известный как традиционный ИИ, основывается на предопределенных правилах и логике, фокусируясь на знании и манипуляциях с символами. Примером служат экспертные системы, которые используются в сфере медицины или финансов для поддержки принятия решений в условиях ограничения информации. В то же время подход на основе данных, связанный с машинным обучением, основан на обработке больших объемов информации для выявления закономерностей и создания предсказательных моделей. Это направление заметно расширяет возможности ИИ благодаря использованию нейронных сетей и глубокого обучения.
Следуя по пути специфики, можно выделить несколько основных видов ИИ в зависимости от их функций. К ним относятся такие, как рекомендательные системы, системы поддержки принятия решений и автономные агенты. Рекомендательные системы, например, активно используются в электронной коммерции и стриминговых сервисах. Они анализируют поведение пользователей и предлагают товары или контент, соответствующий их интересам. Это возможно благодаря алгоритмам, которые учитывают личные предпочтения и действия пользователя, создавая тем самым ценное взаимодействие с его опытом.