人工智能（AI）根据其功能和应用领域可以分为多个子类别。以下是一些常见的AI分类：
1. 弱人工智能（Narrow AI）：也称为窄人工智能，是指针对特定任务和领域进行优化的AI。它们通常专注于执行特定的任务，例如图像识别、自然语言处理或推荐系统。弱AI无法像人类那样在多种任务和领域之间自由切换和学习。
2. 强人工智能（General AI）：又称通用人工智能，是指具有类似于人类智能的机器，能够在各种任务和领域中实现自适应、学习和解决问题的能力。强人工智能尚处于理论研究和实验探索阶段，目前还没有实现。
3. 机器学习（Machine Learning，ML）：是指让计算机从数据中自动学习并改进的一种方法。机器学习算法可以根据输入数据进行预测、分类、回归等任务。常见的机器学习算法包括决策树、随机森林、支持向量机、深度学习等。
4. 深度学习（Deep Learning，DL）：是机器学习的一个子领域，主要关注神经网络的发展和应用。深度学习模型（如卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络等）具有强大的表示能力，可以学习复杂的数据表示。
5. 自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）：是计算机科学、人工智能和语言学交叉的一个领域，主要关注让计算机理解、解析和生成自然语言。自然语言处理技术可以应用于文本分类、情感分析、语言生成、机器翻译、语音识别等任务。
6. 计算机视觉（Computer Vision，CV）：是计算机科学和人工智能的一个子领域，主要关注让计算机理解和处理图像和视频信息。计算机视觉技术可以应用于物体检测、图像分割、人脸识别、场景理解等任务。
7. 机器人技术（Robotics）：是研究、设计、开发和应用机器人的一门科学和工程技术。机器人技术可以应用于工业生产、家庭服务、医疗康复、军事侦查等领域。
8. 语音识别（Speech Recognition）：是指将人类语音转换为计算机可理解的文本或指令的过程。语音识别技术可以应用于语音助手、客服系统、语音输入等场景。
9. 虚拟助手（Virtual Assistants）：是一种基于人工智能技术的智能软件，可以模拟人类智能，为用户提供各种服务。常见的虚拟助手包括Siri、Alexa、Google Assistant等。
这些分类仅为人工智能领域的一部分，随着技术的发展，还将出现更多的子类别和应用。
