人工智能可以根据不同的维度划分为多种类型，主要包括以下几种：

### 1. 根据智能水平划分

- **弱人工智能（Artificial Narrow Intelligence，ANI）**：也称为窄人工智能，它专门用于解决特定问题或执行特定任务，如搜索和排序数据、预测模型等。弱人工智能只能在一个非常有限的领域内模拟人类的智能 [#1](https://m.36kr.com/p/1477155798036992) [#3](https://zhuanlan.zhihu.com/p/661650702)。


- **强人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）**：这种人工智能能够在多个领域内像人类一样思考和学习，尽管目前尚未实现 [#1](https://m.36kr.com/p/1477155798036992) [#3](https://zhuanlan.zhihu.com/p/661650702)。

- **超人工智能（Artificial Superintelligence，ASI）**：这是一种假想中的人工智能，它在所有领域都比最聪明的人类大脑都要聪明许多 [#1](https://m.36kr.com/p/1477155798036992) [#3](https://zhuanlan.zhihu.com/p/661650702)。

### 2. 根据学习方法划分

- **监督学习**：在这种模式下，人工智能系统通过学习大量的标记数据来识别模式，并据此对新输入的数据进行分类或回归。

- **无监督学习**：在这种模式下，人工智能系统尝试在没有明确标签的情况下找出数据的结构，例如通过聚类或降维。

- **半监督学习**：这种学习方式介于监督学习和无监督学习之间，系统会在有少量标记数据和无标记数据的环境中学习。

- **强化学习**：在这种模式下，人工智能系统通过试错来学习最优行为，通常是通过奖励和惩罚机制来引导系统的学习过程 [#3](https://zhuanlan.zhihu.com/p/661650702)。

### 3. 根据应用领域划分

- **机器学习**：这是一种人工智能技术，通过训练数据来改进模型的性能，使其能够对新的输入数据做出预测或决策 [#2](https://m.c114.com.cn/w5339-1237940.html)。

- **深度学习**：这是一种特殊的机器学习技术，它使用神经网络模型来提取和组合特征，以实现对复杂函数的逼近 [#2](https://m.c114.com.cn/w5339-1237940.html)。

- **自然语言处理（NLP）**：这种人工智能技术专注于让计算机理解和生成人类语言，例如语音助手和聊天机器人 [#2](https://m.c114.com.cn/w5339-1237940.html)。

- **计算机视觉**：这种人工智能技术使计算机能够理解和解析视觉信息，如图像和视频 [#2](https://m.c114.com.cn/w5339-1237940.html)。

- **可解释的人工智能（XAI）**：这种人工智能技术致力于使人类用户能够理解和信任机器学习算法的发现和输出，提高模型的透明度和公正性 [#2](https://m.c114.com.cn/w5339-1237940.html)。

以上是人工智能的一些基本类型，每种类型的特点和应用领域各有不同，共同推动了人工智能技术的进步和发展。随着技术的不断进步，未来可能会出现更多的新型人工智能类型。