AI（人工智能）分类可以根据不同的标准进行划分。以下是一些常见的分类方式：

1、按技术类型分类：
机器学习（Machine Learning）：通过数据训练模型，使计算机能够从经验中学习和改进。
监督学习（Supervised Learning）：使用标记的数据集进行训练。
无监督学习（Unsupervised Learning）：处理未标记的数据集。
强化学习（Reinforcement Learning）：通过试错学习最佳策略。

2、按应用场景分类：
自然语言处理（NLP）：处理和理解人类语言。
例如：语音识别、文本生成、情感分析等。
计算机视觉（Computer Vision）：处理和分析图像或视频。
例如：图像识别、物体检测、人脸识别等。
机器人学（Robotics）：结合AI技术实现自动化任务。
例如：自动驾驶、工业机器人等。

3、按系统复杂度分类：
弱人工智能（Narrow AI）：专注于特定任务的人工智能。
例如：语音助手、推荐系统等。
强人工智能（General AI）：具有人类水平的智能，可以执行任何任务。
目前尚未实现。
超人工智能（Super AI）：超越人类智能的人工智能。

4、按开发主体分类：
学术研究AI：由大学和研究机构开发。
商业应用AI：由公司开发并应用于产品和服务中。
开源AI：开放源代码供社区使用和改进。

这些分类方式可以帮助我们更好地理解和应用AI技术。如果你有更具体的需求或问题，欢迎进一步交流！