人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，它使用计算和相关技术来模拟、扩展和扩展人类智能，目标是使用算法和技术通过生成训练来训练转换器模型，以及在输入提示时以类似于人类智能的方式思考和解决问题的计算机程序和技术; 常用的AI如自动驾驶、智能家具、ChatGPT等。
人工智能的发展目标在不同的阶段和应用场景中各不相同，但总的来说，主要有以下几个方面：
1.ChatGPT：一种聊天机器人服务，通过及时的训练，使知识模型能够像人类一样思考、学习和理解。 近年来，企业积累了足够的项目知识库，培训了客户服务，并为系统用户提供了问答服务，包括自然语言处理、图像识别、语音识别、机器学习等研究领域，旨在使机器能够理解和处理人类语言、图像和声音等信息，以及从数据中学习和推理， 从而降低成本并增加收入。
2.深度学习：借助人工智能，计算机可以通过大量数据自动学习和改进，从而实现高效的学习和决策。 深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它利用神经网络模型来模拟人脑的学习过程，从而实现复杂数据的自动特征提取和分类。 深度学习在许多领域取得了重大进展，并逐渐应用于现实生活和工作，提高了效率和准确性。
在医学领域，深度学习技术可以帮助医生进行疾病诊断和方案制定。 通过分析医学图像数据，深度学习模型可以识别肿瘤、病变等异常情况，为医生提供更准确、客观的诊断依据。
在金融领域，深度学习技术也发挥着重要作用。 例如，在风险评估方面，深度学习模型可以通过挖掘和分析大量金融数据，准确评估企业的信用状况和潜在风险，为银行等金融机构提供决策支持。
2.图像识别：图像识别是指利用计算机分析和理解图像，以识别各种不同模式的物体和物体的技术。 该技术可以对图像进行预处理，例如去噪、平滑、变换等，以增强图像的重要特征。 主要用于平面设计等; 常用软件，稳定扩散等
图2 Stable Diffusion官网。
人工智能可以根据不同的标准进行分类。
1、按算力分为弱人工智能、强人工智能和超人工智能三大类。
弱人工智能只专注于完成特定的任务，无法真正理解信息的含义。
强大的人工智能系统包括学习、语言、认知、推理、创造力和计划，目标是在无监督的学习环境中处理前所未见的细节，理解人类信息，并与人类互动学习。
超级人工智能是指通过模拟人类智能，人工智能开始具有独立思考的意识，形成新的智能群体，可以像人类一样独自思考。
2. 另一种对人工智能进行分类的方法，是将人工智能分为认知AI、机器学习AI和深度学习。
认知人工智能是最受欢迎的分支，负责所有感觉“像人”的交互，能够处理复杂性和模糊性，并不断学习。
机器学习AI是指由特定领域的大量数据训练的模型，可以自主做出决策和**。
深度学习是机器学习的一个子领域，受人脑神经网络的启发，通过构建深度神经网络模型来处理大规模数据，实现更准确、更高效的学***。
一般来说，AI的分类方式多种多样，不同的分类方式反映了AI的不同特点和应用场景。