人工智能技术具体类型-人工智能技术具体类型有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能技术具体类型的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能技术具体类型的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能云服务的类型？
2. ai分几种？

人工智能云服务的类型？

什么是人工智能云服务

所谓人工智能云服务,一般也被称作是AIaaS(AI as a Service,中文为“AI即服务”)。这是目前主流的一种人工智能平台的服务方式,具体来说AIaaS平台会把几类常见的AI服务进行拆分,并在云端提供独立或者打包的服务。

这就是人工智能云服务

人工智能云计算服务类型：

1、 基础设施即服务：是云计算的基础，为上层云计算服务提供必要的硬件***，同时虚拟化技术的支持下，IaaS层可以实现硬件***的按需配置，创建虚拟的计算、存储中心、使其能够把计算单元、存储单元、I/O设备、带宽等计算机基础设施集中起来，成为一个虚拟的***池对外提供服务。

2、 平台即服务：既要为SaaS层提供可靠的分布式编程框架，又要为IaaS层提供***调度、数据管理、屏蔽底层系统的复杂性等支持； 同时 PaaS 又自己的软件研发平台作为一种服务开放给用户，如软件的个性化定制开发。

3、 软件即服务 ：云计算要求硬件***和软件***能够更好的被共享，具有良好的伸缩性，任何一个用户都能够按照自己的需求进行定制而不影响其他用户的使用。

ai分几种？

三种

1) 认知AI （cognitive AI）

认知计算是最受欢迎的一个人工智能分支，负责所有感觉“像人一样”的交互。认知AI必须能够轻松处理复杂性和二义性，同时还持续不断地在数据挖掘、NLP（自然语言处理）和智能自动化的经验中学习。

现在人们越来越倾向于认为认知AI混合了人工智能做出的最好决策和人类工作者们的决定，用以监督更棘手或不确定的***。这可以帮助扩大人工智能的适用性，并生成更快、更可靠的答案。

2) 机器学习AI （Machine Learning AI）

机器学习（ML）AI是能在高速公路上自动驾驶你的特斯拉的那种人工智能。它还处于计算机科学的前沿，但将来有望对日常工作场所产生极大的影响。机器学习是要在大数据中寻找一些“模式”，然后在没有过多的人为解释的情况下，用这些模式来预测结果，而这些模式在普通的统计分析中是看不到的。

然而机器学习需要三个关键因素才能有效：

a) 数据，大量的数据

为了教给人工智能新的技巧，需要将大量的数据输入给模型，用以实现可靠的输出评分。例如特斯拉已经向其汽车部署了自动转向特征，同时发送它所收集的所有数据、驾驶员的干预措施、成功逃避、错误警报等到总部，从而在错误中学习并逐步锐化感官。 一个产生大量输入的好方法是通过传感器：无论你的硬件是内置的，如雷达，相机，方向盘等（如果它是一辆汽车的话），还是你倾向于物联网(Internet of Things)。蓝牙信标、健康跟踪器、智能家居传感器、公共数据库等只是越来越多的通过互联网连接的传感器中的一小部分，这些传感器可以生成大量数据（多到让任何正常的人来处理都太多）。

人工智能分为三种类型，分别是弱人工智能、强人工智能、超人工智能。

1、弱人工智能

弱人工智能的英文是Artific ial Narrow Intelligence，简称为ANI，弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如有能战胜象棋[_a***_]冠军的人工智能阿尔法狗，但是它只会下象棋，如果我们问它其他的问题那么它就不知道怎么回答了。只有擅长单方面能力的人工智能就是弱人工智能。 

2、强人工智能

强人工智能的英文是Artific ial General Intelligence，简称***I，这是一种类似于人类级别的人工智能

到此，以上就是小编对于人工智能技术具体类型的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术具体类型的2点解答对大家有用。

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