人工智能涉及范围比较广泛，从技术的角度来分类的话，目前主要分为（此处参考2021、2020年的《中国人工智能技术应用成熟度白皮书》内容）：通用机器学习、AI 感知、AI 认知、AI 系统四大核心技术分类。

本图为文心一言AI作图

1.通用机器学习

通用机器学习是一种自动化方法，可应用于广泛的任务和领域，无需进行大量特定领域的调整或修改。这种算法从数据中学习模式和规律，并利用这些学到的模式和规律进行预测、分类、聚类等各种任务。

一些常见的通用机器学习算法包括：决策树、支持向量机(SVM)和神经网络等。

2.AI感知

AI感知技术利用各种硬件设备（如摄像头、麦克风和其他传感器）将物理世界的信号转化为数字信息。

通过语音识别、图像识别等技术，这些数字信息可以被进一步处理和解释，从而让AI系统能够理解和感知周围环境。AI感知技术帮助人工智能系统更好地理解和决策。例如，计算机视觉技术使AI能够识别图像和视频中的对象和场景，而语音识别技术则使AI能够理解和转化语音命令。自然语言处理技术则帮助AI理解和生成人类语言文本。

3.AI认知

AI认知是指人工智能系统通过模拟人类的认知过程，实现对信息的理解、推理、学习和决策等高级智能功能。这需要自然语言处理、知识表示与推理、机器学习、深度学习等技术。

AI认知系统可以从大量数据中学习和发现规律，从而理解和解决复杂问题。例如，智能客服、智能翻译、智能推荐和智能问答等应用都依赖AI认知技术。

当前，通用人工智能（AGI）正在迅速发展，引发了建设通用人工智能基础设施的大潮，如大模型等，它们在认知层的记忆、理解、规划、决策等方面展现出强大的能力。这些能力在自然语言处理、计算机视觉、智能交通等领域得到了广泛的应用。

4.AI 系统

AI系统是基于人工智能技术的计算机系统，可以模拟人类的智能行为和思维过程。这些系统可以通过感知、认知、推理和决策等环节，对外部环境进行感知和理解，并根据目标自主地进行决策和行动。

AI系统的应用范围非常广泛，包括智能客服、智能翻译、智能推荐、智能问答、自动驾驶和智能制造等。随着人工智能技术的不断发展和应用，AI系统将在更多领域发挥关键作用。

随着人工智能技术的发展，其技术分类必将具有更多维度。