人工智能(AI)在今天已经被大规模使用，无论是媒体还是科技领域，人工智能(AI)已经有了广泛的技术应用。
今天我们来看看人工智能(AI)主要的6个分支能力：
1.机器学习
机器学习，它使机器能够进行翻译、执行和调查数据以解决现实问题。
随着复杂数学专业知识的部署，程序员设计机器学习算法，这些算法以机器语言编码，以构建完整的机器学习系统。通过这种方式，机器学习能够执行任务并对提供的数据进行分类、破译和评估。
在过去的几年里，机器学习被用在自动驾驶、图像和语音识别、需求预测模型、网络搜索等等应用场景中。
此外，根据可用数据的类型，专业人员会根据数据内容选择机器学习的类型，从监督学习、无监督学习和强化学习这三种中选择。
2.神经网络
神经网络是人工智能的一个分支，是用于通过模仿人脑操作过程的过程来查找数据束之间的元素关系的算法。
神经网络中的神经元是一种数学函数，其工作是根据特定结构对信息进行收集和分类，这种算法可以实现各种统计技术，如回归分析。
从预测到市场研究，它们被广泛用于欺诈检测、风险分析、证券交易所预测、销售预测等等场景。
3.机器人
这是一个炙手可热的人工智能领域，通常用于执行稳定、标准的任务。就目前而言，主要的机器人应用涉及汽车制造的装配线、太空探测、社区沟通等等。
4.专家系统
专家系统是指模仿人类专家决策智能的计算机系统。它通过根据用户查询实施推理和洞察规则，从其知识库中获取知识来执行此操作。
专家系统的有效性完全依赖于专家在知识库中积累的知识。收集的信息越多，系统的效率就越高。
专家系统的建立是为了通过熟练程度的推理来处理复杂的问题，专家系统的优势在于响应速度极快、可靠、易于理解和执行力强。
5.模糊逻辑
在现实世界中，有时我们面临一个难以判断的问题，可以通过模糊逻辑为推理出在任何条件下的不确定性可能。
简单来说，模糊逻辑是一种通过测量假设正确程度来表示和修改不确定信息的技术。模糊逻辑也用于推理自然不确定的概念。模糊逻辑方便灵活地实现机器学习技术，并有助于在逻辑上模仿人类思维。
它只是标准逻辑的概括，其中一个概念的真实度介于0.0到1.0之间。如果概念完全正确，则标准逻辑为1.0，完全错误概念的标准逻辑为0.0。但是在模糊逻辑中，也有一个中间值，它部分为真，部分为假。
6.自然语言处理（NLP）
通俗地说，自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能的一部分，可以帮助计算机和人类通过自然语言进行交流。它是一种对人类语言进行计算处理的技术，使计算机能够通过模仿人类自然语言来读取和理解数据。
