人工智能构建一个完整的代理需要研究人员解决集成的现实问题；简单的人工智能应用可以分为两种类型：分类器（“如果闪亮，那么钻石”）和控制器（“如果闪亮，那么拾取”）。然而，控制器也在推断动作之前对条件进行分类，因此分类是许多人工智能系统的重要点部分。分类器是使用模式匹配来确定很接近匹配的函数。它们可以根据例子进行调整，使得它们在人工智能中非常有吸引力。这些例子被称为观察或模式。在监督学习中，每个模式都属于某个预定义的类。人工智能积极的探索由传统的产品为中心向以服务为中心的经营方式的转变。安徽NPU人工智能虚拟化
人工智能代理使用的奖励和惩罚来形成一个在其问题空间中进行操作的策略。自然语言处理（NLP）赋予机器阅读和理解人类语言的能力。一个足够强大的自然语言处理系统将支持自然语言用户界面和直接从人类编写的资源中获取知识，如新闻专线文本。自然语言处理的一些直接应用包括信息检索、文本挖掘、**和机器翻译。许多当前的方法使用单词共现频率来构建文本的句法表示。搜索的“关键词识别”策略是流行的、可扩展的，但是是愚蠢的；对“dog”的搜索查询可能只匹配文字单词“dog”的文档，而不匹配单词“poodle”的文档。“词汇相似性”策略使用诸如“意外”等词来评估文档的情感。福建NPU人工智能机器学习人工智能开始被用于物流、数据挖掘、医学诊断等领域。
人工智能提供医学信息。人工神经网络用来做临床诊断决策支持系统。顾客服务：人工智能是自动上线的好助手，可减少操作，使用的主要是自然语言加工系统。呼叫中心的回答机器也用类似技术，如语言识别软件可使计算机的顾客较好操作。重工业：在工业中已普遍应用机器人。它们常做对人是危险的工作。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和**系统等。
人工智能是包括十分普遍的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等，总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种”复杂工作”的理解是不同的。人工智能的定义可以分为两部分,即"人工”和“智能”。"人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。人工智能拥有强大的处理能力。
现代机器能力通常被归类为人工智能，包括成功理解人类语言，在战略游戏系统（如象棋和围棋）中处于很高水平的竞争，自主操作汽车、内容传递网络中的智能路由以及能源模拟。人工智能可以分为三种不同类型的系统：分析型、人类启发型和人性化人工智能。分析型人工智能只有与认知智能一致的特征；生成对世界的认知表示，并利用基于过去经验的学习来为未来的决策提供信息。人类启发的人工智能包含认知和情商的元素；除了认知因素之外，还要理解人类情感，并在决策中考虑它们。人工智能生成对世界的认知表示。VPU人工智能机器学习
人工智能能够从数据中学习；安徽NPU人工智能虚拟化
人工智能的机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库计算系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。如果在知识库中计算的是某一领域(如医疗诊断)的**知识，则这样的知识系统称为**系统。安徽NPU人工智能虚拟化
