即將到來的人工智慧（AGI）有望進一步徹底改變我們與科技的關係，因為人工智慧開始接近人類理解和執行各種任務的能力。像 ChatGPT、Gemini 或 Claude 這樣的聊天機器人是人工智慧如何開始接近 AGI 水平的例子，儘管我們還遠遠沒有達到這一水平。 另一方面，不同類型的人工智慧也根據其在不同行業的應用方式進行分類。讓我們來看看主要有哪些。 專家系統 專家系統被稱為ANI 的一種，旨在執行非常具體的 秘魯電話號碼庫 任務，這是它們的主要優點和缺點。基於一組規則和場景，他們可以在已知情況下做出準確的決策，但他們不具備有效處理新情況的能力。一些例子是： 庫存控制：庫存控制中的人工智慧使我們能夠提高庫存預測的準確性，優化產品補貨並降低營運成本。
人工智慧系統可以分析銷售
模式、市場趨勢和季節性因素，從而做出準確、有效率的預測。 醫療診斷系統：醫療診斷專家系統利用人工智慧分析患者症狀並提供初步診斷。這可以幫助醫生做出更明智、更準確的決策，病人也能更快得到診斷。 金融：在金融領域，專家系統用於偵測詐欺、管理投資並為交易操作提供建議。透過分析金融模式和趨勢，資者 數位化照護：探索藥物濫用 EMR 軟體 做出更有利可圖的決策。 人工神經網絡 人工神經網路是一種基於人腦功能的計算演算法。從一系列互連的節點（人工神經元），輸入資料被處理以產生結果。它的主要應用是模式識別，例如語音識別、電腦視覺或自然語言處理。 神經網路可以從大量資料中學習、識別和分類複雜和非結構化資料中的模式。
透過這種方式，數據分
析可以自動化，產生新知識並預測行為。一些例子是： 臉部辨識：神經網路用於臉部辨識系統，可以高精度地識別照片和影片中的人物。 機器翻譯：神經網路也是機器翻譯系統的基礎，例如Google翻譯，它可以在不同語言之間翻譯文本，並且準確性不斷提高。 內容創作：能夠產生新的原創內容，例如音樂、圖像甚至文字。一個明顯的例子是 Dall-E，這是 OpenAI 開發的生成式人工智慧，它可以根據提示（自然文本中的指令）創建 人工智慧資料庫 原始圖像。 人工智慧影像生成器DALL.E3來源：Dall-E 成像儀 深度學習 深度學習是另一種演算法，它允許我們執行更複雜的任務。大量資料和龐大的運算能力是必要的，但作為交換，深度學習系統可以學習以超越其他類型人工智慧的精確度和複雜性來執行任務。