Существует несколько типов систем искусственного интеллекта, которые обычно классифицируются на четыре основных категории: экспертные системы, нейронные сети, генетические алгоритмы и интеллектуальные агенты. Однако существует один тип систем, который не входит в эту классификацию - это системы искусственного обучения.
Системы искусственного обучения отличаются от других типов систем искусственного интеллекта тем, что они способны самостоятельно извлекать знания из данных, без необходимости задания им правил или инструкций. Эти системы используют различные алгоритмы машинного обучения, такие как нейронные сети, деревья решений, метод опорных векторов и другие, чтобы адаптироваться к новой информации и улучшать свою эффективность с течением времени.
Таким образом, системы искусственного обучения представляют собой отдельный тип искусственного интеллекта, который не входит в основную классификацию. Они играют ключевую роль во многих современных приложениях и технологиях и продолжают развиваться с развитием компьютерных технологий и возрастанием объема данных, доступных для анализа.