近年来，人工智能已经蓬勃发展，由于其前景宽广，社会投入的研究超过其他技术。人工智能技术的核心是人工智能算法。而人工智能算法是由先进的数学方法和模型建立而成，主要模拟人类思想、行为和学习能力。人工智能算法有很多种，比如：机器学习算法、规则型算法、模糊逻辑算法、遗传算法、神经网络算法、粒子群算法等。
机器学习算法：机器学习算法是一种包含监督学习、非监督学习和强化学习的算法，可以从数据中自动发现规律，并根据规律来进行识别。常见的机器学习算法有支持向量机、决策树、K-means聚类、深度学习等。
规则型算法：规则型算法是指采用静态规则，基于这些规则来识别和处理数据，例如分布式知识基础结构，混合知识库技术等。
模糊逻辑算法：模糊逻辑算法是常见的模糊推理方法，采用模糊逻辑的思想来解决实际问题，它以建立模糊系统和建立模糊推理模型为两大分类。
遗传算法：遗传算法是借鉴传统遗传学的思想，以强大的算法对搜索空间中的问题进行概率优化，从而解决复杂的优化问题。它是一种自适应算法，它既不需要人为调节，也不需要进行迭代，能够自动调整权重方式。
神经网络算法：神经网络算法是借鉴脑表现的网络架构，利用当前的计算机硬件技术，以及人工智能学的研究成果来搭建一个复杂网络结构，在具有较强知识表达能力的前提下，实现计算机上的智能计算。现行常用神经网络算法包括：BP神经网络、Hopfield 神经网络、RBF 神经网络等。
粒子群算法：粒子群算法是一种群体智能算法，主要是基于社会群体有限知识习得博弈的行为方式来解决一些复杂的优化问题，具有良好的通用性和强大的搜索能力。
以上是关于人工智能算法的一些类别，不同的类别有着不同的优缺点，所以在不同的场景和应用中，可以根据实际需求，结合不同类别算法综合运用。科技推动人工智能发展也使得这些算法可以更好的服务实际应用，实现突破。
