AI程序的类型可以根据不同的分类方式进行划分。以下是几种常见的分类方式及相应的特征：
按照实现方式
弱人工智能（Narrow AI）：也称为狭义人工智能，指专注于执行特定任务的AI系统，如语音识别、图像识别等。它在特定领域表现出色，但不能进行通用性任务。
强人工智能（General AI）：也称为强化人工智能，指能够像人类一样在多个领域执行任何智力任务的AI系统。目前尚未实现强人工智能，是未来的研究目标。
按照功能
感知型AI（Perception AI）：包括计算机视觉、语音识别等，用于感知和理解环境。
认知型AI（Cognitive AI）：涉及到对信息的理解、推理和学习，包括自然语言处理、机器翻译等。
按照形态
软件类AI：主要体现的是认知智能，以显示装置的方式向人类展现，如AI客服、数字人等。
按照客户群或使用场景
常规客户群或使用场景：根据不同的使用场景和目标用户进行分类，如医疗诊断、金融分析等。
按照学习类型
监督学习：包括线性回归、逻辑回归、决策树等，用于从标注数据中学习模型。
无监督学习：如聚类算法（K-means、DBSCAN），用于发现数据中的结构和模式。
强化学习：如AlphaGo，通过与环境互动来学习最优策略。
按照模型复杂度和更新方式
批处理算法：如批量梯度下降训练的经典机器学习模型。
在线学习算法：能够实时适应新数据流的算法。
深度学习算法：基于多层次非线性变换构建的复杂模型，如卷积神经网络（CNN）。
按照生成式与判别式
判别式AI（Discriminative AI）：关注区分不同类别或结果的能力，用于分类、检测和识别任务，如支持向量机（SVM）、决策树、逻辑回归等。
生成式AI（Generative AI）：关注于生成新的数据实例，这些数据与训练数据具有相似的分布特性，如生成对抗网络（GANs）。
通过以上分类方式，可以较为全面地了解AI程序的类型及其特点。在实际应用中，可以根据具体需求和场景选择合适的AI类型。