人工智能（AI）版本众多，且随着技术的进步不断更新。以下是一些主要的AI版本分类：

1、根据智能程度分类：
弱人工智能（Narrow AI）：目前大多数AI系统都属于这一类别，它们被设计用来执行特定任务，如语音识别、图像识别、自动驾驶等。
强人工智能（General AI）：理论上能够执行人类能够完成的任何智力任务。目前尚未实现。

2、根据学习方式分类：
监督学习（Supervised Learning）：AI通过已标记的数据进行学习。
无监督学习（Unsupervised Learning）：AI在没有标记的数据集上进行学习。
强化学习（Reinforcement Learning）：AI通过与环境的交互，基于奖励或惩罚进行学习。

3、根据应用领域分类：
自然语言处理（NLP）：处理和理解人类语言的AI，如聊天机器人、语言翻译。
计算机视觉（Computer Vision）：让机器能够理解和解释图像和视频，如人脸识别、物体检测。
机器人（Robotics）：能够执行各种任务的物理机器人。
专家系统（Expert Systems）：模仿人类专家决策能力的AI系统。

4、根据技术类型分类：
机器学习（Machine Learning）：AI的一个子集，专注于算法和统计模型，使计算机能够从数据中学习。
深度学习（Deep Learning）：一种使用具有多个层次的神经网络来学习数据的表示和抽象的机器学习方法。
进化计算（Evolutionary Computation）：受生物进化启发的优化技术。

5、根据AI模型分类：
生成对抗网络（GANs）：由两个神经网络竞争生成和区分内容的AI模型。
变换器（Transformers）：主要用于自然语言处理任务的深度学习模型。
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）：用于自然语言理解的预训练语言模型。

6、根据AI发展阶段分类：
第一代AI（Symbolic AI）：基于规则和符号推理的AI。
第二代AI（Connectionist AI）：基于神经网络的AI。
第三代AI（Embodied AI）：强调物理存在和感官交互的AI。

这些分类并不相互排斥，许多现代AI系统结合了多种方法来实现其目标。随着AI研究的快速发展，新的分类和子领域不断涌现。