1. 反应式人工智能
反应式人工智能系统是无记忆、面向任务的系统，总是以相同的方式响应相同的输入。大多数机器学习模型都是反应性的，根据搜索或购买历史记录等消费者输入提供量身定制的建议。在自动驾驶汽车等技术中，反应式人工智能通常是可靠且高效的。
为了准确预测将要发生的情况，必须提供正确的事实。然而，人类能够记忆和学习。因此，他们的大多数行为都不是报复性的。
2. 有限记忆AI
有限内存人工智能是人工智能发展的下一阶段。该算法会随着接收更多数据进行训练而进行学习，因为它模仿了我们大脑中神经元的协作方式。深度学习增强了其他形式的强化学习和图像识别。
与反应式机器不同，有限记忆的人工智能能够洞察过去并跨时间跟踪特定的物体或情况。然而，由于内存限制，这些信息不会像人们在解释自己的成就和失败时那样，作为可以学习的经验存储在人工智能的内存中。
3. 心智理论人工智能
接下来，更复杂的一类机器创建除世界之外的其他代理或实体的表示。由于它使我们能够参与社交互动，因此它对于人们如何创建社区至关重要。然而，除非我们了解彼此的目的和目标，并考虑其他人对我或环境的了解，否则合作是困难的，甚至是不可能的。
4. 具有自我意识的人工智能
设计具有自我感觉和对其存在有意识的人工智能系统将是人工智能发展的顶峰。这种类型的人工智能尚不存在。
这超出了人工智能心智理论和理解情绪的范围，扩展到自我意识、状态意识以及感知或预测他人情绪的能力。例如，“我饿了”可能会变成“我知道我饿了”或“我想吃烤宽面条，因为这是我最喜欢的食物”等。
