基于规则的人工智能是最早出现的一种人工智能形式，它是通过手动定义规则的方式，来指导计算机系统的决策。这种方法的优点在于可以保证决策的正确性和一致性，缺点则是无法应对复杂的环境和情境。例如，早期的国际象棋程序就是采用了基于规则的人工智能。
二、机器学习
机器学习是一种基于数据驱动的人工智能形式。它的主要思想是，通过对大量数据的学习和分析，让计算机系统自己发现规律和模式，从而实现对新数据的分类、预测、决策等能力。机器学习通常分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。监督学习是指在训练数据集中已经标注好了正确答案，计算机系统通过学习这些标注好的答案来预测新的数据。无监督学习是指在训练数据集中没有标注正确答案，计算机系统通过学习数据之间的关系和特征来对新数据进行分类或聚类。强化学习则是一种通过与环境交互，不断试错和调整策略的方式来学习的方法。机器学习应用广泛，如语音识别、图像识别、推荐系统等都是机器学习的应用领域。
深度学习是机器学习的一个分支，是一种基于神经网络的人工智能形式。与传统的机器学习不同，深度学习采用了多层次的神经网络来学习和分析数据，这些网络层次之间存在大量的连接和权重，通过对这些连接和权重的不断调整，神经网络可以自动地提取出数据的特征和规律。深度学习广泛应用于图像、语音和自然语言处理等领域，取得了令人瞩目的成果。
在深度学习中，常用的神经网络模型包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）等。其中，卷积神经网络主要用于图像识别和分类，循环神经网络则广泛应用于自然语言处理和语音识别等领域，生成对抗网络则可以用来生成逼真的图像和视频等。
深度学习的一个重要特点是需要大量的数据和计算资源来进行训练，这也是深度学习被广泛应用于大数据和云计算领域的原因之一。同时，深度学习的训练过程也需要大量的时间和计算资源，因此训练深度学习模型常常需要使用GPU等专用硬件来提高效率。
