人工智能识别可分有生命识别和无生命识别两大类，每类又有三种小类。
有生命识别是指通过人类的某种无法反复特点进行识别，分为以下三类：
（1）声音识别：指的是通过识别不同人群的声音，对人群的身份进行智能识别及鉴定的识别技能。声音识别技能的事务原理便是通过不同人声音的不同特点，从音调、音质及音色等不同的方面识别不同的声音，惟有用户的所有特征与系统记录相适合，才能够通过鉴定。
（2）指纹识别技能：指的是通过扫描不同人体的指纹，以此鉴定人的身份的技能。指纹识别技能的事务原理是根据每个人的指纹都各不相同，世上没有两个相同的指纹，所以指纹识别技能具有较高的精准度。
（3）人脸识别：指的是通过扫描人体脸部的特征，以此鉴定人的身份。人脸识别技能一般都是扫描瞳孔或者脸部结构，它可以放大某个部分，以此搜索关键特征，其检定结果也较为精准。
无生命识别是指通过磁性、条码等方式进行识别分为以下三类：
（1）智能卡技能：指的是自动识别智能卡。所谓智能卡，其实便是一种集成电路板，能够独立存储及运算，与计算机技能相联合，可以进行管理、存储、加密及采集。智能卡技能由于自身的特点，广泛应用到物理方面，比如车辆识别等。
（2）条形码识别：指的是一维码技能和二维码技能。二维码技能是建立在一维码技能的基础上，其具有较大的信息容量、现实中英文字符、纠错功能的特点，所以其被广泛应用到信息采集和标识中。
（3）射频识别技能：此技能是非接触式自动符号识别技能，通过无线电磁波识别和读取对象。通过电磁场将无线电信号把数据从物品标签中传送出去，以实现跟踪和自动识别的目的。
人工智能识别技能发展方向
人工智能识别技能到如今已经出现诸多的问题，因此其发展方向主要在于突破所面临的困境。有生命识别技能和无生命识别技能都有很大的进步空间。
（1）声音识别：就我国目前的现实情况而言，声音识别存在诸多难题，首当其冲的便是方言问题。由于我国领土辽阔，人口众多，不同地区存在着不同的方言，因此现有声音识别技能不能满足所有人需求。其次，由于人身体状况的改变，人的声音可能会发生变化，其声音识别就会出现错误，无法识别其指令。
（2）人脸识别：最初，随着年纪的增长，我们的样貌特征会逐年发生变化，这样的话，识别率会变差。其次，非配合性人脸识别的情况下，运动导致面部图像模糊或摄像头对焦不准确都会严重影响面部识别的成功率。然后还有表情问题，如果我们大哭、悲伤、愤怒等，人脸识别很有可能出错。最终相似人脸的问题，比如双胞胎的识别问题，以及长像相似人的识别问题，这些都是要解决的。
（3）机器翻译问题：机器翻译深受人们的喜爱，然而还存在一系列问题，比如通过单词构造句子的问题，或者单词的歧义性问题。歧义性问题是语言使用中的难题，要想消除歧义性问题就要对原文中的每个句子联系上下文全面的进行分析和理解。然而因为机器并不是人，不能和人类一样独立思索来寻找歧义词语在原文中的正确意思，而是将词语当作句子理解，所以就会导致人工智能翻译方面缺乏理解能力。
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