AI Hierarchy - tech9tel/ai GitHub Wiki

๐Ÿง  AI ML DL Relationship Venn Diagram

[!NOTE]

  • AI is the broadest field, about making machines smart.
  • ML is subset of AI, it is popular and powerful where machines learn from data. ML is not the only way to build AI systems (e.g., expert systems).
  • DL is a subset of ML, using neural networks for complex patterns. There's no Deep Learning(DL) outside of Machine Learning.

๐Ÿ”น Core Subfields of AI

๐Ÿง  Artificial Intelligence (AI)
> The science of creating systems that can perform tasks requiring human or natural intelligence.
โ”œโ”€โ”€ ๐Ÿ“œ Rule-Based AI  
โ”‚   > Uses fixed "if-then" rules written by humans (e.g., expert systems)  
โ”‚
โ”œโ”€โ”€ ๐Ÿงฉ Symbolic AI  
โ”‚   > Uses logic, symbols, and knowledge graphs for reasoning  
โ”‚
โ”œโ”€โ”€ ๐Ÿค– Machine Learning (ML)  
โ”‚   > Learns patterns from data to make predictions or decisions  
โ”‚
โ”‚   โ”œโ”€โ”€ ๐Ÿงฎ Supervised Learning  
โ”‚   โ”œโ”€โ”€ ๐Ÿ” Unsupervised Learning  
โ”‚   โ”œโ”€โ”€ ๐ŸŽฏ Reinforcement Learning  
โ”‚   โ”‚   > Learns by trial and error (reward/punishment)  
โ”‚   โ””โ”€โ”€ ๐Ÿ” Semi-Supervised / Self-Supervised Learning  
โ”‚
โ”œโ”€โ”€ ๐Ÿง  Deep Learning (DL) *(subset of ML)*  
โ”‚   > Neural networks that handle complex tasks like vision, speech, and language  
โ”‚
โ”‚   โ”œโ”€โ”€ ๐Ÿ–ผ๏ธ Convolutional Neural Networks (CNNs) โ€“ Vision  
โ”‚   โ”œโ”€โ”€ ๐Ÿ” Recurrent Neural Networks (RNNs) โ€“ Time Series, Speech  
โ”‚   โ”œโ”€โ”€ ๐Ÿ”ก Transformers โ€“ NLP, Vision, GAI  
โ”‚   โ”œโ”€โ”€ ๐ŸŽจ Generative AI (GAI)  
โ”‚   โ”‚   > Creates new content like text, images, music, or code based on learned patterns  
โ”‚   โ”‚
โ”‚   โ”‚   โ”œโ”€โ”€ ๐Ÿง  Transformer-based Models  
โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”œโ”€โ”€ GPT (Generative Pre-trained Transformer)  
โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”œโ”€โ”€ BERT variants  
โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ””โ”€โ”€ LLaMA, PaLM, Claude, Gemini, etc.  
โ”‚   โ”‚   โ”‚
โ”‚   โ”‚   โ”œโ”€โ”€ ๐ŸŽจ Image & Video Generation  
โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”œโ”€โ”€ GANs (Generative Adversarial Networks)  
โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”œโ”€โ”€ VAEs (Variational Autoencoders)  
โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”œโ”€โ”€ Diffusion Models (e.g., DALLยทE, Stable Diffusion)  
โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ””โ”€โ”€ NeRFs (3D rendering)  
โ”‚   โ”‚   โ”‚
โ”‚   โ”‚   โ”œโ”€โ”€ ๐Ÿ—ฃ๏ธ Speech & Audio Generation  
โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”œโ”€โ”€ WaveNet  
โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”œโ”€โ”€ Jukebox  
โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ””โ”€โ”€ Tacotron (TTS)  
โ”‚   โ”‚   โ”‚
โ”‚   โ”‚   โ”œโ”€โ”€ ๐Ÿค– Code Generation  
โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”œโ”€โ”€ Codex (GitHub Copilot)  
โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ””โ”€โ”€ AlphaCode  
โ”‚   โ”‚   โ”‚
โ”‚   โ”‚   โ””โ”€โ”€ ๐Ÿงญ Intelligent Tools  
โ”‚   โ”‚       > Interface-focused assistants using GAI capabilities  
โ”‚   โ”‚
โ”‚   โ”‚       โ”œโ”€โ”€ โœˆ๏ธ AI Co-pilots  
โ”‚   โ”‚       โ”‚   > Assist humans in tools (e.g., GitHub Copilot, MS 365 Copilot)  
โ”‚   โ”‚       โ”‚
โ”‚   โ”‚       โ””โ”€โ”€ ๐Ÿง  AI Agents  
โ”‚   โ”‚           > Autonomously perform tasks using memory, planning, reasoning (e.g., Auto-GPT, BabyAGI)  
โ”‚
โ”‚   โ””โ”€โ”€ ๐Ÿง  Other DL Architectures  
โ”‚       > e.g., Graph Neural Networks, Capsule Networks  
โ”‚
โ”œโ”€โ”€ ๐ŸŒฟ Evolutionary Algorithms  
โ”‚   > Optimization inspired by natural evolution (e.g., genetic algorithms)  
โ”‚
โ”œโ”€โ”€ ๐Ÿ”— Hybrid AI  
โ”‚   > Combines symbolic + ML/DL for complex reasoning  
โ”‚
โ”œโ”€โ”€ ๐Ÿง  Cognitive Computing  
โ”‚   > Mimics human thought processes (e.g., IBM Watson)  
โ”‚
โ”œโ”€โ”€ ๐Ÿ Swarm Intelligence  
โ”‚   > Inspired by collective insect behavior  
โ”‚
โ”‚   โ”œโ”€โ”€ ๐ŸŒ€ Particle Swarm Optimization (PSO)  
โ”‚   โ””โ”€โ”€ ๐Ÿœ Ant Colony Optimization (ACO)  
โ”‚
โ””โ”€โ”€ ๐ŸŒ Artificial General Intelligence (AGI)  
    > Hypothetical AI with human-like general intelligence and adaptability