AI Hierarchy - tech9tel/ai GitHub Wiki
๐ง 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.
๐น Core Subfields of AI
๐ง Artificial Intelligence (AI)
> The science of creating systems that can perform tasks requiring human or natural intelligence.
โโโ ๐ Rule-Based AI
โ > Uses fixed "if-then" rules written by humans (e.g., expert systems)
โ
โโโ ๐งฉ Symbolic AI
โ > Uses logic, symbols, and knowledge graphs for reasoning
โ
โโโ ๐ค Machine Learning (ML)
โ > Learns patterns from data to make predictions or decisions
โ
โ โโโ ๐งฎ Supervised Learning
โ โโโ ๐ Unsupervised Learning
โ โโโ ๐ฏ Reinforcement Learning
โ โ > Learns by trial and error (reward/punishment)
โ โโโ ๐ Semi-Supervised / Self-Supervised Learning
โ
โโโ ๐ง Deep Learning (DL) *(subset of ML)*
โ > Neural networks that handle complex tasks like vision, speech, and language
โ
โ โโโ ๐ผ๏ธ Convolutional Neural Networks (CNNs) โ Vision
โ โโโ ๐ Recurrent Neural Networks (RNNs) โ Time Series, Speech
โ โโโ ๐ก Transformers โ NLP, Vision, GAI
โ โโโ ๐จ Generative AI (GAI)
โ โ > Creates new content like text, images, music, or code based on learned patterns
โ โ
โ โ โโโ ๐ง Transformer-based Models
โ โ โ โโโ GPT (Generative Pre-trained Transformer)
โ โ โ โโโ BERT variants
โ โ โ โโโ LLaMA, PaLM, Claude, Gemini, etc.
โ โ โ
โ โ โโโ ๐จ Image & Video Generation
โ โ โ โโโ GANs (Generative Adversarial Networks)
โ โ โ โโโ VAEs (Variational Autoencoders)
โ โ โ โโโ Diffusion Models (e.g., DALLยทE, Stable Diffusion)
โ โ โ โโโ NeRFs (3D rendering)
โ โ โ
โ โ โโโ ๐ฃ๏ธ Speech & Audio Generation
โ โ โ โโโ WaveNet
โ โ โ โโโ Jukebox
โ โ โ โโโ Tacotron (TTS)
โ โ โ
โ โ โโโ ๐ค Code Generation
โ โ โ โโโ Codex (GitHub Copilot)
โ โ โ โโโ AlphaCode
โ โ โ
โ โ โโโ ๐งญ Intelligent Tools
โ โ > Interface-focused assistants using GAI capabilities
โ โ
โ โ โโโ โ๏ธ AI Co-pilots
โ โ โ > Assist humans in tools (e.g., GitHub Copilot, MS 365 Copilot)
โ โ โ
โ โ โโโ ๐ง AI Agents
โ โ > Autonomously perform tasks using memory, planning, reasoning (e.g., Auto-GPT, BabyAGI)
โ
โ โโโ ๐ง Other DL Architectures
โ > e.g., Graph Neural Networks, Capsule Networks
โ
โโโ ๐ฟ Evolutionary Algorithms
โ > Optimization inspired by natural evolution (e.g., genetic algorithms)
โ
โโโ ๐ Hybrid AI
โ > Combines symbolic + ML/DL for complex reasoning
โ
โโโ ๐ง Cognitive Computing
โ > Mimics human thought processes (e.g., IBM Watson)
โ
โโโ ๐ Swarm Intelligence
โ > Inspired by collective insect behavior
โ
โ โโโ ๐ Particle Swarm Optimization (PSO)
โ โโโ ๐ Ant Colony Optimization (ACO)
โ
โโโ ๐ Artificial General Intelligence (AGI)
> Hypothetical AI with human-like general intelligence and adaptability