1. 基于神经网络的深度学习方法：这种方法主要是通过训练大量数据，让神经网络自主学习并提取出数据中的特征，从而完成各种任务。深度学习的优势在于可以处理复杂的非线性问题，因此在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域得到了广泛应用。
2. 基于规则的方法：这种方法主要是根据人类的先验知识，将问题分解成一系列规则，然后通过这些规则来解决问题。这种方法的优势在于可以明确解释决策过程，但是对于复杂的问题，需要耗费大量人力来制定规则。
3. 强化学习方法：这种方法主要是通过让智能体在与环境交互的过程中，通过不断试错来学习最优的决策策略。强化学习的优势在于可以处理连续决策问题，但是需要大量的试错数据和时间。
人工智能的研发成本因项目和应用场景而异，一般来说，研发成本会比较高。主要原因包括：
1. 数据成本：人工智能需要大量的数据来训练模型，而获取高质量的数据需要耗费大量的时间和金钱。
2. 计算资源成本：人工智能模型需要高性能的计算资源来进行训练和推理，而购买和维护这些计算资源也需要大量的投入。
3. 人工成本：人工智能的研发需要大量的专业人才，而这些人才的市场价格往往比较高。
总的来说，人工智能的研发成本取决于项目的复杂度、数据量、模型复杂度、计算资源等因素。对于一些小型项目或应用场景，研发成本可能会相对较低，但对于一些大型项目或需要高精度模型的应用场景，研发成本可能会非常高。
尽管如此，随着技术的不断进步和应用范围的不断扩大，人工智能的研发成本也在逐步降低。同时，一些开源的人工智能平台和框架也提供了丰富的资源和工具，使得人工智能的研发门槛相对较低，更多的企业和个人可以参与到人工智能的研发中来。
