人工智能（AI）正成为当前一项广泛流行的技术趋势，广泛应用于从商业、教育到医疗等多个生活领域。那么，什么是人工智能，以及有哪些人工智能类型？了解常见的人工智能类型将帮助我们有效把握人工智能的运作方式及其实际应用。
人工智能（AI）是一项使机器（尤其是计算机）能够像人类一样“学习”和“思考”的技术。与按照固定指令编程的计算机不同，人工智能利用机器学习算法从数据中自我学习，模拟人类的智能能力。
因此，计算机能够执行需要思考的任务，如问题分析、语言理解、语音和图像识别，甚至做出智能决策。
为了更清楚地理解人工智能，人们通常从两个主要角度对其进行分类：（1）按智能发展水平分类（人工智能相较于人类的智能或能力），以及（2）按功能和与人类相似程度分类（人工智能的工作方式和行为与人类智能的对比）。今天，让我们与INVIAI一起详细了解这两种分类方式下的各类人工智能！
基于发展水平的人工智能分类（ANI、AGI、ASI）
第一种分类方法根据人工智能系统的智能水平和能力范围，将其分为三大类：弱人工智能（Artificial Narrow Intelligence - ANI）、强人工智能（Artificial General Intelligence - AGI）和超级人工智能（Artificial Super Intelligence - ASI）。
其中，弱人工智能（或狭义人工智能）是目前唯一实际存在的类型，而强人工智能和超级人工智能仍处于研究或假设阶段。我们依次来看各类的特点：
狭义人工智能（弱人工智能 – Artificial Narrow Intelligence）
弱人工智能（Narrow AI）是指设计用来执行特定任务或有限任务集的人工智能系统。重要的是，这类人工智能仅在其编程的狭窄范围内智能，无法超出该范围自我理解或学习。目前大多数人工智能应用都属于狭义人工智能，实际上这是唯一被广泛使用的人工智能类型。
狭义人工智能的典型例子是虚拟助手，如Siri、Alexa、Google Assistant——它们可以通过语音命令设置闹钟、搜索信息、发送消息……但无法自行执行超出预设功能的任务。此外，弱人工智能还广泛存在于许多熟悉的应用中，包括：
- 推荐系统，如Netflix、Spotify等平台根据用户喜好推荐电影和歌曲。
- 自动客服机器人，通过文本或语音模拟对话，回答基本问题。
- 自动驾驶汽车（如特斯拉电动车）和工业机器人——它们利用人工智能自主运行，尽管仍在预设的情境范围内。
- 图像、面部和语音识别——例如用于解锁手机的面部识别功能，或语音翻译（如Google翻译）。
上述应用表明，狭义人工智能已广泛渗透生活，并且在特定任务上通常超越人类表现（例如，人工智能能比人类更快地分析大量数据）。然而，狭义人工智能缺乏“通用智慧”，无法自我意识或理解其专业领域之外的内容。
通用人工智能（强人工智能 – Artificial General Intelligence）
强人工智能（General AI）指的是一种在所有智能方面都能与人类相当的人工智能。这意味着强人工智能系统能够自我理解、学习并执行人类能完成的所有智能任务，具备独立思考、创造力和灵活适应全新情境的能力。
这是人工智能研究者追求的终极目标——创造出拥有类似人脑的意识和通用智能的机器智能。
然而，目前强人工智能仍仅存在于理论上，尚无任何系统达到真正的AGI水平。开发强人工智能需要科学研究上的重大突破，尤其是在模拟人类思维和学习方式方面。换言之，我们尚不清楚如何教会机器拥有自我意识和与人类相似的灵活智能。
一些现代人工智能模型（如大型语言模型GPT）已展现出部分通用智能特征，但本质上它们仍是为特定任务（如理解和生成文本）训练的狭义人工智能，尚非真正的强人工智能。
超级人工智能（AI超级 – Artificial Super Intelligence）
超级人工智能（Super AI）是指一种在所有方面都远超人类能力的人工智能系统。超级人工智能不仅能完成所有人类能做的事情，还能做得更好得多——更快、更聪明、更准确，涵盖所有领域。
超级人工智能能够自我学习、自我改进，甚至提出人类未曾想到的决策和解决方案。这被视为人工智能发展的最高阶段，机器达到超凡智能。
目前，超级人工智能仅存在于想象和假设中，我们尚未创造出这样的系统。
许多专家认为，达到超级人工智能可能还很遥远甚至不确定。同时，超级人工智能的前景也带来了诸多担忧：如果有一天机器智能超过人类，它们是否会反过来控制人类，或对人类造成风险？围绕超级智能的伦理和安全问题正成为热议话题。
尽管如此，科学家们仍在朝着这一目标努力，因为他们相信，如果得到良好控制，超级人工智能有望帮助人类解决未来最棘手的问题。
（总结来看，按发展水平分类，目前我们仅实现了弱人工智能（狭义AI）——专门针对特定任务的人工智能系统。强人工智能仍在研究中，超级人工智能则是未来的目标。接下来，我们将介绍另一种基于行为和“智能”程度的人工智能分类方法。）
基于功能的人工智能分类（反应型、有限记忆、心智理论、自我意识）
第二种分类方法侧重于人工智能的工作方式及其相较于人类的“理解”程度。根据此方法，人工智能分为四类，按智能水平从低到高依次为：反应型机器（Reactive Machines）、有限记忆人工智能（Limited Memory）、心智理论人工智能（Theory of Mind）和自我意识人工智能（Self-Aware）。
每一类代表人工智能在模仿人类认知和交互能力方面的进化阶段。以下是各类详细介绍：
反应型人工智能（Reactive Machine）
这是人工智能的最基础层级。反应型人工智能是指那些仅能对当前情境做出反应的系统，基于预设程序操作，没有“记忆”过去经验的能力。换句话说，它们没有记忆，也无法利用经验影响未来决策。
反应型人工智能的经典例子是棋类程序。如Deep Blue能够分析当前棋局并基于算法选择最佳走法，但它不会“记住”之前的棋局或学习经验；每局棋对它来说都是从零开始的机械反应。
尽管如此，反应型人工智能在其任务中表现出极高的效率——实际上，计算机已能击败世界顶级国际象棋大师，显示出其在狭窄领域内卓越的计算能力。
反应型人工智能的特点是响应速度快且行为可预测。但其最大缺陷是缺乏学习能力：如果环境或规则发生变化，系统无法适应。
如今，反应型人工智能仍广泛应用于需要即时且简单反应的自动化系统中，例如工业机器的自动控制器，按照固定条件运行。
有限记忆人工智能（Limited Memory）
有限记忆人工智能是下一层级，指系统能够存储并利用有限的历史信息来做出决策。与纯粹的反应型人工智能不同，这类人工智能能从历史数据中学习（尽管范围有限），以改进未来的响应。
大多数现代机器学习模型属于此类，因为它们在已有数据集上训练，并利用已学经验进行预测。
有限记忆人工智能的典型例子是自动驾驶技术。自动驾驶汽车通过传感器（摄像头、雷达等）收集周围环境数据，暂时记忆重要信息（如其他车辆位置、路障）以决定加速、刹车和转向，确保安全。
虽然车辆不会永久记忆所有见过的事物，但在行驶过程中会不断更新信息并利用短期记忆处理情境——这正是有限记忆人工智能的特征。
许多当前的狭义人工智能应用实际上也属于有限记忆类型。例如，面部识别系统通过学习大量样本图片（训练记忆），然后记忆新图像中的主要面部特征，以识别是否与数据库中的人匹配。
虚拟助手或智能聊天机器人也基于训练模型，能够记忆短期对话上下文（如记住您之前的问题），从而更自然地回答问题。总体来看，有限记忆人工智能占据了当前大多数人工智能系统，因其能利用历史数据，表现优于反应型人工智能，但仍未具备完全自我意识。
心智理论（Theory of Mind）
“心智理论”在人工智能中并非具体技术，而是指一种能够更深层次理解人类的人工智能智能水平。该术语借自心理学中的Theory of Mind，即理解他人拥有情感、思考、信念和意图的能力。达到心智理论水平的人工智能能够感知并推测人类或其他实体的心理状态，以便更好地互动。
想象一个能根据您的面部表情和语音判断您是开心还是难过的机器人，并据此调整其行为——这就是心智理论人工智能的目标。在这一层级，人工智能不仅机械处理数据，还需理解情感、动机等交流对象的因素。这使得人工智能能够更自然地进行社交互动，创造出具有同理心和响应能力的虚拟助手或机器人，仿佛真正的人类。
目前，心智理论人工智能仍处于研究阶段。部分系统已开始集成情感识别（如识别愤怒语气或悲伤面容），但要实现完整的心智理论仍任重道远。这是迈向强人工智能的关键一步，因为要拥有类人智能，机器必须能够理解人类。
人工智能科学家们正尝试教机器理解诸如情感和文化等非数据因素——这在该领域是一个不小的挑战。
自我意识人工智能（Self-Aware AI）
这是人工智能的最高层级，也是该领域的最大愿景：创造出拥有自我意识的机器。自我意识人工智能指的是不仅理解周围世界，还能知道自己是谁，拥有自我意识，感知自身状态，类似于人类的自我认知。
目前，自我意识人工智能完全不存在；它仅是一个假设性的概念。要达到这一水平，机器不仅要复制智能，还要复制人类的灵魂——而我们甚至尚未完全理解自己。如果有一天自我意识人工智能成为现实，那将是人类的伟大飞跃，但同时也伴随着无数伦理问题。
例如，一个有意识的人工智能是否应被视为拥有权利的“生命体”？如果它有情感，我们是否应对其承担道德责任？更重要的是，如果人工智能的自我意识超越人类，它是否还会服从命令，还是会自主决定目标？
这些问题目前尚无明确答案。因此，自我意识人工智能至今仅存在于科幻小说和电影中。
尽管如此，朝着这一层级的研究帮助我们更深入理解意识和智能的本质，从而在较低层级创造更智能的人工智能系统。自我意识人工智能的未来或许还很遥远，但它是人类人工智能发展道路上的终极目标。
可以看出，当前主流的人工智能类型主要是狭义人工智能（弱人工智能）——专门解决单一或一组特定任务的智能系统。我们周围的虚拟助手、聊天机器人、自动驾驶汽车、推荐系统、语音识别等，都是狭义人工智能高度发展的成果。
而强人工智能及更高级别的如心智理论人工智能和自我意识人工智能仍属于未来，需要更多年（甚至数十年）的研究。尽管面临诸多挑战，人工智能的持续进步有望为科学和人类生活开辟新天地。
了解各种人工智能类型有助于我们正确认识当前技术水平及未来发展潜力，从而科学合理地应用人工智能，确保生活和工作中的安全与效率。
总结，人工智能正取得飞跃发展，日益紧密地融入人类生活。将人工智能划分为不同层级和类型，有助于我们深入理解其本质，充分发挥现有优势，同时为未来更先进的人工智能做好准备。
随着计算机科学的快速发展，未来不远，我们或将见证强人工智能甚至超级人工智能的诞生——这目前仍是想象中的领域。可以肯定的是，人工智能将继续成为塑造人类社会未来的关键领域，而从现在开始正确理解它至关重要。
