人工智能（AI）可以分为两大类：弱人工智能和强人工智能。根据定义，弱人工智能（也称为狭义人工智能 – Artificial Narrow Intelligence）是指设计用来执行特定任务、范围有限的系统。相反，强人工智能（也称为通用人工智能 – Artificial General Intelligence）是指理想中的系统，能够像人类一样处理所有智能任务。
根本区别在于强人工智能理想中能够学习、推理并灵活应用知识于多个领域，类似人类，而弱人工智能仅在其预设的狭窄范围内高效运行。目前，所有实际应用的人工智能均属于弱人工智能；强人工智能仍处于研究阶段，主要存在于理论中。
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什么是弱人工智能？主要特征
弱人工智能（Artificial Narrow Intelligence）是目前最常见的人工智能类型。它们被训练和编程以执行特定任务，如图像识别、语音处理或基于模板的咨询。弱人工智能的特点包括：
- 任务专一：弱人工智能只专注于特定且预先确定的任务，例如自动驾驶、基础医疗诊断、客户服务聊天机器人。由于专注于单一任务，它们通常在该领域的表现优于人类。
- 基于数据：大多数弱人工智能采用机器学习和深度学习技术，分析大量数据，发现规律并做出预测。它们仅基于提供的数据“学习”，不会在该信息之外自主发展理解能力。
- 无意识：弱人工智能没有意识或自我认知。它仅基于算法和训练数据模拟智能，不像人类那样理解或感知世界。
- 能力有限：由于弱人工智能只擅长单一任务，遇到超出学习范围的新问题或情境时，无法自主解决。例如，虚拟助手只能回答预设范围内的问题，无法自动切换到创作音乐或绘画等其他任务。
根据多方调查，弱人工智能被定义为专门针对某些任务的狭义人工智能系统。如VNPT AI所述，弱人工智能仅在狭窄范围内表现良好，且无法自主超越既定任务限制。另一方面，弱人工智能在专业应用中表现出高度专注和准确性，为生活和工作带来巨大价值。
弱人工智能的应用
目前，我们周围的大多数人工智能应用都是弱人工智能。典型例子包括：
- 虚拟助手（Virtual Assistants）：如Siri、Google Assistant或Amazon Alexa等系统能够识别语音并执行简单命令（如定时、查询天气等），基于预设能力进行操作。尽管使用自然语言交流，但它们仅在训练数据范围内响应。
- 推荐系统（Recommendation Systems）：Netflix、YouTube或Amazon等平台利用弱人工智能分析用户的观看和购物历史，推荐合适的电影或产品。它们利用大数据学习能力，个性化用户体验并优化满意度。
- 计算机视觉（Computer Vision）：图像和视频识别应用，如安防监控、Google Photos中的图片分类，或基于摄像头的自动驾驶系统，均由弱人工智能驱动。例如，专用神经网络（如Ultralytics的YOLO模型）能够准确检测目标、交通标志或医疗图像分析，均限于特定任务范围内。
- 自然语言处理（NLP）与聊天机器人：弱人工智能广泛应用于机器翻译（如Google Translate）、客户咨询聊天机器人及文本分析应用。它们能够理解并基于学习的模式生成句子，但仅限于特定语境。例如，客户服务聊天机器人只回答企业特定领域内的问题。
上述例子表明，弱人工智能已经并正在改变多个行业：从医疗（辅助影像诊断）、金融（交易数据分析）、制造（自动质量控制）到服务（客户咨询）和娱乐。通过优化流程和自动化重复任务，弱人工智能帮助人们节省时间并提升工作效率。
什么是强人工智能？
与弱人工智能相反，强人工智能（Artificial General Intelligence – AGI）是指具备通用智能的人工智能系统，类似人类。根据VNPT AI，这是一种理论上的人工智能，能够执行任何人类能够完成的智能任务。
理想中的强人工智能不仅能从数据中学习，还能将知识应用于多种不同情境，无需具体程序指导。它将具备推理、规划、决策和适应新环境的灵活能力。
目前，强人工智能仍是人工智能研究的长期目标，尚无系统达到此水平。专家常将其比作具有人类水平的“意识”或“创造力”的机器。正如Ultralytics文章所述，强人工智能将能够独立分析信息并做出决策，类似人类。
强人工智能的理想特征包括复杂推理和问题解决能力、独立规划以及从经验中持续学习。例如，强人工智能将能够通过自然语言与人类自然交流，甚至为前所未有的情境创造新解决方案。
强人工智能的概念通常与通用人工智能（AGI）相关。根据Built In，AGI是“能够以类似人类的方式运作和处理”的系统——能够学习、解决问题并适应，类似自然智能。
然而，AGI目前仍仅存在于科幻和理论问题中。如果真正存在，AGI将能够通过扫描互联网上的全部信息，解决全球紧迫问题——这展示了强人工智能的巨大潜力。
强人工智能的潜力与未来应用
尽管强人工智能尚未实现，许多研究和预测提出了其可能带来变革的领域：
- 医疗：强人工智能能够自动诊断复杂疾病，并基于患者的全套医疗数据（包括基因、病史和生活方式）提出个性化治疗方案。例如，在药物开发中，强人工智能将加速新化合物的发现和效果预测，降低研发成本和时间。
- 金融：在金融领域，强人工智能能够实时分析全球市场，考虑经济、政治、社会甚至自然灾害等因素。它将持续从复杂数据中学习，以比现有狭义人工智能系统更高的准确度预测市场波动。
- 教育：强人工智能能够为每个学生个性化学习路径，跟踪进度并调整教学方法，以适应其能力和需求。该智能系统将基于学生的能力和兴趣，构建专属课程，取代统一教材。
- 科学研究与技术：理想的强人工智能能够整合各领域知识，从工程、环境到社会学，寻找全球性问题的解决方案，如气候变化、传染病或清洁能源。科幻视角中，AGI可“扫描”人类所有知识，解决最大挑战。
未来，强人工智能有望重塑多个产业。然而，AGI的发展也带来诸多伦理和安全挑战：我们必须确保其运行符合公共利益，避免产生不良后果。
>>> 你可能还不知道：什么是狭义人工智能和通用人工智能？
弱人工智能与强人工智能都是理解人工智能的重要概念。弱人工智能已经并正在日常生活中存在，具有具体应用，如虚拟助手、推荐系统或自动驾驶汽车，在特定任务中表现出高效能。
而强人工智能则是尚未实现的目标，旨在构建“像人类一样智能”的机器，能够自主学习和思考，覆盖更广泛的领域。目前，所有实际的人工智能系统均属于弱人工智能。
不过，强人工智能的研究仍不断开启未来巨大潜力，承诺将革新医疗、金融、教育及更多领域。理解这两种人工智能的概念和应用，有助于我们更谨慎且高效地引导技术发展。
