人工智能（AI）正成為當今一個熱門的科技趨勢，廣泛應用於生活的各個領域，從商業、教育到醫療。那麼，什麼是人工智能？又有哪些AI類型？了解常見的人工智能類型將有助於我們掌握AI的運作方式及其在實際應用中的有效利用。

人工智能（AI）是一種技術，使機器（尤其是電腦）能夠像人類一樣“學習”和“思考”。AI不再是按照固定指令編程，而是利用機器學習算法，從數據中自我學習，模擬人類的智能能力。

因此，電腦能夠執行需要思考的任務，如問題分析、語言理解、語音和圖像識別，甚至做出智能決策。

為了更清楚地理解AI，人們通常從兩個主要角度對人工智能進行分類：(1) 根據智能發展程度分類（AI相較於人類的智慧或能力水平），以及 (2) 根據功能及與人類相似程度分類（AI的運作方式及行為與人類智慧的比較）。今天，讓我們與 INVIAI 一起詳細了解這兩種分類方式下的各種AI類型吧！

根據發展程度分類的AI（ANI、AGI、ASI）

第一種分類方法根據AI系統的智慧水平和能力範圍，將AI分為三大類：弱人工智能（Artificial Narrow Intelligence - ANI）、強人工智能（Artificial General Intelligence - AGI）和超人工智能（Artificial Super Intelligence - ASI）。

其中，弱人工智能（或稱狹義AI）是目前唯一已在現實中存在的類型，而強人工智能和超人工智能仍處於研究或假設階段。讓我們逐一了解這些類型的特點：

狹義人工智能（弱AI – Artificial Narrow Intelligence）

弱AI（Narrow AI）是指設計用來執行特定任務或有限數量任務的人工智能系統。重要的是，這類AI僅在其被編程的狹窄範圍內智能，無法自我理解或學習超出該範圍的知識。目前大多數AI應用都屬於狹義AI，且實際上這是唯一被廣泛使用的AI類型。

狹義AI的典型例子是虛擬助理，如Siri、Alexa、Google Assistant——它們能通過語音指令設置鬧鐘、搜尋資訊、發送訊息，但無法自行執行超出預設功能的任務。此外，弱AI還廣泛存在於其他熟悉的應用中，包括：

• 推薦系統，如Netflix、Spotify等平台根據用戶喜好推薦電影和歌曲。
• 自動客服聊天機器人，模擬對話以文字或語音回答基本問題。
• 自動駕駛汽車（如Tesla電動車）及工業機器人——利用AI自主運行，但仍在預設情境範圍內。
• 圖像、面部及語音識別，例如用於解鎖手機的面部識別功能，或語音翻譯（Google翻譯）。

這些應用顯示狹義AI已無處不在，且在特定任務上常常超越人類能力（例如AI能比人類更快分析大量數據）。然而，狹義AI缺乏全面的“智慧”，無法自我意識或理解其專業領域之外的知識。

通用人工智能（強AI – Artificial General Intelligence）

強AI（General AI）指的是具有與人類相當的智能能力的人工智能，涵蓋所有智能層面。這意味著強AI系統能夠自我理解、學習並執行人類能完成的所有智能任務，具備獨立思考、創造力及靈活適應全新情境的能力。

這正是AI研究者追求的終極目標——打造一個擁有如人腦般意識與通用智慧的機器智能。

然而，目前強AI仍僅存在於理論層面，尚無任何AI系統達到真正的AGI水平。強AI的發展需要科學研究上的重大突破，尤其是在模擬人類思考與學習方式方面。換句話說，我們尚未確定如何教導機器擁有自我意識和與人類相似的靈活智能。

部分現代AI模型（如大型語言模型GPT）已展現出一些通用智能的特徵，但本質上仍屬於狹義AI，專注於特定任務（例如理解和生成文本），尚未達到真正的強AI。

超人工智能（超AI – Artificial Super Intelligence）

超AI（Super AI）是指在各方面能力遠超人類的人工智能。超AI系統不僅能完成所有人類能做的事，還能做得更好得多——更快、更聰明、更精確，涵蓋所有領域。

超AI能自我學習、自我改進，甚至提出人類未曾想到的決策和解決方案。這被視為AI發展的最高階段，當機器達到超凡智慧。

目前，超AI僅存在於想像和假設中，我們尚未創造出這樣的系統。

許多專家認為，達到超AI可能還很遙遠甚至不確定。同時，超人工智能的前景也帶來了諸多擔憂：如果有一天機器智慧超越人類，它們會否反過來控制人類，或對人類造成風險？圍繞超智能AI的倫理與安全問題正成為熱議話題。

儘管如此，科學家仍在努力研究這一目標，因為他們相信，若能妥善控制，超AI將有助於解決人類未來最棘手的問題。

（總結來說，根據發展程度，目前我們僅達到弱AI（狹義AI）階段——專門針對特定任務的AI系統。強AI仍在研究中，超AI則屬於未來的願景。接下來，我們將探討另一種根據AI行為和“智慧”程度的分類方法。）

根據功能分類的AI（反應型、有限記憶、心智理論、自我意識）

第二種分類方法聚焦於AI的運作方式及其相較於人類的“理解”程度。依此，AI分為四類，由低到高依次為：反應型機器（Reactive Machines）、有限記憶AI（Limited Memory）、心智理論AI（Theory of Mind）及自我意識AI（Self-Aware）。

每種類型代表AI在模仿人類認知與互動能力上的不同進化階段。以下是各類詳細介紹：

反應型AI（Reactive Machine）

這是人工智能中最基本的層級。反應型AI系統只能根據當前情況做出反應，完全依賴預先編程的規則，無法“記憶”過去經驗。換言之，它們沒有記憶能力，也無法利用過去經驗影響未來決策。

反應型AI的經典例子是棋類遊戲程式。像Deep Blue這樣的電腦能分析當前棋局並根據算法選擇最佳走法，但不會“記住”之前的棋局或從中學習；每局棋對它們來說都是全新的反應。

儘管如此，反應型AI在其任務中能達到極高效能——事實上，這類電腦曾擊敗世界頂尖國際象棋大師，展現出在狹窄範圍內卓越的計算能力。

反應型AI的特點是反應速度快且行為可預測，但最大缺點是缺乏學習能力：若環境或規則與原始編程不同，系統無法適應。

現今，反應型AI仍廣泛應用於需要即時且簡單反應的自動化系統，例如工業機械中根據固定條件運作的自動控制器。

有限記憶AI（Limited Memory）

有限記憶AI是下一階段，這類AI系統能存儲並利用有限的過去資訊來做決策。與純粹反應型AI不同，這類AI能從歷史數據中學習（雖然範圍有限），以提升未來的反應效果。

大多數現代機器學習模型屬於此類，因為它們在已有數據集上訓練，並利用已學習的經驗進行預測。

有限記憶AI的典型例子是自動駕駛技術。自駕車通過感測器（攝像頭、雷達等）收集周圍環境數據，並暫時記憶重要資訊（如其他車輛位置、路障）來決定加速、剎車和轉向，確保安全。

雖然車輛不會永久記住所有見過的事物，但在行駛過程中會不斷更新資訊，利用短期記憶處理當前情況，這正是有限記憶AI的特徵。

許多現有的狹義AI應用實際上也屬於有限記憶類。例如，面部識別系統通過學習大量樣本照片（訓練記憶），並記住新照片中的主要面部特徵，以判斷是否與資料庫中的人匹配。

虛擬助理或智能聊天機器人也基於訓練模型，能記住短期對話上下文（如之前的提問）以提供更自然的回答。總體來說，有限記憶AI佔據了當前大多數AI系統，因為它們能利用過去數據提升效能，優於反應型AI，但仍無法完全自我意識。

心智理論AI（Theory of Mind）

“心智理論”在AI中並非具體技術，而是一個概念，指的是AI能在更深層次上理解人類的能力。該術語源自心理學中的Theory of Mind，即理解他人擁有情感、思想、信念和意圖的能力。達到心智理論層級的AI能夠感知並推測人類或其他實體的心理狀態，以便更有效互動。

想像一個能根據你的面部表情和語氣判斷你是快樂還是悲傷的機器人，並相應調整其行為——這正是心智理論AI的目標。在這個層級，AI不僅是機械地處理數據，而是需要理解情感和動機，從而能夠進行更自然的社交互動，創造出具有同理心和回應能力的虛擬助理或機器人，猶如真人般。

目前，心智理論AI仍處於研究階段。部分AI系統已開始整合情感識別（如識別憤怒語氣或悲傷面容），但要達到完整的心智理論還有很長的路要走。這是邁向強AI的重要一步，因為要擁有人類般的智能，機器必須能夠理解人類。

AI科學家正嘗試教導機器理解非數據因素，如情感和文化，這是該領域的一大挑戰。

自我意識AI（Self-Aware AI）

這是AI領域的最高層級，也是最具雄心壯志的目標：創造出擁有自我意識的機器。自我意識AI指的是不僅理解周遭世界，還能認識自己是誰，擁有自我意識，能感知自身狀態，猶如人類的自我認知。

目前，自我意識AI完全不存在；它仍是理論上的構想。要達到這一水平，機器不僅要複製智慧，還要複製人類的靈魂——這甚至是我們自己尚未完全理解的。若有一天自我意識AI成為現實，將是人類歷史上的重大轉折點，同時也伴隨著無數倫理問題。

例如，一個有意識的AI是否應被視為擁有權利的“生命體”？如果它有情感，我們是否對它負有道德責任？更重要的是，如果人工智能的自我意識超越人類，它是否仍會服從命令，還是會自主決定目標？

這些問題目前尚無明確答案。因此，自我意識AI至今僅存在於科幻小說和電影中。

儘管如此，朝向這一層級的研究有助於我們更深入理解意識與智能的本質，從而在較低層級創造更智能的AI系統。自我意識AI的未來或許還很遙遠，但它是人類AI發展歷程中的終極目標。

可以看出，目前常見的人工智能類型主要是狹義AI（弱AI）——專門解決特定任務或任務組的智能系統。圍繞我們的虛擬助理、聊天機器人、自動駕駛車輛、推薦系統、語音識別等，都是高度發展的狹義AI成果。

而強AI及更高層級如心智理論AI和自我意識AI仍屬未來，需多年（甚至數十年）研究。儘管挑戰重重，AI的不斷進步承諾將為科學與人類生活開啟新篇章。

了解各種AI類型有助於我們認識當前技術所處階段，以及未來可能達到的高度，從而更準確地應用AI，確保生活與工作中的安全與效益。

總結，人工智能正快速進步，與人類日益緊密相連。將AI分類為不同層級和類型，有助於我們清晰理解每種技術的本質，充分利用現有優勢，並為未來更先進的AI做好準備。

隨著計算科學的迅速發展，未來不遠，我們或將見證強AI甚至超人工智能的誕生——這些目前仍屬於想像。毫無疑問，AI將繼續成為塑造人類社會未來的關鍵領域，而從現在開始正確認識它至關重要。