弱人工智慧與強人工智慧
弱人工智慧與強人工智慧都是理解人工智慧的重要概念。弱人工智慧已經存在於日常生活中，具有虛擬助理、推薦系統或自駕車等特定應用，在專門任務中展現高效率。
理解人工智慧分類：弱智慧與強智慧
人工智慧（AI）可分為兩大類型：弱人工智慧與強人工智慧。依定義，弱人工智慧（又稱為狹義人工智慧－Artificial Narrow Intelligence）是設計用來執行特定狹窄任務的系統。相對地，強人工智慧（也稱為通用人工智慧－Artificial General Intelligence）指的是能像人類一樣處理任何智慧任務的理想系統。
狹義智慧
- 任務專一的表現
- 以資料驅動的學習
- 基於演算法的回應
通用智慧
- 類人推理能力
- 跨領域的彈性
- 獨立學習能力
根本差異在於理想的強人工智慧能夠像人類一樣靈活學習、推理並應用知識於多個領域，而弱人工智慧僅能在其被程式設計的狹窄範圍內有效運作。目前，所有實際應用的人工智慧皆屬於弱人工智慧類別；強人工智慧仍處於研究階段，主要為理論探討。
什麼是弱人工智慧？主要特徵
弱人工智慧（狹義人工智慧）是當今最常見的人工智慧形式。這些系統被訓練和程式設計來執行特定任務，如影像辨識、語音處理或基於範本的諮詢服務。
任務專精
專注於特定且預先定義的任務，在狹窄領域中表現卓越。
- 自動駕駛系統
- 醫療診斷工具
- 客服聊天機器人
資料驅動學習
利用機器學習與深度學習分析資料集並識別模式。
- 從訓練資料中辨識模式
- 預測分析
- 限於提供的資訊
無意識
透過演算法模擬智慧，無自我意識或理解能力。
- 基於演算法的回應
- 無真正理解
- 缺乏類人感知
能力有限
無法適應程式範圍外的情境或解決無關問題。
- 單一任務卓越
- 無跨領域轉移能力
- 操作範圍僵硬
弱人工智慧被定義為專注於特定任務的狹義人工智慧系統。它僅在狹窄範圍內表現良好，無法超越其指定任務的限制。
— VNPT AI 研究
弱人工智慧的應用
目前，我們周遭大多數的人工智慧應用皆屬於弱人工智慧。這些系統已透過專門智慧應用改變多個產業。
虛擬助理
推薦系統
電腦視覺
自然語言處理
什麼是強人工智慧？
與弱人工智慧相對，強人工智慧（通用人工智慧－AGI）指具備類似人類的通用智慧的人工智慧系統。這是一種理論上的人工智慧，能夠執行任何人類能完成的智慧任務。
通用智慧
能在各種情境中應用知識，無需特定程式設計。
- 跨領域推理
- 靈活解決問題
- 適應性學習
類人能力
推理、規劃、決策並適應新環境。
- 獨立決策
- 創造性解決問題
- 情境理解
持續學習
自我提升並為前所未有的情況開發新解決方案。
- 基於經驗的學習
- 知識整合
- 創新能力
AGI 是一種能像人類一樣運作與處理的系統，能學習、解決問題並類似自然智慧地適應環境。
— Built In 研究
強人工智慧的概念常與通用人工智慧（AGI）相關聯。若真實的 AGI 系統存在，它能透過掃描網路上所有資訊解決緊迫的全球問題，這是強人工智慧巨大潛力的範例。
強人工智慧的潛力與未來應用
雖然強人工智慧尚未實現，許多研究與預測指出其可透過通用智慧能力革新多個領域。
醫療革命
強人工智慧可自動診斷複雜疾病，並根據包含基因、病史與生活習慣的全面病患資料提出個人化治療方案。
- 全面病患分析
- 個人化治療方案
- 加速藥物開發
- 預測性健康監控
金融智慧
強人工智慧可即時分析全球市場，考量經濟、政治、社會因素及自然災害，進行全面市場預測。
- 即時全球市場分析
- 多因素風險評估
- 預測性市場建模
- 自動化投資策略
個人化教育
強人工智慧可為每位學生量身打造學習路徑，監控進度並調整教學方法以符合個別能力與需求。
- 客製化學習方案
- 即時進度監控
- 適應性教學方法
- 個人優勢最佳化
科學研究
強人工智慧可整合各領域知識，尋找氣候變遷、疫情或潔淨能源等全球挑戰的解決方案。
- 跨學科知識整合
- 全球挑戰解決方案
- 加速發現過程
- 全面資料分析
主要重點整理：弱人工智慧 vs 強人工智慧
弱人工智慧應用
- 虛擬助理
- 推薦系統
- 自駕車
- 高任務專一效率
強人工智慧願景
- 類人智慧
- 自我學習能力
- 跨領域思考
- 革命性潛力
弱人工智慧與強人工智慧都是理解人工智慧的重要概念。弱人工智慧已存在於日常生活中，具有虛擬助理、推薦系統或自駕車等特定應用，在專門任務中展現高效率。
同時，強人工智慧仍是未達成的目標，旨在打造具備自我學習與廣泛思考能力的「類人智慧」機器。目前，所有實務上的人工智慧系統皆屬於弱人工智慧。
理解這兩種人工智慧的概念與應用，有助於我們更謹慎且有效地引導技術發展，確保負責任地邁向通用人工智慧。
