什麼是狹義人工智慧與通用人工智慧？

在當今科技時代，人工智慧（AI）已滲透生活的各個層面。我們經常聽到AI在日常應用中出現，從手機上的虛擬助理到自駕車。

然而，並非所有AI系統都相同。事實上，AI被分為不同層級，最常見的是狹義人工智慧（Artificial Narrow Intelligence – ANI，也稱為弱人工智慧）與通用人工智慧（Artificial General Intelligence – AGI，也稱為強人工智慧）。那麼，究竟什麼是狹義人工智慧與通用人工智慧？它們有何差異？讓我們跟著INVIAI詳細探討。

什麼是人工智慧？

在區分狹義人工智慧與通用人工智慧之前，我們需要先了解什麼是人工智慧。根據斯圖爾特·羅素（Stuart Russell）與彼得·諾維格（Peter Norvig）等專家的經典定義，AI是「智能代理的研究與設計，智能代理是一種能感知環境並採取行動以最大化成功機會的系統。」簡單來說，AI是創造能執行需要人類智慧的任務的機器或軟體。

AI是智能代理的研究與設計，智能代理是一種能感知環境並採取行動以最大化成功機會的系統。

— 斯圖爾特·羅素 & 彼得·諾維格，人工智慧研究者

實際上，人工智慧涵蓋許多不同系統，從簡單演算法到複雜的機器學習模型。根據範圍與智慧能力，AI可分為狹義人工智慧（ANI）、通用人工智慧（AGI），甚至進一步到超級智慧人工智慧（ASI）。目前，狹義人工智慧是唯一已開發並廣泛應用的類型，而通用人工智慧仍屬理論階段。為了更好理解，讓我們深入探討各概念。

人工智慧概念視覺化

什麼是狹義人工智慧？

狹義人工智慧只專注於單一領域或問題，例如臉部辨識、語言翻譯、下棋等。狹義人工智慧在其被程式設計或訓練的任務範圍內表現卓越，許多系統甚至在其狹窄領域中超越人類。然而，狹義人工智慧缺乏自我意識或類似人類的推理能力，且無法超出其程式範圍擴展理解。

換句話說，狹義人工智慧系統就像某一領域的超級專家，但在其專長之外的領域完全「盲目」。這也是為何稱為弱人工智慧——並非性能弱，而是智慧受限於預設範圍內。

常見的狹義人工智慧範例

優勢與限制

基於這些限制，研究者長期期望開發能像人類智慧般廣泛且靈活思考的更高階AI——即通用人工智慧（AGI）。

狹義人工智慧概念示意圖

什麼是通用人工智慧？

如果狹義人工智慧是某一領域的專家，那麼通用人工智慧被想像成能幾乎所有事都做得好的「通才」——從駕駛、烹飪、程式設計到醫療診斷、法律諮詢等，類似智慧人類能處理多種不同工作。

另一種想像是：強人工智慧是人類水平的人工智慧。它不僅遵循既有指令，還能獨立思考、規劃、創造並適應新情境——這是狹義人工智慧所缺乏的能力。

在科幻作品中，通用人工智慧常被描繪成具有人類般認知與意識，甚至情感的機器。例如《鋼鐵人》中的J.A.R.V.I.S.或電影《她》中的Samantha，都是被想像成具有人類智慧的AI。它們能自然對話、學習新知，靈活應對無數人類需求。

雖然我們在狹義人工智慧上取得顯著進展，但通用人工智慧仍是重大挑戰，可能還需數十年研究。

— 伊桑·莫利克，賓夕法尼亞大學副教授

為何打造通用人工智慧如此困難？

原因在於，要擁有人類般智慧，AI必須整合多種複雜能力：從語言理解、影像感知、邏輯推理、抽象思考，到從經驗學習與社會適應。這需要演算法突破、大量運算能力與龐大多元訓練資料。

此外，開發人類水平AI時還有無數倫理與安全問題需考量——如確保其行為合乎倫理，且若變得過於智慧，人類仍能掌控。這不僅是技術問題，也涉及社會與哲學層面。

通往AGI的當前進展

雖然真正的AGI尚不存在，但近年部分先進AI系統開始展現部分泛化能力。例如大型語言模型（如OpenAI的GPT-3、GPT-4）能執行多種任務：回答問題、寫作、程式設計、翻譯，甚至通過部分人類測試。

然而，即使這些先進模型依定義仍屬狹義人工智慧，因為它們缺乏真正自主學習，且受限於技術與資料限制。

例如，生成式AI如ChatGPT知識廣泛，但無法自主學習初始訓練資料外的新知識，也無法在未經額外程式設計下切換至現實世界的實體任務。因此，真正的通用人工智慧仍是未來目標，而非現實。

未來通用人工智慧的假想範例

這些範例尚不存在，但代表AI研究者的願景。若有一天成功打造通用人工智慧，將是科技的巨大飛躍——可能成為人類歷史上的新「工業革命」。

然而，伴隨利益而來的是前述的重大挑戰與風險，如如何控制能自我提升且超越人類理解的智慧？這也是AGI發展備受爭議、需謹慎推進的原因。

若AGI是人類水平智慧，那ASI則是超越人類的智慧。有人擔憂若ASI出現，可能對人類造成不可預測的後果，因其智慧過於強大且超出我們掌控。但這是遙遠的未來故事。本文聚焦於兩個可行且較接近的層級：狹義人工智慧（現今）與通用人工智慧（未來/期望）。

通用人工智慧概念視覺化

狹義人工智慧與通用人工智慧的差異

總結來說，狹義人工智慧（ANI）與通用人工智慧（AGI）在多方面根本不同。以下為兩種AI主要差異的比較與說明：

狹義人工智慧與通用人工智慧差異的視覺比較

結論

理解狹義人工智慧與通用人工智慧的差異是掌握當今及未來人工智慧全貌的第一步。狹義人工智慧已帶來無數實際生活效益，從自動化任務、提升勞動生產力，到改善服務與日常便利。我們熟悉的虛擬助理、自駕車、資料分析等皆屬狹義人工智慧。狹義人工智慧是現今AI時代的基礎，有效解決特定問題。

同時，通用人工智慧如同AI研究中的聖杯——遙遠但充滿希望的目標。若有一天實現，將見證重大變革：機器能做幾乎所有人類能做的事，為科學、醫療、教育、經濟等開啟新可能。

然而，伴隨希望而來的是技術與倫理上的重大挑戰。通往AGI的路仍漫長，需科學家、工程師、社會專家與政府跨領域合作。

總結，狹義人工智慧與通用人工智慧代表兩種不同層級的人工智慧。狹義人工智慧是現實——在狹窄範圍內強大，支援人類多項特定任務。通用人工智慧是未來願景——全方位類人智慧，充滿希望但挑戰重重。

如前所述：目前我們僅征服了狹義人工智慧，而通往通用人工智慧（乃至超級智慧人工智慧）的道路仍然漫長。

然而，AI研究的每一步前進都使我們更接近目標。隨著科技快速發展，誰能預料，幾十年後，曾經的科幻故事將逐漸成為現實。