我们通常将人工智能（AI）视为模仿人类思维的计算智能。然而，这种特征并不适用于所有人工智能系统，因为各种类型的人工智能具有不同的特征。人工智能中的两个主要类别是“强AI”和“弱AI”，代表了机器智能的不同方法。
现在，让我们看看强AI和弱AI之间的根本区别，并探讨AI技术的现状。
什么是弱人工智能？
弱 AI，也称为狭义 AI，是指专门设计用于自动化需要特定认知技能的任务的 AI 应用程序。这类人工智能利用为特定任务量身定制的机器学习模型，例如对象识别、聊天机器人交互、个人语音助手、自动更正系统和 Google 搜索算法等。
您可能想知道为什么这类 AI 被称为“弱”AI。“弱”一词可能错误地暗示这些人工智能应用程序在某种程度上缺乏。然而，重要的是要认识到，人工智能的快速发展及其对各个行业的普遍影响主要是由于狭窄的机器智能。标签“弱”表示这些应用程序专注于特定或狭窄的认知功能。
弱人工智能的应用
ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion、DALL-E 和 Bard 只是 2022 年和 2023 年风靡全球的人工智能工具的几个例子。值得注意的是，如此多的职业正在利用它们的广泛应用，甚至引发了关于人工智能取代人类的潜力的争论，并给我们中的许多人留下了一个问题，“ChatGPT 能取代我吗？
然而，重要的是要注意，这些惊人的工具仍然被归类为“弱AI”的例子。
让我们探讨弱AI的七个常见应用：
- 垃圾邮件过滤器：旨在检测垃圾邮件并将其转移到垃圾邮件文件夹的功能。
- 聊天机器人：利用自然语言处理（NLP）与人类互动的工具是弱AI的另一个例子。
- 人工智能艺术家：使用人工智能的计算机生成艺术可以将自然语言指令转换为图像，也属于狭义人工智能的保护伞。
- 智能语音助手：Siri，Cortana，Alexa和其他可以通过响应语音命令代表您执行许多任务。
- 社交媒体算法：Twitter，Instagram，Facebook甚至Spotify等平台上的推荐都是由弱AI算法驱动的。
- 自动驾驶：车辆中的自动驾驶功能是弱AI的又一应用。
- 医疗保健：人工智能在医疗保健中的应用，例如能够以最少的人为干预识别疾病的医疗诊断系统，是弱人工智能在行动中的其他例子。
尽管有“弱AI”一词，但很明显，它有许多我们已经在使用的实际应用。
弱人工智能的局限性
当今人工智能局限性的主要原因是它专注于自动化人类的特定任务。例如，ChatGPT和Google Bard被设计为大型语言模型（LLM）。它们专门编程用于生成基于文本的内容。同样，中途和稳定扩散是仅限于此特定功能的文本到图像生成器。
让我们探讨一下弱AI的一些局限性和缺点：
- 由于特定于任务的模型，功能有限。
- 狭义的人工智能应用程序高度依赖数据，需要大型数据集来学习和执行某些任务。
- 推而广之，使用大型数据集可能会产生隐私和数据处理问题。
- 弱人工智能通常依靠人为干预来执行任务，这可能会在过程中引入人为偏见。
- 这些应用程序可能容易受到网络威胁和漏洞的影响。
然而，尽管有这些限制，像ChatGPT这样的工具在公开发布的短时间内已经变得不可或缺。
与弱AI相反的是强AI，也称为通用人工智能（AGI）。这种形式的人工智能是基于这样一种信念，即计算能力可以模仿人脑能力，包括分析思维和其他智力能力。强人工智能旨在创造能够执行人类可以完成的任何智力任务的机器，不一定以与人类相同的方式。
与弱AI不同，强AI不依赖于特定的编程模型来执行狭窄的任务。相反，它具有通过模拟人脑功能来处理一般任务的潜力。AGI有能力使技术系统随着时间的推移而发展并适应环境的变化。
强大的人工智能可能会导致奇点。然而，重要的是要注意，强大的人工智能仍然是一个遥远的目标，因为该领域的许多工作在很大程度上仍然是理论性的。强AI的概念本身往往从科幻电影和小说中汲取灵感。
强人工智能的应用
由于强人工智能的开发仍然需要完成，因此在实际的现实世界场景中找到它几乎是不可能的，这使得关于它的使用和发展的大部分讨论纯粹是理论上的。但是，以下是可以利用强AI的五个预期应用：
- 情商和思维处理：对人类情感和思维过程的理解可以纳入AGI系统，使医疗保健，教育和客户服务等行业受益。
- 决策：配备强大人工智能的机器可以具备基于理性做出自主决策的能力。
- 进化：强大的人工智能系统可以使机器适应和修改自己，以更好地适应周围环境。
- 意识：自我意识和有意识的决策能力可以通过强大的人工智能系统来实现。
- 人工创造力：强大的人工智能可以释放人工创造力的潜力，允许机器在没有人类指令的情况下产生创新的想法。
尽管AGI在很大程度上具有理论性质，但它显然具有巨大的潜力。
强人工智能的局限性
强大的人工智能或AGI有可能改变我们的社会。但是，在实施此类系统时，必须解决一些考虑因素和挑战。
- 复杂性，因为强大的人工智能需要大量的数据和强大的计算能力来进行训练。
- 由现实场景中强人工智能行为的不确定性引起的道德考虑（例如，AGI系统可能会对人类做出有害的决定）。
- AGI系统将严重依赖人类数据，这可能导致人为偏见。
- 强人工智能行为的安全性和责任（例如，确定出现问题时谁应该承担责任）。
鉴于AGI改变世界的潜力，在任何此类产品向公众发布之前，必须实施广泛的监管。监管生成人工智能已经足够困难了，AGI将把这些问题提升一个档次。
强人工智能和弱人工智能在目的、学习方法和解决问题的方法方面有几个显着差异。让我们探讨一下这些区别。
目的
这两个人工智能系统之间的显着区别在于它们的目的。弱人工智能系统主要用于自动化特定流程并执行定义明确的任务，从而提高各个领域的效率。
另一方面，强大的人工智能系统虽然是假设的，但旨在模仿人脑的功能。这些系统可以说具有自我意识，意识和分析能力，使它们能够像人类一样承担广泛的一般任务。
学习方法
狭义的AI和AGI系统在学习方法上也存在差异。狭义人工智能依靠特定的数据集来学习模式和执行重复性任务。通常，弱人工智能通过根据预定标准对数据进行分类来处理数据。
相比之下，AGI机制需要大量的数据来执行一般职责，旨在模仿人类思维的认知过程。因此，AGI采用数据聚类和链接方法来处理和分析信息。
解决问题的方法
弱人工智能系统专为重复性任务而设计，需要仔细检查数据集和模式识别。这使系统能够做出可靠的预测和结果。
相比之下，强人工智能采用解决问题的方法，旨在处理更复杂和更具创造性的任务。它依赖于广泛的数据集，并不断发展以适应新的条件和挑战。
今天，我们的日常日常任务主要由狭义或弱人工智能自动化。然而，这些系统缺乏人类大脑自然而然的认知能力和分析思维。因此，研究人员和开发人员目前正专注于推进人工智能，以整合更多类似人类的计算系统。
通用人工智能（AGI）将比其弱人工智能对应物复杂得多。尽管如此，AGI仍处于发展的早期阶段，在成为现实之前还有很长的路要走。
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