强人工智能与弱人工智能：有什么区别？

我们通常认为人工智能（AI）是模仿人类思维的计算智能。然而，这种描述并不适用所有的人工智能系统，因为各种类型的人工智能都有独特的特征。人工智能中的两个主要类别是 "强人工智能 "和 "弱人工智能"，代表了机器智能的不同方法。

 

现在，让我们研究一下强人工智能和弱人工智能之间的根本区别，并探索人工智能技术的现状。

什么是弱人工智能？

 

弱人工智能，也被称为窄人工智能，指的是专门为需要特定认知技能的自动化任务而设计的人工智能应用。这类人工智能利用为特定任务定制的机器学习模型，如物体识别、聊天机器人互动、个人语音助手、自动更正系统和谷歌搜索算法等。

你可能想知道为什么这类人工智能被称为 "弱 "人工智能。术语 "弱 "可能错误地暗示这些人工智能应用在某种程度上是缺乏的。然而，重要的是要认识到，人工智能的快速发展及其对各行业的普遍影响主要是由于狭窄的机器智能。标签 "弱 "表明这些应用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AI工具的几个例子。令人瞩目的是，这么多行业都在利用它们的广泛应用，甚至引发了关于人工智能有可能取代人类的辩论，让我们很多人都有这样的疑问："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 "弱人工智能 "行动的例子。

让我们探讨一下弱人工智能的七个常见应用：

1. 电子邮件垃圾邮件过滤器： 旨在检测并将垃圾邮件转移到垃圾邮件文件夹的功能。

2. 聊天机器人： 利用自然语言处理（NLP）与人类互动的工具是另一个弱人工智能的实例。

3. 人工智能艺术家： 利用人工智能的计算机生成的艺术可以将自然语言指令转化为图像，也属于窄人工智能的范畴。

4. 智能语音助手： Siri、Cortana、Alexa等可以通过响应语音指令代表你执行众多任务。

5. 社交媒体算法： 像Twitter、Instagram、Facebook，甚至Spotify等平台上的推荐都是由弱人工智能算法提供的。

6. 自主驾驶： 车辆的自动驾驶功能是弱人工智能的又一应用。

7. 医疗保健： 人工智能在医疗保健领域的应用，如能够在最小的人工干预下识别疾病的医疗诊断系统，是弱人工智能发挥作用的另一个例子。

尽管有 "弱人工智能 "的说法，但很明显，它有许多现实世界的应用，我们已经在使用。

弱人工智能的局限性

当今人工智能的局限性的主要原因是它专注于为人类实现特定任务的自动化。例如，ChatGPT和Google Bard被设计成大型语言模型（LLMs）。它们是专门为生成基于文本的内容而编制的。同样，Midjourney和Stable Diffusion是仅限于这一特定功能的文本到图像生成器。

让我们探讨一下弱人工智能的一些限制和缺点：

1. 由于特定任务的模型，能力有限。

2. 狭义的人工智能应用高度依赖数据，需要大型数据集来学习和执行某些任务。

3. 推而广之，大型数据集的使用会产生隐私和数据处理问题、

4. 弱人工智能经常依赖人类干预来执行任务，这可能会在过程中引入人类的偏见。

5. 这些应用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就已经成为有效的不可或缺的工具。

什么是强人工智能或AGI？

 

与弱人工智能相反，存在强人工智能，也被称为人工通用智能（AGI）。这种形式的人工智能是基于这样的信念：计算能力可以模仿人脑的能力，包括分析性思维和其他智力能力。强人工智能的目标是创造出能够完成人类所能完成的任何智力任务的机器，但不一定是以与人类相同的方式。

与弱人工智能不同，强人工智能并不依赖特定的编程模型来执行狭窄的任务。相反，它拥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不断发展，并适应环境的变化。

这将是可能导致奇点的强人工智能。然而，需要注意的是，强人工智能仍然是一个遥远的目标，因为这个领域的许多工作在很大程度上仍然是理论性的。强人工智能的概念本身经常从科幻电影和小说中获得灵感。

强人工智能的应用

由于强人工智能的发展仍需完成，在实际的、真实的场景中找到它几乎是不可能的，这使得许多关于其使用和发展的讨论都是纯粹的理论。然而，这里有五个可以利用强人工智能的预期应用：

1. 情绪智力和思维处理： 对人类情感和思维过程的理解可以被纳入AGI系统，使医疗保健、教育和客户服务等行业受益。

2. 决策： 配备强大人工智能的机器可以拥有基于理性的自主决策能力。

3. 进化： 强大的人工智能系统可以使机器适应和修改自己，以更好地适应其周围的环境。

4. 意识： 自我意识和有意识的决策能力可以通过强人工智能系统实现。

5. 人工创造力： 强大的人工智能可能会释放出人工创造力的潜力，使机器能够在没有人类指令的情况下产生创新的想法。

尽管AGI在很大程度上是理论性的，但它显然具有巨大的潜力。

强人工智能的局限性

强人工智能或AGI有可能为我们的社会带来变革。然而，在实施此类系统时，必须解决几个考虑因素和挑战:

1. 复杂性，因为强人工智能需要大量的数据和高计算能力进行训练。

2. 围绕强人工智能在现实世界场景中的行为的不确定性而产生的伦理考虑（例如，AGI系统可能会为人类做出有害的决定）。

3. AGI系统将严重依赖人类的数据，这可能会导致人类带来的偏见。

4. 强人工智能行为的安全性和责任（例如，确定在出错时谁应该负责）。

鉴于AGI改变世界的潜力，在任何此类产品向公众发布之前，必须有广泛的监管。监管生成性人工智能已经很困难了，而AGI将使这些问题再上一个台阶。

强人工智能和弱人工智能之间的区别

强人工智能和弱人工智能在其目的、学习方法和解决问题的方法方面有几个明显的区别。让我们来探讨这些区别。

目的

两种人工智能系统之间的一个明显区别在于其目的。弱人工智能系统主要是为了实现特定过程的自动化，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，强人工智能系统，虽然是假想的，但其目的是模仿人脑的功能。这些系统可以说拥有自我意识、意识和分析能力，使它们能够承担广泛的一般任务，很像人类。

学习方法

狭义人工智能和AGI系统在其学习方法上也有分歧。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。通常情况下，弱人工智能通过根据预先确定的标准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的方法来处理和分析信息。

解决问题的方法

弱人工智能系统是专门为重复性任务而设计的，这些任务需要对数据集进行仔细检查和模式识别。这使该系统能够做出可靠的预测和结果。

相比之下，强人工智能采取了一种解决问题的方法，旨在处理更复杂和创造性的任务。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。

人工智能技术的现状

今天，我们的日常平凡任务主要是由狭窄或弱小的人工智能自动完成。然而，这些系统缺乏人脑自然产生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的发展，以纳入更多类似人类的计算系统。

人工通用智能（AGI）将远比其弱人工智能的同类产品更复杂。尽管如此，AGI仍处于早期发展阶段，在成为现实之前还有很长的路要走。