人工智能的类型 - 狭义智能、通用智能和超智能

并非所有人工智能都是生而平等的。当人们谈论人工智能时，他们可能指的是从垃圾邮件过滤器到有感知能力的机器人等任何东西。让我们通过查看三个主要类别来消除混乱。

🎯 狭义人工智能（弱人工智能）——我们今天所拥有的

狭义人工智能旨在很好地完成“一件特定的事情”。它不能做训练之外的任何事情。您今天与之交互的每个人工智能系统都是狭义人工智能：

• 垃圾邮件过滤器 - 擅长捕捉垃圾邮件，但在推荐晚餐方面毫无用处
• 卫星导航路线规划 - 很擅长指路，但不会写诗
• ChatGPT - 语言令人印象深刻，但无法亲自为您泡一杯茶

别让“弱”这个词欺骗了你。狭义人工智能在其特定任务上可以非常强大——通常比任何人类都好得多。它的“弱”仅在于它无法概括超出其构建目的的范围。

🌍 通用人工智能 (AGI)

AGI将是一个可以学习和执行人类可以执行的任何智力任务的系统。它可以从编写代码到创作音乐再到诊断疾病——所有这些都不需要针对每一项进行专门培训。

将狭义人工智能视为只能直线奔跑的世界级短跑运动员。 AGI 将成为一名十项全能运动员——无所不能。

AGI 存在吗？ 不。还没有。一些研究人员认为我们正在接近这一目标，而另一些研究人员则认为还需要几十年的时间，或者根本不可能实现。这是当今技术领域最大的争论之一。

⚡ 超级人工智能 (ASI)

ASI 在每个领域都超越了人类的能力——科学创造力、社交技能、战略思维，一切。这是科幻小说里的东西。

如果 AGI 是一名十项全能运动员，那么 ASI 就是一名同时打破每项运动项目的世界纪录的运动员。

ASI 不存在，也可能永远不存在。但理解这个概念是值得的，因为它推动了围绕人工智能安全和监管的大量对话。

🔄 人工智能分类的另一种方法 - 按能力

研究人员还根据人工智能“如何”处理信息对它进行分组：

反应机器

最简单的类型。他们对输入做出反应，但不记得过去的互动。 IBM 的深蓝（国际象棋计算机）是反应性的——它每回合都会从头开始评估棋盘。

内存有限

大多数现代人工智能都生活在这里。这些系统从历史数据中学习并使用最近的上下文来做出决策。自动驾驶汽车、推荐引擎和 ChatGPT 都使用有限的内存 - 它们会记住您的对话，但仅限于该会话。

心理理论（理论）

这将是理解情感、信仰和意图的人工智能——就像人类自然地理解彼此的方式一样。当前的人工智能可以“模拟”文本中的同理心，但它并不能真正理解你的感受。

自我意识人工智能（理论）

具有真正意识和自我意识的人工智能。这仍然牢牢地存在于哲学和科幻小说的领域。如今，还没有任何人工智能系统具备自我意识。

🤔 大型语言模型适合哪里？

像 GPT-4、Claude 和 Gemini 这样的模型是狭隘的人工智能，内存有限。是的，他们看起来非常多才多艺——他们可以写论文、解决数学问题、翻译语言和生成代码。但他们仍在做一件基本的事情：根据从训练数据中学到的模式来预测下一个可能的单词（或标记）。

他们不像你那样“理解”概念。他们非常擅长模式匹配，这看起来很像理解——但这不是一回事。

🧭 为什么这很重要

了解这些类别可以帮助您：

• 设定切合实际的期望 - 今天的人工智能很强大，但并不神奇