最常见的人工智能类型是什么？7 种类型的细分

你有过像乔伊买一本百科全书时的感觉吗？

谈论人工智能有时就会有这种感觉。

每个人都在谈论最新的人工智能系统，使用新词汇、新用例和尖端技术，（老实说）要跟上时代的步伐可能很难。

有一些用于内容创建的人工智能生成工具；

人工智能研究机器人可以帮助你回答任何问题，甚至自动驾驶汽车也可以利用最新的人工智能技术在道路上导航。

这一切都会让你感到有些困惑（就像乔伊在那部电影中一样）。 朋友 集）。

如果您想了解当今最常用的人工智能类型，请继续阅读。

本博客将介绍 7 种不同类型的人工智能、它们目前的用途以及对未来的影响。

7 种人工智能：概述

一般来说，人工智能有 7 种类型。

每种类型都代表不同的能力或专长。

那么，人工智能有哪 7 种类型呢？让我们来分析一下。

人工智能类型	说明	实例
窄幅人工智能 (ANI)	专门从事一项任务，缺乏记忆力，无法适应预设参数之外的情况。	Siri、Netflix 推荐系统、客服聊天机器人。
人工通用智能（AGI）	假想的人工智能，具有类似人类的智能，能够理解、学习并独立完成复杂的任务。	尚未开发。
人工超级智能（ASI）	假想的人工智能超越人类智慧，能够解决全球性问题，但也引发了伦理方面的担忧。	尚未开发。
反应式机器	对实时数据做出反应的基本人工智能，没有记忆或学习能力。	IBM 的深蓝国际象棋人工智能、自动门、智能灯、自助结账机。
有限的人工智能内存	人工智能拥有短期记忆，可以从过去的经验中学习并实时调整。	自动驾驶汽车、欺诈检测系统、药物发现算法。
思维理论人工智能	受人类心理学启发，能够理解情感、意图和信念的假想人工智能。	概念；可能会产生社交机器人或人工智能顾问。
具有自我意识的人工智能	具有自我意识的假想人工智能，能够进行批判性思考、理解情感并提出重大伦理问题。	尚未开发（可能是不可能的，尽管这可能是某些人的终极目标）

1.狭义人工智能（Artificial Narrow Intelligence - ANI）

狭义人工智能是当今最常用的人工智能类型，您很可能已经在不知不觉中使用了狭义人工智能工具。

狭义人工智能，如 Siri、客户服务聊天机器人，甚至 Netflix 的推荐算法，都是 "狭义 "的，因为它只擅长一项任务。

与我们稍后将讨论的更复杂形式的人工智能不同，狭义智能无法思考、推理或适应特定程序之外的情况；它只能在预先配置的参数范围内执行一项任务。

狭义人工智能与更高级人工智能的一个重要区别是缺乏记忆。

狭义的人工智能工具无法存储数据并从中学习，也无法将学习从一项任务应用到另一项任务；其所有操作都必须预先配置并基于规则。

2.人工通用智能（AGI）

现在，我们正在超越现实，进入未来潜在的人工智能类型。

人工通用智能目前还处于假设阶段，这意味着机器将拥有 人类智慧具备理解、学习和独立完成大量复杂任务的能力。

但是，当我们在提到 AGI 时说 "人类智能"，情况就会变得相当复杂。

从理论上讲，AGI 将拥有与人类无异的智能。

不过，更准确地说，AGI 将比人类更智能，因为它处理大量数据的能力将大大超过人脑。

不过不用担心。

AGI 离我们还很遥远，需要在神经网络设计、机器学习和机器人学等领域取得重大突破，才能成为现实。

3.人工超级智能（ASI）

让我们进一步假设。比 AGI 更进一步的是人工超级智能（ASI），即在各个层面都超越人类能力的智能。

这是人工智能最强大的形式之一，它能够执行复杂的任务、进行推理并利用超越人类的智力解决问题。

这有点吓人。

人工超级智能将不仅仅是复制人类的能力，它将远远超过人类的能力，甚至有可能产生自我意识、操纵人类，甚至更糟。

这种人工智能对人类、社会和未来的影响完全无法预测，但这种人工智能很可能有能力解决贫困和气候破坏等全球性问题。

问题是，我们真的想知道答案吗？

幸运的是，围绕这种人工智能的伦理大辩论完全是虚构的......目前是这样。

4.反应式机器

虽然后两者是 100% 假想人工智能的例子，但反应式人工智能机器是有史以来最早的机器学习模型之一，至今仍是我们日常生活中的重要科技产品。

反应式机器是人工智能的最基本形式。

这些系统只能根据编程规则对实时交通数据做出反应，无法随着时间的推移进行学习或调整。

它们是内存有限的机器，或者完全没有内存，所以它们的行动完全是 反应.

例如 IBM 的深蓝 国际象棋人工智能系统在 1997 年击败了特级大师加里-卡斯帕罗夫（Garry Kasparov），这是人工智能发展领域的一项突破。

今天，你可能会在机器人和自动化领域看到反应式机器，它们按照预先配置好的指令制造新产品。

更常见的是，反应式机器为重复性任务提供动力，如自动门、自动飞机导航系统、语音指令（如您的 Alexa 或家中的智能灯），甚至您在当地超市使用的自助收银机。

5.有限的人工智能内存

反应式机器没有任何记忆，而人工智能则拥有大量记忆，可以在输入之间建立和形成联系，而有限记忆人工智能系统则是两者之间的一种平衡。

内存有限的人工智能工具可以从过去的经验中存储数据，并从中学习以提高性能。

例如，自动导航汽车可以从过去的路线中学习，优化一天中不同时段的行程时间；先进的算法可以用于欺诈检测、药物发现，甚至疾病预防。

有限记忆人工智能的独特之处在于，它可以通过使用短期记忆来适应新情况，这意味着它能够根据实时数据的变化进行动态调整。

6.思维理论 AI

心智理论人工智能机器是一个受心理学启发的概念，指的是能够理解复杂的情感、意图和人类信仰的机器。

这是一项挑战，因为信仰和人类语言的细微差别并不是直截了当的，而是可以解释的。

要想开发思维理论人工智能工具，我们需要在认知建模、自然语言处理和机器学习方面取得重大突破。

不过，如果可能的话，这些人工智能机器可以帮助人类理解和调节情绪，就像心理咨询师或心理医生一样工作。

思维理论可以为社交机器人铺平道路，这些机器人可以充当人类的朋友、照顾者甚至伴侣。

7.具有自我意识的人工智能

然而，对某些人来说，具有自我意识的人工智能才是终极目标：一台具有自我意识并能意识到自身存在的计算机。

这种超级人工智能不仅能够执行特定任务，而且能够理解情感和道德，并对自己的行为和目的进行批判性思考。

当然，具有自我意识的机器会引发复杂的伦理问题。

把生命带到这个世界上，然后利用这些超级智能生命从事重复性工作，这在道德上正确吗？机器会受苦吗？机器的情感与人类的情感有何不同？

所有这些问题都无法回答，但却可能对人工智能研究的未来产生重大影响。

为什么窄人工智能是当今最常见的类型？

那么，在所有这些不同类型的人工智能中，哪种是最常见的类型呢？

答案显而易见：目前最常用的人工智能类型是 窄人工智能.

这是因为它具有适应性、可扩展性和实用性，这意味着它可以非常容易地部署到各行各业。

虽然它不能解决复杂的问题，但可以消除重复性或行政性任务，而且可以轻松扩展。

此外，这项技术如今既容易获得又价格合理，这意味着它已经在发挥作用，改变着许多行业的面貌，包括医疗保健、金融、制造、零售和娱乐业。

日常生活中的狭义人工智能实例

在我们说话的时候，您很可能已经可以使用一些狭义的智能工具了。

下面举例说明日常生活中最常见的几种形式。

首先，那些 聊天机器人 您所依赖的聊天机器人，如 ChatGPT 或公用事业供应商使用的客服聊天机器人，都是狭义人工智能的例子。

它们使用人工智能算法，通过编程响应您的请求，帮助您找到答案、处理数据并简化日常工作。

比如聊天机器人、 虚拟助理 Siri、Alexa 和 Google Assistant 等语音助手会响应语音命令，帮你完成重复或琐碎的任务，如创建播放列表、给朋友打电话，甚至发送短信。

即使是那些为 Netflix 和 YouTube 账户提供支持的推荐引擎，也是狭义人工智能的范例。

它们会帮助汇总您的数据，然后使用人工智能模型向您推荐下一步享受的内容。

这些模型不仅可以在家中使用，还可以帮助企业分析和处理与客户行为相关的数据，帮助企业提供更佳的长期体验。

最后，您所依赖的一些工具（如 Undetectable.ai's 人工智能搜索引擎优化撰稿人, 人工智能论文作者 和 人类打字员)利用了狭义的人工智能模型。

即使他们撰写的人性化内容与真实内容毫无区别。

这些工具之所以 "狭窄"，是因为它们能出色地完成一件事--为依赖内容营销实践的企业撰写内容。

狭义人工智能背后的关键技术

但这些工具是如何工作的？是什么隐藏在狭义人工智能背后的技术让它的应用如此广泛？

机器学习（ML）

机器学习，包括深度学习等元素，是人工智能系统从数据中学习并逐步提高性能的能力。

这是狭义人工智能的一个基本特征，它不能被编程为直接响应每一个可能的提示或输入，而是必须能够处理数据，并利用数据建立联系和归纳出新的结论。

自然语言处理（NLP）

简而言之，NLP 是使机器能够理解、解释和生成人类语言的技术。

正是它让人工智能能够以自然的方式与用户进行有效沟通。

想想 ChatGPT 的提示，它能用你能理解的语言和语气来回应你的提示，或者想想 Undetectable AI humanizer 工具，它比分析语言更进一步，能创造出独特的、听起来像人一样的文本。

欢迎使用下面的小工具测试我们的人工智能人性化工具！

计算机视觉

最后，计算机视觉帮助人工智能 "看到 "世界上的视觉信息，如面部识别或图像分析。

为此，人工智能模型通过将视觉数据分解成像素并识别模式或特征（如边缘、颜色和形状）来分析视觉数据，然后建立联系，找到可以识别的特定对象。

如今使用窄幅人工智能的好处

狭义人工智能无处不在，悄无声息地让生活更简单、工作更高效。

它承担了重复性的、耗时的任务，让我们人类可以专注于创造性的或更复杂的任务。

这样可以减轻行政负担，加快工作进度。

另一大优势是它的可扩展性--狭义人工智能可以同时处理海量数据和交互，这是人类无法做到的。

它的准确性也令人难以置信，能捕捉到人类可能忽略的细节，比如发现银行业务中的欺诈行为，或在医疗扫描中检测出早期疾病。

此外，由于经济实惠且容易获得，受益的不仅仅是企业。

个人可以利用狭义的人工智能来帮助他们的日常生活，甚至是他们的

狭义人工智能的挑战和局限性

不过，狭义人工智能固然有它的好处，但这项技术也有一些缺点。

最明显的一点是，这些工具不够灵活。

每个系统都是为做好一件事而构建的，无法适应特定程序之外的任务。

例如，Netflix 推荐背后的人工智能不会帮你订机票--它不是为订机票而生的，而且它的内存和深度学习能力有限，这意味着它永远不会有能力帮你订机票。

这就意味着，不同的用途需要不同的人工智能模型，而这些模型需要专门为该用例编程和构建。

这意味着潜在的重复工作、昂贵的编程要求和复杂的技术堆栈，以便根据需要执行多种操作。

另一个问题是数据。

狭义的人工智能需要大量高质量、无偏见的数据，才能顺利工作。如果数据有缺陷，人工智能的输出结果也会有缺陷。

我们已经看到，当涉及到 人工智能偏见这是一个需要克服的具有挑战性的障碍，在现实世界中会产生严重后果。

最后是伦理问题。

自动化对提高效率大有裨益，但它也可能导致工作岗位流失和其他社会挑战，这一点需要慎重考虑。

虽然人工智能可以将重复性工作自动化，但仍有许多人依靠这些工作为生。

我们应该在多大程度上让人工智能取代这些角色？

通用人工智能或超级智能人工智能会接管一切吗？

但我们在这篇文章中只触及了关于超级人工智能算法接管世界的争论。

其中一些人工智能类型在伦理、道德和法律方面存在严重问题。这场辩论对我们的未来意味着什么？

目前，通用人工智能或超级智能人工智能的概念仍停留在科幻小说的范畴。

尽管如此，这些先进的人工智能形式的前景还是值得讨论的。

一方面，它们可以解决巨大的全球性问题。

另一方面，它们也提出了有关控制、安全和对人类影响的严重问题。

不过，就目前而言，我们还有很长的路要走，狭义人工智能仍然是当今最实用、最具影响力的人工智能形式。

最终想法

所有 7 种类型的人工智能都在塑造着现在。

狭义人工智能已经到来，它使日常工作更加顺畅，行业效率更高。

它存在于你的 Netflix 推荐、智能家居系统以及许多你在工作或学习中可能会用到的内容创建工具中。

人工智能不会就此止步。

随着不同类型的人工智能不断发展，我们将迎来一个激动人心的未来，新型人工智能将影响我们的角色，甚至我们的人际关系和决策。

目前，重点仍然是完善和负责任地使用我们已有的工具--这些工具如果使用得当，可以让每个人的生活变得更美好。

与此同时，当下次话题转移到 "当今最常用的人工智能是什么？你将会得到一个明智的答案（......）。朋友 尽管如此）。