【新智元导读】大家都在谈论 AI，但所指却不尽相同。本文旨在简明扼要地梳理 AI 概念，对于狭义 AI、AGI 和有自我意识的 AI，各用一个视频来阐明其含义。

　　你肯定已经注意到了，即使是在技术界以外，人工智能（AI）也已经成了流行语。全球数以百计的创业公司都在用 AI 诠释自己。但还有另外一些声音，宣称人类尚未创造出AI。这两种说法有可能都是正确的吗？

　　让我们更深入地了解一下当下 AI 的真正含义，相关术语如下：

　　Narrow AI（狭义 AI，弱人工智能）

　　Artificial General Intelligence（通用 AI，AGI）

　　Conscious AI（有自我意识的 AI）

　　狭义 AI 和自动化

　　目前大多数活跃的 AI 实际上是狭义 AI。狭义 AI 通常指将某一项传统人类活动自动化的软件。在大多数情况下，它在效率和耐力方面优于人类。例如，目前我们可以向智能手机询问有关天气的情况，并得到准确的预测。

　　自动化成为狭义 AI 没有太多困难，也没有捷径，引发了计算机和软件大发展的机器工具也把我们引向了狭义 AI。

　　但现在人类可以做一些狭义 AI 不能做的事情——我们可以学习新的任务。

　　我们可以使用比较和创造性的思考，j2直播，来解决以前从未遇到的问题。关于人类创造力的一些方面甚至还没有被完全理解，这使得它们难以被编程。这两个亚马逊 Echo 相互交谈的视频体现了狭义 AI 的这种局限性。

两个亚马逊 Echo 在聊天

　　通用人工智能（AGI）和机器学习

　　对于人工智能来说，想要和人类进行复杂、微妙的对话，需要能够即时解决新问题。它需要理解它从未听过的口音，通过语境解释词汇，并创造出以前从没有表达过的句子。

　　有能力解决新问题的 AI 就不再是狭义的。它可以解决任何通用问题。

　　因此，它被称为通用 AI 或通用人工智能。

　　机器学习这个术语自1959 年以来就有了，意思是狭义 AI 可以重写软件以响应新的数据。机器学习已经有了各种各样的应用方式，例如识别异常的信用卡使用，来通知用户可能发生的身份盗用。

　　在心理学、神经科学和哲学等领域，学术研究正在研究人类学习的过程，希望机器能够模仿人类的这一过程进行学习。基于人类行为心理学的强化学习，允许狭义AI通过试错自己学习，取得了一些成功。

　　谷歌的 Deep Mind 创建了一个 AI，可以通过机器学习来学会玩电子游戏。AGI 发展迅速，许多人认为真正的通用 AI 即将出现。

　　DeepMind 哈萨比斯演讲：探索知识的前沿

　　另一种思考 AGI 的方式是考虑通过策略解决新问题的方法。通用人工智能最大的突破之一是 DeepMind 的 AlphaGo，该算法击败了人类最好的围棋选手。

　　围棋比国际象棋更复杂，可能的棋盘布局比可见宇宙中的原子总数还要多。AI 不可能通过暴力穷举的方法来解决游戏中的问题，AlphaGo 边下棋边自我学习。

　　有自我意识的 AI，又称 True AI

　　人的意识是非常难以定义和解释的。为了创造一种基于软件的意识，atv，人类首先需要了解意识。向难以定义的目标行进是困难的。

　　然而，大多数人认为这是技术发展的方向。对于许多人来说，如果 AI 没有意识，充其量是复杂的自动化而已。由此，这些人可能认为有自我意识的 AI 才能被称为是人工“智能”。

　　您可能听到过 True AI 这个词。有人认为这不太可能，除非我们先恰当地定义什么是意识，不过关于这个的争论更多。

　　虽然有自我意识的 AI 还没有实现，但竞争已经开始，这不亚于一场核军备竞赛。

　　有些人，比如 Sam Harris 或 ElonMusk，已经警告过其危险性。因为具有更强大记忆力和处理能力的意识，我们人类根本没有能力评估其安全性。

　　然而，无论危险性如何，创造有意识 AI 的竞争都在启动。谷歌的 Deep Mind 或百度都声称在引发 AI 自我意识的机器学习领域取得了进展。

　　Sam Harris Ted 演讲：我们能构建不失控的 AI 吗？

　　希望这篇文章能帮你分辨人们在说起 AI 时所指为何。他们的意思可能是自动化、机器学习、狭义 AI，通用 AI 或有自我意识的 AI。 AI 是全球范式转变的一个关键概念，影响着现代生活的各个方面。

　　原文地址：https://blog.statsbot.co/3-types-of-artificial-intelligence-4fb7df20fdd8