如果非要说出一项彻底改变 21 世纪的技术，那一定是人工智能。人工智能已逐渐成为我们日常生活的一部分，这也是为什么我们了解人工智能的不同概念很重要的原因。这篇关于人工智能类型的文章将帮助您了解人工智能的3个不同发展阶段和类别。
本文将涵盖以下主题：
- 什么是人工智能？
- 人工智能的3大发展阶段
- 人工智能的类型
- 人工智能的技术领域
什么是人工智能？
1956 年，人工智能一词由约翰·麦卡锡定义。他将人工智能定义为：
“制造智能机器的科学与工程。”
人工智能也可以定义为能够执行需要人类智能任务的计算机系统，例如制定决策、检测对象、解决复杂的问题等等。
更多关于人工智能的详细内容可点击《深入理解什么是人工智能，以及它能解决什么问题》一文查看。
接下来让我们了解人工智能的不同的发展阶段与类型。
人工智能的发展阶段
有很多文章将人工智能分为了狭义人工智能、通用人工智能和超级人工智能三种不同类型。严格来说，这是人工智能发展历程的三个阶段，而后两个阶段我们远远没有达到。
人工智能的三个发展阶段可以分为：
- 狭义人工智能
- 通用人工智能
- 人工超级智能
狭义人工智能 (ANI)
ANI 也称为弱人工智能，是人工智能的第一个阶段。在这个阶段，机器不具备任何思考能力，它只是个能执行一组狭义定义的特定任务的机器。
弱 AI 的例子包括 Siri、Alexa、自动驾驶汽车、Alpha-Go（阿尔法狗）、人形机器人 Sophia 等。到目前为止，几乎所有基于人工智能的系统都属于弱人工智能范畴。
通用人工智能 (AGI)
AGI 也称为强人工智能，是人工智能发展更高的一个阶段，这阶段的机器将拥有像我们人类一样思考和做出决策的能力。
目前还没有强人工智能的实际例子，但是，相信在不远的将来，我们很快就能创造出像人类一样聪明的机器。
值得一提的是，许多科学家认为强人工智能对人类生存构成威胁，包括史蒂芬霍金，他表示：
“全人工智能的发展可能预示着人类的终结...... 它会自行起飞，并以不断增加的速度重新设计自己。受限于缓慢的生物进化的人类无法竞争并且会被取代。”
超级人工智能 (ASI)
超级人工智能 (ASI)是计算机能力超越人类的人工智能阶段。目前，ASI大多数是电影和科幻小说中描述的一种想象中的人工智能，在这里，机器已经征服了世界。
考虑到我们目前的进度，让机器达到这个阶段很可能比我们想象中的要快得多。
“人工智能（不仅仅局限于狭义人工智能）的进步速度快得令人难以置信。除非你直接接触过像 Deepmind 这样的团体，否则你不知道它有多快——它正以接近指数的速度增长。发生严重危险的事情的风险是在五年的时间范围内。最多10年。” ——埃隆·马斯克。
接下来让我们根据功能了解人工智能的类型。
人工智能的类型
当有人要求您解释不同类型的人工智能系统时，您必须根据它们的功能对其进行分类。
根据人工智能的系统功能，人工智能可以分为以下类型：
- 反应式人工智能机器
- 有限记忆人工智能
- 心智理论人工智能
- 自我意识的人工智能
反应式人工智能机器
这种类型的 AI 是一种仅根据当前数据运行的机器，仅考虑当前的情况。反应式人工智能机器无法从现有数据中形成推论来评估它们未来的行动，他们只可以执行范围较窄的预定的任务。
反应式人工智能的一个例子是著名的 IBM 国际象棋程序，它击败了世界冠军加里卡斯帕罗夫。
有限记忆人工智能
顾名思义，有限记忆 AI 可以通过研究记忆中的过去数据来做出明智的改进决策。这样的人工智能具有短暂的或临时的记忆，可用于存储过去的经验，从而评估未来的行动。
自动驾驶汽车就是典型的有限记忆人工智能，它使用最近收集的数据做出即时决策。例如，自动驾驶汽车使用传感器来识别过马路的平民、陡峭的道路、交通信号等，以做出更好的驾驶决策。这有助于避免未来发生的事故。
心智理论人工智能
心智理论人工智能是一种更高级的人工智能。据推测，这类机器在心理学中起着重要作用。这种类型的人工智能将主要关注情绪、心理，以便更好地理解人类的思想。
心智理论人工智能的发展还处于初级阶段，但在该领域已经有很多机构进行这研究。
自我意识的人工智能
让我们祈祷未来的人工智能不会出现自我意识吧！鉴于目前的情况，这种类型的人工智能还处在科幻阶段。然而，在未来，实现超级智能是极有可能的。
像埃隆马斯克和斯蒂芬霍金斯这样的天才，一直在警告我们超级人工智能可怕之处。您觉得他们的担心是否多余，欢迎在评论区留言。
人工智能拥有非常广阔的技术领域，如机器学习、深度学习等。在下面的部分中，我们将介绍了 AI 的各个技术领域。
人工智能的技术领域
通过目前我们已经实现的技术领域，人工智能可用于解决现实世界的问题。这些技术领域包括：
- 机器学习
- 深度学习
- 自然语言处理
- 机器人学
- 专家系统
- 模糊逻辑
机器学习
机器学习是让机器解释、处理和分析数据以解决现实世界问题的科学。
在机器学习下，分为三类：
- 监督学习
- 无监督学习
- 强化学习
深度学习
深度学习是在高维数据上实施神经网络以获得推导能力并形成解决方案的过程。深度学习是机器学习的一个高级领域，可用于解决更高级的问题。
深度学习已经实现了自动驾驶汽车、人脸识别、Siri虚拟助手等实际的应用。
自然语言处理
自然语言处理 (NLP) 是指从人类自然语言中汲取知识，以便与机器交流和发展的一门技术。
国内的微博、抖音，国外的Facebook、Twitter等均使用 NLP过滤掉帖子中的敏感内容，淘宝、亚马逊等购物软件也使用 NLP 来理解客户评论并改善用户体验。
智能机器人
智能机器人是人工智能的一个分支，它主要专注于机器人技术的研究和应用。人工智能机器人通过学习人类的行为以便在现实环境中像人一样行动。
模糊逻辑
模糊逻辑是一种基于“真实度”原则的计算方法，而不是通常的现代计算机逻辑，即本质上的布尔值。
模糊逻辑在医学领域用于解决涉及决策制定的复杂问题。它们还用于自动变速箱、车辆环境控制等。
专家系统
专家系统是一种基于 AI 的计算机系统，可以学习和反馈人类专家的决策能力。
专家系统使用 if-then 逻辑符号来解决复杂问题。它不依赖于传统的过程编程。专家系统主要用于信息管理、医疗设施、贷款分析、病毒检测等。
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