人工智能不再只是一个流行词;它已成为我们日常生活的一部分。随着众多公司在不同的应用程序中部署人工智能,它正在彻底改变各个行业,并以前所未有的方式提高社会对人工智能技能的需求。您将在这篇有关人工智能类型的文章中了解人工智能的各个阶段和类别。
人工智能是利用大量数据构建智能机器的过程。系统从过去的学习和经验中学习并执行类似人类的任务。它提高了人类工作的速度、精度和有效性。人工智能使用复杂的算法和方法来构建可以自行决策的机器。机器学习和深度学习构成了人工智能的核心。
人工智能现在几乎应用于各个业务领域:
现在您已经大概知道人工智能到底是什么了,让我们看看人工智能有哪些不同类型?
人工智能可以根据能力、功能和技术大致分为几种类型。以下是不同类型人工智能的概述:
狭义人工智能(弱人工智能)
此类人工智能旨在执行狭窄的任务(例如面部识别、互联网搜索或驾驶汽车)。当前大多数人工智能系统,包括那些可以玩国际象棋和围棋等复杂游戏的系统,都属于这一类。它们在有限的预定义范围或一组上下文中运行。
通用人工智能(强人工智能)
一种被赋予类似人类的具有广泛认知能力的人工智能,使其能够自主地处理新的和不熟悉的任务。这种强大的人工智能框架具有识别、领会和利用其智能来解决任何挑战的能力,而无需人类指导。
超级智能AI
这代表了人工智能的未来形式,机器可以在所有领域超越人类智能,包括创造力、一般智慧和解决问题的能力。超级智能是推测性的,尚未实现。
反应性机器
这些人工智能系统不会为未来的行动存储记忆或者过去的经验。他们分析并应对不同的情况。 IBM 的深蓝(Deep Blue)就是一个例子,它在国际象棋比赛中击败了加里·卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)。
有限记忆
这些人工智能系统可以通过研究他们过去收集的数据来做出明智的、改进的决策。当今大多数人工智能应用程序,从聊天机器人、虚拟助手到自动驾驶汽车,都属于这一类。
心智理论
这是一种更先进的人工智能,研究人员仍在研究中。这需要理解和记住情绪、信念、需求,并根据这些做出决定。这种类型需要机器真正理解人类。
自我意识人工智能
这代表了人工智能的未来,机器将拥有自己的知觉、感知和自我意识。这种类型的人工智能仍然处于理论阶段,能够理解和拥有情感,从而形成信念和欲望。
机器学习(ML)
人工智能系统能够通过经验自我改进,无需直接编程。他们专注于创建可以通过访问和利用数据来独立学习的软件。
深度学习
机器学习的一个子集,涉及多层神经网络。它用于从大量数据中学习,是消费设备、图像识别和许多其他应用中语音控制背后的技术。
自然语言处理(NLP)
这项人工智能技术使机器能够理解和解释人类语言。它用于聊天机器人、翻译服务和情感分析应用程序。
机器人技术
该领域涉及设计、建造、操作和使用机器人以及用于控制它们的计算机系统、感官反馈和信息处理。
计算机视觉
这项技术使机器能够以视觉方式解释世界,并且可用于医学图像分析、监控和制造等各种应用。
专家系统
这些人工智能系统使用基于规则的系统回答问题并解决特定专业领域的问题。
人工智能研究已成功开发出有效的技术来解决从游戏到医疗诊断等各种问题。
人工智能有许多分支,每个分支都有其重点和技术集。人工智能的一些重要分支包括:
我们可能距离创造出能够解决所有问题并且具有自我意识的机器还很遥远。但是,我们应该集中精力了解机器如何自行训练和学习,并具备根据过去的经验做出决策的能力。希望这篇文章可以帮助您了解不同类型的人工智能。