不論你從事哪個行業,即使你的行業在科技行業之外,你也一定注意到了; 人工智慧（ai）這樣乙個熱門的詞彙。 全球有數十家,或者說有上百家初創企業都將自己標榜為人工智慧企業。在其他討論中，你可能會遇到人類尚未發現人工智慧的說法。這兩種主張怎麼可能會同時出現呢？
目前大多數活躍在人們眼前的人工智慧實際上都是弱人工智慧。弱人工智慧通常是一種自動化傳統人類工作的軟體，並且在大多數情況下，它在效率和耐力方面優於人類。例如，在今天，我們可以向我們的智慧型手機詢問天氣並期待它準確的**。
自動化成為弱人工智慧沒有硬性要求的一條快速的路線; 機械工具導致計算機的出現,軟體開發也導致了弱人工智慧的誕生。
但是現在人類可以做一些弱人工智慧無法做到的事情; 我們可以學習新的知識。我們可以使用比較和創造性思維來解決我們以前從未遇到過的問題。人類創造力的某些方面甚至尚未被完全理解和開發，這使得它們難以程式設計。
人工智慧如果想要進行複雜、細緻入微的對話,達到可以冒充人類的級別,那麼就需要當時當場解決所出現的問題。它需要解決之前從未聽到過的口音,並且通過上下文理解詞彙,並創造出一些它自己從來沒有表達過的語句。
具有解決新問題能力的人工智慧就不是狹義的人工智慧。理論上來說它可以解決任何問題。因此，它被稱為通用人工智慧或人工通用智慧型。
機器學習是自2023年以來就一直存在的術語，意味著狹義的人工智慧可以根據新的資料重新更改軟體。機器學習已經有多種使用方式，例如識別異常信用卡的使用以通知使用者潛在的身份盜用。
心理學，神經科學和哲學等領域的學術研究正在研究人類學習的方式，以闡明人類學習過程的過程。基於人類行為心理學的強化學習,允許乙個狹義的人工智慧通過反覆試驗來教授自己，並且在最近取得了一些成功。
考慮agi的另一種方法是將其視為通過策略解決新問題的方法。人工智慧領域的最大突破之一是deep mind的alpha go，這種演算法在圍棋上擊敗了人類玩家。
圍棋比西洋棋要複雜的多，圍棋的棋盤結構排列組合可能比可見的宇宙中原子的總數還要多。人工智慧不可能通過蠻力解決遊戲中的問題; alpha go教會了自己在遊戲中學習的策略。
眾所周知，人類意識難以定義和解釋。為了創造一種意識,並且這個意識是要基於軟體，那麼人類首先需要了解意識。不然人們很難朝著乙個非常不明確的目標前進。
然而，大多數人認為這是技術發展的方向。對於許多人而言，任何有意識的人工智慧都是非常複雜的自動化,基於這一爭議，這些人可能認為有意識的人工智慧都是唯一應該被稱為人工智慧的人工智慧。
你可能會聽到真正的人工智慧這個詞。但是有些人認為這是不可能的，直到我們可以正確的定義什麼是意識之後,這場辯論才有可能解決。
儘管目前還沒有人能實現具有自我意識的人工智慧,但是搶先研發出人工智慧這場競爭已經被比作了核軍備競賽。有些人，比如sam harris或elon musk，警告說人工智慧可能是非常危險的，因為我們無法正確評估比人類具有更可靠記憶和處理能力意識的非人類的安全性。
我們希望，這篇文章能讓我們明白人們所說的人工智慧是什麼意思。人們可以能知道人工智慧這個詞語,但是並不清楚什麼是人工智慧，當人們真正的明白人工智慧意味著自動化，機器學習，人工智慧分為:弱人工智慧、通用人工只能和有意識的人工智慧。那麼人工智慧將會是是影響現代生活各個方面的全球正規化轉變的關鍵。
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