强人工智能有哪些（强人工智能和人类）
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人工智能的分类包括哪 些？
人工智能分为三种类型，分别是弱人工智能、强人工智能、超人工智能。
1、弱人工智能
弱人工智能的英文是Artific ial Narrow Intelligence，简称为ANI，弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能阿尔法狗，但是它只会下象棋，如果我们问它其他的问题那么它就不知道怎么回答了。只有擅长单方面能力的人工智能就是弱人工智能。
2、强人工智能
强人工智能的英文是Artific ial General Intelligence，简称AGI，这是一种类似于人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多，我们现在还做不到。强人工智能就是一种宽泛的心理能力，能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作。强人工智能在进行这些操作时应该和人类一样得心应手。
3、超人工智能
超人工智能的英文是Artific 我: mip.680.com ial General Intelligence，简称AGI，这是一种类似于人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多，我们现在还做不到。强人工智能就是一种宽泛的心理能力，能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作。强人工智能在进行这些操作时应该和人类一样得心应手。
什么是强人工智能和弱人工智能
什么是弱人工智能强人工智能超人工智能
人工智能( Arti ticial Intelligence ) ，也称为机器智能，是指白人工制造出来的系统所表现的智能，所谓的智能，即指可以观察周围环境井据此做出行动以达到目的.
在人工智能的早期，那些对人类智力来说非常困难、 且对计算机来说相对简单的问题迅速得到解决，比如，那些可以通过→系列形式化的数学规则来描述的问题 AI的真正挑战在于解决那些对人来说很容易执行、但很难形式化描述的任务，比如，识别人们所说的话或图像中的脸 对于这些问题，我们人类往往可以凭借直觉轻易地解决，因为我们已经在上万年的进化中形成了这些直觉性的能力，但是机器却很难找到实现的方法
长久以来人们一直相信人王智能是存在的，但是却不知道如何实现 以前的科幻电影总会融入人工智能，比如《星球大战 ~~ 终结者 ~~ 骇客帝国 ，等等 电影的植染使我们总觉得人工智能缺乏真实感，或者总将人工智能和机器人联系在 其实我深度学习入门之 PyTorch们身边早己实现了 些弱人工智能，只是因为人工智能昕起来很神秘，所以我们往往
没有意识到首先.不要一提到人工智能就想到机器人 机器人只是人工智能的 种容器，如果将人工智能比作大脑，那么机器人就好似身体一一然而这个身体却不是必需的，比如现在很火的 AlphaGo ，其背后充满着软件、算法和数据，它下围棋是一种人格化的体现，然而其本身并没有"机器人"这个硬件形式
人工智能的概念很宽泛，现在根据人工智能的实力将它分成 大类
1,人工智能
是擅长于单个方面的人工智能 比如战胜世界围棋冠军的人工智能 l�phaGo ，它只会下围棋，如果你让他辨识一下猫和狗，它就不知道怎么做了 我们现在实现的几乎全是弱人工智能
2,人工智能
这是类似人类级别的人工智能 强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活，它都能干 创造强人工智能比创造弱人工智能难得多，我们现在还做不到 Linda Gottfrcdson 教授把智能定义为"一种宽泛的心理能力，能够进行思考 计划 解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作"强人工智能在进行这些操作时应该手口人类一样得心应手
3，超人工智能
牛津哲学家、知名人工智能思想家 Nick Bostrom 把超级智能定义为"在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新 通识和社交技能 超人工智能可以是各方面都比人类强 点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的我们现在处于一个充满弱人工智能的世界，比如垃圾邮件分类系统，是 个可以帮助我们筛选垃圾邮件的弱人工智能; Google 翻译是 个可以帮助我们翻译英文的弱人工智能; AlphaGo 是一个可以战胜世界围棋冠军的弱人工智能，等等 这些弱人工智能算法不断地加强创新，每一个弱人工智能的创新，都是在给通往强人工智能和超人工智能的旅途添砖加瓦 正如人工智能科学家 Aaron Saenz 所说，现在的弱人工智能就像地球早期软泥中的氨基酸，可能突然之间就形成了生命
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人工智能的分类包括哪些
人工智能领域的分类包括，研究包括机器人、图像识别、语言识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人，必须懂得计算机知识、心理学和哲学。
人工智能主要有三个分支：
1) 认知AI （cognitive AI）
认知计算是最受欢迎的一个人工智能分支，负责所有感觉“像人一样”的交互。认知AI必须能够轻松处理复杂性和二义性，同时还持续不断地在数据挖掘、NLP（自然语言处理）和智能自动化的经验中学习。
现在人们越来越倾向于认为认知AI混合了人工智能做出的最好决策和人类工作者们的决定，用以监督更棘手或不确定的事件。这可以帮助扩大人工智能的适用性，并生成更快、更可靠的答案。
2) 机器学习AI （Machine Learning AI）
机器学习（ML）AI是能在高速公路上自动驾驶你的特斯拉的那种人工智能。它还处于计算机科学的前沿，但将来有望对日常工作场所产生极大的影响。机器学习是要在大数据中寻找一些“模式”，然后在没有过多的人为解释的情况下，用这些模式来预测结果，而这些模式在普通的统计分析中是看不到的。
然而机器学习需要三个关键因素才能有效：
a) 数据，大量的数据
为了教给人工智能新的技巧，需要将大量的数据输入给模型，用以实现可靠的输出评分。例如特斯拉已经向其汽车部署了自动转向特征，同时发送它所收集的所有数据、驾驶员的干预措施、成功逃避、错误警报等到总部，从而在错误中学习并逐步锐化感官。 一个产生大量输入的好方法是通过传感器：无论你的硬件是内置的，如雷达，相机，方向盘等（如果它是一辆汽车的话），还是你倾向于物联网(Internet of Things)。蓝牙信标、健康跟踪器、智能家居传感器、公共数据库等只是越来越多的通过互联网连接的传感器中的一小部分，这些传感器可以生成大量数据（多到让任何正常的人来处理都太多）。
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