人工智能具体指哪些技术与能力？

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人工智能的核心目标是让机器能够像人一样思考、学习、推理和行动。

（图片来源网络，侵删）

为了让你更全面地理解,我们从几个层面来拆解“人工智能包括些什么意思”：

从“能力”和“目标”来看（我们想让AI做什么？）

这是最直观的理解方式,人工智能致力于让机器具备以下几种核心能力：

学习: 这是AI最核心的能力，机器通过大量的数据“学习”规律，而不是由人类程序员一行行地写下所有规则，就像小孩子看很多猫的图片后，就能认出新猫一样。
- 例子： 垃圾邮件过滤器通过学习你标记的“垃圾邮件”和“非垃圾邮件”，来判断新邮件的性质。
推理: 基于已有的知识和规则，进行逻辑推导，得出新的结论。
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- 例子： 医疗AI系统根据病人的症状、病史和检查结果，推断出可能的几种疾病。
感知: 让机器能够“看”和“听”世界，理解信息。
- 计算机视觉: 让机器“看懂”图像和视频，比如人脸识别、自动驾驶汽车识别路标和行人。
- 语音识别: 让机器“听懂”人类的语言，比如Siri、小爱同学等语音助手。
规划与决策: 在一个复杂的环境中，设定目标，并制定一系列步骤来实现这个目标。
- 例子： 下棋AI（如AlphaGo）在每一步棋前，会计算多种走法，最终选择胜率最高的一种，导航软件为你规划最佳路线也是。
创造: 生成新的、有创意的内容。
- 例子： AI绘画工具（如Midjourney）、AI写作工具（如ChatGPT）、AI作曲等。

从“技术领域”来看（AI是如何实现的？）

这是从技术和学术的角度来看,人工智能包含了许多不同的子领域和技术分支。

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机器学习: 这是当前AI发展的核心引擎，它不是让机器执行特定指令，而是“喂”给它大量数据，让它自己从中寻找模式和规律，我们常说的“AI模型”大多是通过机器学习训练出来的。
- 深度学习: 机器学习的一个强大分支，它使用一种叫做“神经网络”的复杂结构，尤其擅长处理图像、声音和文本等非结构化数据，我们今天看到的很多惊人AI应用（如ChatGPT、人脸识别）都深度依赖于深度学习。
自然语言处理: 专注于让机器理解、解释和生成人类语言，这是让你能和ChatGPT流畅对话的技术基础。
- 应用： 机器翻译、情感分析、聊天机器人、文本摘要。
计算机视觉: 专注于让机器“看懂”视觉世界。
- 应用： 人脸识别、物体检测、医学影像分析（如识别癌细胞）、自动驾驶。
机器人学: 将AI的“大脑”与机器人的“身体”结合起来，让机器人在物理世界中执行任务。
- 应用： 工业机器人、手术机器人、服务机器人、探索火星的机器人。
专家系统: 早期AI的重要形式，它通过编码大量人类专家的知识和规则，来模拟专家解决特定领域问题的能力，虽然现在不如机器学习主流，但在某些特定领域仍有应用。
知识表示与推理: 研究如何让机器以结构化的方式存储知识，并利用这些知识进行逻辑推理，这为更智能的决策提供了基础。

从“发展水平”来看（AI现在处于什么阶段？）

这个层面能帮助你理解AI的不同形态,避免一些常见的误解。

弱人工智能 / 狭义人工智能
- 这是目前我们现实世界中所有AI的形态。
- 它被设计用来专门完成一项特定任务，并且在任务上可以超越人类。
- 例子： 下棋的AlphaGo、推荐视频的算法、人脸识别系统、语音助手Siri，它们在自己的领域很厉害，但换一个任务就不会了，Siri可以回答问题，但它不会下棋。
强人工智能 / 通用人工智能
- 这是AI的终极目标和科幻作品中的形态，目前尚未实现。
- 它指的是具备与人类同等智慧,甚至超越人类的AI，它能理解、学习任何智力任务，像人一样有自我意识、常识和情感。
- 例子： 电影《终结者》中的天网、《Her》中的操作系统，这种AI可以思考、学习、创造，像一个真正的人一样。
超人工智能
- 这是在AGI之后，理论上可能出现的一种形态。
- 它的智能水平远远超过最聪明的人类,在几乎所有领域（包括科学创新、通识智慧和社交技能）都远远领先。
- 这属于纯粹的哲学和未来学探讨范畴。