关于人工智能的不同类型和阶段以及分支

如果我说的是一项彻底改变了21世纪的技术，它就是人工智能。人工智能是我们日常生活的一部分，这就是为什么我认为理解人工智能的不同概念很重要。本文将帮助您了解AI的不同阶段和类别。什么是人工智能？人工智能的阶段人工智能的类型人工智能的分支什么是人工智能？

1956年，人工智能一词由约翰麦卡锡定义。他将AI定义为：“制造智能机器的科学与工程。”人工智能还可以定义为能够执行需要人类智能的任务的计算机系统的开发，例如决策，对象检测，解决复杂问题等。现在让我们了解人工智能学习的不同阶段或类型。在我做研究的过程中，我发现很多文章都说人工智能，人工智能和人工超智能是不同类型的人工智能。更确切地说，人工智能有三个阶段。人工狭隘智力人工智能人工超级智能这是人工智能可以发展的三个阶段，而不是三种类型的人工智能。让我们深入了解每个阶段。

ANI也称为弱AI，是人工智能的一个阶段，涉及的机器只能执行一组狭义的特定任务。在这个阶段，机器不具备任何思考能力，它只是执行一组预定义的功能。弱AI的例子包括Siri，Alexa，自动驾驶汽车，Alpha-Go，人形机器人Sophia等。到目前为止，几乎所有基于AI的系统都属于弱AI类别。

也称为强AI，AGI是人工智能发展的阶段，其中机器将具有像我们人类一样思考和做出决策的能力。目前还没有Strong AI的例子，但是，我们相信我们很快就能够创造出像人类一样聪明的机器。强大的人工智能被许多科学家视为对人类生存的威胁，其中包括斯蒂芬霍金，他说：“全人工智能的发展可能意味着人类的终结......它将自行腾飞，并以不断增长的速度重新设计自己。由于生物进化缓慢而受限制的人类无法参与竞争并被取代。“当计算机的能力超越人类时，人工超智能是人工智能的阶段。ASI目前是电影和科幻小说中描述的假设情境，机器已经占据了世界。

我认为考虑到我们目前的速度，机器距离这个阶段还不远。人工智能的进步速度（我指的是狭窄的人工智能）非常快。除非你直接接触像Deepmind这样的团体，否则你不知道它有多快 - 它以接近指数的速度增长。发生严重危险的风险发生在五年时间范围内。最多10年。

因此，这些是机器可以获得的不同智能阶段。现在让我们根据它们的功能来理解AI的类型。当有人要求您解释不同类型的人工智能系统时，您必须根据其功能对其进行分类。基于基于AI的系统的功能，AI可以分为以下类型：反应机器AI有限的记忆AI心理理论AI自我意识的AI反应机器AI这种类型的AI包括仅基于当前数据运行的机器，仅考虑当前情况。反应性AI机器不能从数据中推断出来以评估其未来的行为。他们可以执行范围缩小的预定义任务。Reactive AI的一个例子是着名的IBM Chess计划，它击败了世界冠军Garry Kasparov。

有限内存AI可以通过研究其内存中的过去数据来做出明智和改进的决策。这样的AI具有短暂或临时的记忆，可用于存储过去的经验并评估未来的行为。自动驾驶汽车是有限记忆AI，它使用最近收集的数据做出即时决定。例如，自动驾驶汽车使用传感器识别穿越道路的平民，陡峭的道路，交通信号等，以做出更好的驾驶决策。这有助于防止任何未来的事故。

心理理论AI是一种更先进的人工智能。据推测，这类机器在心理学中起着重要作用。这种人工智能将主要关注情绪智力，以便更好地理解人类的信念和思想。心理理论AI尚未完全发展，但在这一领域正在进行严谨的研究。让我们祈祷我们没有达到AI的状态，机器有自己的意识并且变得自我意识。鉴于目前的情况，这种类型的AI有点牵强。但是，将来可能会实现超级智能化阶段。

像Elon Musk和Stephen Hawkings这样的天才一直警告我们人工智能的发展。请在评论部分告诉我您对此的看法。AI是一个非常广阔的领域，涵盖了许多领域，如机器学习，深度学习等。在下面的部分中，我介绍了AI的各个领域。通过实施以下过程/技术，人工智能可用于解决实际问题：机器学习深度学习自然语言处理机器人专家系统模糊逻辑机器学习是让机器解释，处理和分析数据以解决实际问题的科学。

在机器学习下，有三类：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现神经网络以获得洞察力和形成解决方案的过程。深度学习是机器学习的高级领域，可用于解决更高级的问题。深度学习是Facebook面部验证算法，自动驾驶汽车，Siri，Alexa等虚拟助手背后的逻辑。

自然语言处理（NLP）是指从自然人类语言中获取见解以便与机器进行通信并发展业务的科学。Twitter使用NLP在他们的推文中过滤掉恐怖主义语言，亚马逊使用NLP来了解客户评论并改善用户体验。机器人技术是人工智能的一个分支，专注于机器人的不同分支和应用。人工智能机器人是在现实环境中行动的人工代理，通过采取负责任的行动来产生结果。索菲亚人形机器人是机器人技术中人工智能的一个很好的例子。

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，即布尔本质。模糊逻辑用于医学领域以解决涉及决策的复杂问题。它们还用于自动变速箱，车辆环境控制等。专家系统是基于AI的计算机系统，它学习并回报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。它们不依赖于传统的程序编程。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。