在計算機科學(xué)領(lǐng)域中，人工智能是一種機器表現(xiàn)的行為，這種行為能以與人類智能相似的方式對環(huán)境做出反應(yīng)并盡可能提高自己達成目的的概率。 人工智能大體上可以分為 3 類：弱人工智能、強人工智能和超人工智能。

01 弱人工智能弱人工智能（Weak AI） 也被稱為狹隘人工智能（Narrow AI）或應(yīng)用人工智能（Applied AI），指的是只能完成某一項特定任務(wù)或者解決某一特定問題的人工智能。 蘋果公司的 Siri就是一個典型的弱人工智能，它只能執(zhí)行有限的預(yù)設(shè)功能。同時，Siri 目前還不具備智力或自我意識，它只是一個相對復(fù)雜的弱人工智能體。

02 強人工智能強人工智能（Strong AI） 又被稱為通用人工智能（Artificial General Intelligence）或全人工智能概述，指的是可以像人一樣勝任任何智力性任務(wù)的智能機器。這樣的人工智能是一部分人工智能領(lǐng)域研究的最終目標，并且也作為一個經(jīng)久不衰的話題出現(xiàn)在許多科幻作品中。 對于強人工智能所需要擁有的智力水平并沒有準確的定義，但人工智能研究人員認為強人工智能需要具備以下幾點：

思考能力，運用策略去解決問題，并且可以在不確定情況下做出判斷；

展現(xiàn)出一定的知識量；

計劃能力；

學(xué)習能力；

交流能力；

利用自身所有能力達成目的的能力。

03 超人工智能

哲學(xué)家、牛津大學(xué)人類未來研究院院長尼克·波斯特洛姆（Nick Bostrom）把超級智能定義為“在幾乎所有領(lǐng)域都大大超過人類認知表現(xiàn)的任何智力”。 超人工智能（Artificial Super Intelligence，ASI）正是超級智能的一種。首先，超人工智能能實現(xiàn)與人類智能等同的功能，即可以像人類智能實現(xiàn)生物上的進化一樣，對自身進行重編程和改進，這也就是“遞歸自我改進功能”。

04 人工智能三大主義簡要回顧

人工智能的發(fā)展歷史，我們會發(fā)現(xiàn)它主要由 3 個方面相互交織發(fā)展：符號主義、連接主義和行為主義。

1. 符號主義 旨在用數(shù)學(xué)和物理學(xué)中的邏輯符號來表達思維的形成，通過大量的“如果 - 就”（if-then）規(guī)則定義，產(chǎn)生像人一樣的智能，這是一個自上而下的過程，包括專家系統(tǒng)、知識工程等。

2. 連接主義 主張智能來自神經(jīng)元之間的連接，它讓計算機模擬人類大腦中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其連接機制，這是一個自下而上的過程，包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

3. 行為主義 指的是基于感知行為的控制系統(tǒng)，使每個基本單元實現(xiàn)自我優(yōu)化和適應(yīng)，這也是一個4 第 1 章自下而上的過程，典型的代表有進化算法、多智能體等。由這 3 個方面構(gòu)成的人工智能設(shè)計模型如圖 1-1 所示。

機器學(xué)習與深度學(xué)習我們在前文介紹了人工智能的定義以及基本概念，下面將介紹人工智能發(fā)展的主要分支：機器學(xué)習和深度學(xué)習。

05 機器學(xué)習與深度學(xué)習 人工智能發(fā)展的一個很重要的分支便是機器學(xué)習，由人工智能的連接主義發(fā)展形成的一個重要領(lǐng)域分支，它的核心目的是讓計算機擁有像人一樣的學(xué)習能力。 而在機器學(xué)習中的一個龐大分支就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，嚴格來說深度學(xué)習屬于機器學(xué)習的一個類別，但是隨著近年來深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，特別是深度學(xué)習應(yīng)用范圍的不斷擴展，深度學(xué)習已經(jīng)成為機器學(xué)習領(lǐng)域的一個重要部分。