窄人工智能和通用人工智能的区别及应用场景解析

释放双眼,带上耳机,听听看~!
本文介绍了窄人工智能和通用人工智能的区别,窄人工智能的特点和应用场景,以及通用人工智能的潜在应用领域,为读者解析人工智能的发展方向和技术趋势。

窄人工智能和通用人工智能的区别及应用场景解析图片

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窄人工智能,对应英文Artificial Narrow Intelligence,简称ANI,也被称为特定任务人工智能。

顾名思义,窄人工智能用于完成某一项或几项特定的任务,比如智能驾驶、人脸识别、AlphaGo、AI绘画、大语言模型等等,都属于窄人工智能的范畴。

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窄人工智能,虽然在某一个特定领域拥有较高的智能,但是也只局限于该领域。比如,你没有办法让AI绘画模型来跟你下围棋,也没办法人脸识别模型来驾驶汽车,更没有办法让AlphaGo来写文章……

反观人类,虽然只有一颗小小的大脑(和数据中心相比),却是什么事情都可以做。虽然我们无法在每一项技能上都达到专家水平,但是只要经过训练,把大多数事情做到60分水平还是不难的。

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通用人工智能,对应英文Artificial General Intelligence,简称 AGI。与窄人工智能不同,通用人工智能是一种具备与人类相当或更高智能水平的人工智能系统,它不仅仅专注于某一特定领域,而是能够理解学习并执行广泛的任务。

如果说,窄人工智能只是一个比较智能的工具,那么通用人工智能则是一种不亚于人类、甚至超越人类的生命。它可以开车,可以画画,可以陪你聊天,可以跟你下棋,而且每一项任务都比人类完成得更好。

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什么是跨领域的解决方案呢?

比如我们要让一个机器人去执行火灾救援任务。机器人进入火灾现场后,需要根据火势、地形、天气状况、建筑烧毁状况、被困人员身体状况、历史经验等多维度的信息进行综合实时判断,才能完成救援任务。

再比如我们要让人工智能创作一首诗,人工智能需要收集现场的视觉、听觉、嗅觉、触觉等信息,再结合此地的历史背景、当下的人文环境,涌现出一首前所未有的诗篇。(绝不是像现在的大模型那样,学习已有的海量诗词来创作)

无论是火灾救援,还是真正的作诗,都绝不是某一个或多个特定领域人工智能能够做到的。

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