目前人工智慧，通常分為弱人工智慧、強人工智慧和超人工智慧的三個級別。這三個級別的分類是相對的，目前普遍的看法就是強人工智慧具有自己的思考方式。正因如此，強人工智慧可以自己去做一些計劃，並且去執行這些計劃。相比於強人工智慧來說，弱人工智慧目前已經普遍應用。其實這些應用在智慧手機中已經無處不在，比如我們常見的語音輸入、騷擾電話和垃圾簡訊的自動過濾、客服電話的接聽等等，都已經體現出如果人工智慧的特點。如果相比十年前來說，這些弱人工智慧其實一點也不弱，已經為我們的生活帶來了很大的便利。只不過相對於強人工智慧來說，弱人工智慧更多的是一些工具的範疇。強人工智慧在很多能力上，已經具備了初步的“人格化”的特徵，可以像人一樣去做很多的獨立規劃。但是，能否實現強人工智慧，目前還存在比較大的爭議。如果強人工智慧能夠實現的話，又會引起很多的倫理問題。

人工智慧，不論功能多少，能力大小，均以適宜實用為目的！不然，有什麼意義呢？！用弱人工智慧的地方能發揮最大效益卻用強人工智慧發揮低效益，甚至負效益值嗎？！這跟用人完全是一個道理，量體裁衣，合適為準！大才小用是浪費，小才大用是不量力，對錯還在人掌握！人不是萬能的，人工智慧也不是萬能的，所以，人類創造了人工智慧服役自己的目的是減輕自己的體力和腦力勞動，以取得最大限度的物質和精神財富供享受，否則，也會把人工智慧槍決掉的！適用為強，合意最好......

數學、邏輯、數位電路、機械計算機、電子計算機，這裡每一樣科學技術都凝結著人類共同的智慧。隨著“人工智慧”概念的提出，人類開始嘗試用計算的方式來詮釋智慧。雖然今天這個概念頻繁地在我們的視野裡閃現，但它仍然是高科技的代名詞。那麼，人工智慧這個概念究竟是誰提出的呢？最初的人工智慧與今天的人工智慧又有哪些區別呢？

人工智慧的萌芽

20世紀50年代，那時二戰結束後不久，戰爭中發展起來的許多軍用技術轉向民用。在戰後的美國，一大批科學家和技術專家不斷推動這些技術的發展，也萌生了新的理論。比如維納（Norbert Wiener）的控制論和夏農（Claude Elwood Shannon）的資訊理論。

在資訊科技萌芽、發展的形勢下，很多科學家開始考慮如何用自動決策系統或機械的方法來詮釋人的決策智慧。1965年，達特茅斯學院的年輕科學家約翰·麥肯錫（John McCarthy）邀請了包括夏農在內的一些對“會思考的機器”有興趣的科學家，包括MIT的明斯基（Marvin Minsky）,卡內基工學院(今天卡內基梅隆大學的前身)的司馬賀（Herbert Simon）等。在這個會議上，數學、邏輯學和資訊學領域的專家們經過激烈的討論，“人工智慧（Artificial Intelligence）”最終被確立為一門新的學科。

達特茅斯學院的會議之後，這些第一代的人工智慧科學家個個雄心勃勃。司馬賀(Herbert A. Simon)公開宣稱：“在1968年之前，計算機就能戰勝人類國際象棋大師。”“在1985年之前，計算機就能勝任人類的一切工作。”明斯基也認為，“在1973-1978年，就能製造出具有人類平均智力水平的計算機。”這些專家信誓旦旦的言論引起了當時的政府和軍方十足的興趣，紛紛向人工智慧領域投入了大量的支援資金。

然而，這一批人工智慧專家似乎低估了教機器學會人類智慧的難度，他們那時的預言至今為止都未能完全兌現，人工智慧依然無法完全替代人類完成所有工作。

使計算機勝任人類所有的工作非常困難，但憑藉計算機強大的資訊儲存能力、計算能力、持續工作能力，讓計算機在個別領域超過普通人的水平並不是難事。因此，計算機專家系統應運而生。1997年，IBM的計算機“深藍”第一次戰勝了人類國際象棋大師。2016年，人工智慧“AlphaGo”第一次戰勝人類圍棋大師。計算機專家系統完全有能力收集大量的資料，然後根據人類設定的程式，代替人類從事計算、分析、預測等工作。

“弱人工智慧”何時過渡到“強人工智慧”

“弱人工智慧”是指，在某一方面表現出智慧，但是不具有與人類相當的智力水平和思維模式。例如，人工智慧可以用於影象識別、語音識別，但是隻能程式化地部分替代人類對影象或聲音的辨別和處理能力。雖然機器們逐漸具備了所謂的自我學習能力，但它們只會在各自的領域內學習，而不會像人類一樣具有好奇心，也不會自主地探索新的技術和方法。

“弱人工智慧”現在代表了人工智慧的主流。儘管弱人工智慧的名稱中帶有一個“弱”字，但它的實力不容小覷，更是為人類的生活帶來了極大的便利。例如，Alpha Go圍棋機器人在圍棋領域一點也不弱；人臉識別技術可以在密集的人群中一眼就發現目標人物；掃地機器人可以自動打掃房間的每個角落，並且在電量不足時自行找到充電樁充電；自動駕駛汽車可以處理路況，並且自行到達目的地。

與“弱人工智慧”相對的是“強人工智慧”。這就是最早的一批提出“人工智慧”的概念的科學家們所希望的那種，和人類一樣能夠獨立思考。這種強人工智慧還沒有科學技術上的突破，僅僅存在於科幻作品中。

結語

如果有一天，計算機真的擁有了獨立思考的能力，是否還會按照人類的意志行事呢？沒有人知道。

如果把“強人工智慧”比作潘多拉的魔盒，總有人會禁不住去開啟，所以，“強人工智慧”或許有一天真的會來臨。

其實，每個人對弱人工智慧都有不同的理解，作為一個人工智慧工程師，哈哈，我可以負責任的告訴你，我感覺他們理解的有點錯誤。

弱人工智慧，弱在於，它需要學習大量的資料，才能給出我們希望的檢測效果或者說訓練結果，所以我們說這個人工智慧很弱，不能夠自己根據少量資料學習，沒有人的效果

所以現在人工智慧還有另外一個方向，那就是根據少量樣本，透過設計自我學習的演算法，讓程式自己學習，這個就是強人工智慧的研究。

當然，現在的弱人工智慧的效果已經非常不錯了，不過安全度還是不夠高，不過未來20年非常有希望，一定會越來越完善！