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强人工智能是什么？
你知道强人工智能是什么吗？在计算机科学领域里，人工智能是一种机器行为，它能够以类似于人类智能的方式对环境作出反应，并尽可能地提高自己达到目标的可能性。
在1956年8月举行的达特茅斯会议上，约翰·麦卡锡(JohnMcCarthy)、马文·明斯基(MarvinMinsky)、克劳德·香农(ClaudeShannon)和纳撒尼尔·罗切斯特(NathanielRochester)等人首次提出了人工智能的概念。以前，人工智能有很多叫法，比如“自动机理论”“复杂数据处理”等等。接下来小编就给大家介绍一下强人工智能是什么，一起来看看吧。
强人工智能是什么？
人工智能AI大致可分为三种：弱人工智能，强人工智能和超人工智能。
一、弱人工智能
弱人工智能(WeakAI)，又称为狭义人工智能(NarrowAI)或应用人工智能(AppliedAI)，是指只能完成某一特定任务或解决某一特定问题的人工智能。
Apple的Siri是一款典型的弱人工智能产品，只能实现有限的预置功能。与此同时，Siri目前还没有智能或者自我意识，它只是一个相对复杂的弱人工智能。
Apple的Siri是一款典型的弱人工智能产品，只能实现有限的预置功能。与此同时，Siri目前还没有智能或者自我意识，它只是一个相对复杂的弱人工智能。
二、强人工智能
强大的人工智能(StrongAI)，也被称为通用人工智能(ArtificialGeneralIntelligence)，或全人工智能(FullAI)，它是一种智能机器，它能像人一样胜任任何智力任务。这类人工智能是人工智能研究的一部分，它也作为一个永恒的主题出现在很多科幻小说中。
虽然不能精确地定义强人工智能所需的智力水平，但人工智能研究人员认为，强人工智能必须具备以下条件：思维能力，能用策略解决问题，并能在不确定的情况下作出判断；展示一定数量的知识；规划能力；研究能力；沟通能力；用自己的全部能力达到目的的能力。
虽然不能精确地定义强人工智能所需的智力水平，但人工智能研究人员认为，强人工智能必须具备以下条件：思维能力，能用策略解决问题，并能在不确定的情况下作出判断；展示一定数量的知识；规划能力；研究能力；沟通能力；用自己的全部能力达到目的的能力。
三、超人工智能
牛津大学人类未来研究所所长、哲学家NickBostrom将超级智能定义为“任何一种在几乎所有领域都远远超过人类认知表现的智力”。
超人工智能(ASI)就是超级智能的一种(ArtificialSuperIntelligence)。第一，超人工智能能够实现相当于人类智能的功能，即能够重新编程并改进自身，就像人类智能实现生物进化那样，也就是“递归的自我改进功能”。
波斯特罗姆还提到，“生物神经元的工作速度峰值在200Hz左右，比现代微处理器(大约2GHz)慢了整整7个数量级”，与此同时，“神经元在轴突上120m/s的传输速度也远低于电脑比肩光速的通讯速度。这样，超人工智能的思维速度和自我提高的速度就会远远超过人类，而作为生物的生理限制，人类将完全无法应用于机器智能。
一提到强人工智能，我们就会想到技术上的奇点，超越人类的词汇。在强人工智能存在的社会形态中，也常常有一些不同但又极端的联想：其一，人工智能实现了一个类似于乌托邦的社会，并完全为人类服务(类似于三体II的未来城)；其二，人工智能实现了赛博朋克式的社会(如马特里克斯)，人类被牢牢地控制或攻击。后一种情况又进一步发展为全灭人类，“硅基生物统一天下”。
然而，如果仔细分析一下这些作品中的人工智能设定，特别是在高科技反乌托邦社会的背景下，强人工智能的“强”比“强”更接近力量，而非智力。想象假如一个人拥有极权的能力，那么他就同样能在类似意义上将社会塑造成赛博朋克式的社会，而不需要任何高级智慧。尽管在人类语境中，人工智能对人类的“征服”似乎是“强人征服弱人”的自然结果，但仔细考察一下，人工智能是否真的具有求生的欲望或求生的本能？
AI能够实现进化，或者像生物那样进行繁衍吗？到底什么意思是人类阻碍了人工智能的“自由”？假如没有，那么他们到底有什么动机去大规模地毁灭人类呢？退后一步，如果仅仅将强人工智能理解为一种可以征服或摧毁人类的机器，即ICBM与核弹头一起存在，那么，人类似乎已经学会与人类和谐共处。
实际上，人们对所谓“超越人类的智慧”究竟是怎样的，甚至是否存在，并没有很好的认知。对人的智能的一种普遍看法是，它大致包括分析和推理能力：包括从感知信号中区分和抽象出特征(feature)，根据特征(当然也可以不基于)制定规则，根据规则进行推理(reasoning)或实践。
而且在人工智能这方面，目前最“聪明”的算法就是各种神经网络。这种算法最擅长的是特征提取和数据拟合，也就是说，它可以在误差允许的范围内回答“XX是什么”(WHAT)的问题。这些问题有时候人类可以很好地回答，甚至不需要思考(如从照片上看苹果)，有时回答得不好(如人们对音乐的偏好)，但机器能够通过统计分析得到答案。对时间属性的客观规律，如果存在有统计学意义的参数，则神经网络原则上也可以通过在不同时间序列中分析信号来学习。
但在推理，特别是数学证明方面，目前看来还没有一个普遍而有效的统计方法来判定。你们可能会说我是根据图像的规律从照片上发现人的，但是很难说通过字里行间的规律来判断数学命题是否正确。这种情况与以经验为基础的日常生活并不一致：日常生活常常呈现出一种规律的pattern：今天太阳升西落，明天就会升起；花香扑鼻，青草绿，鸟儿会飞翔，鸟儿常常也会飞翔。因此统计学推理是有效的(日常生活中人们的直觉基本上是对生活经验的归纳)。对推理小说的内容而言，它的推理不仅基于直觉，更偏爱各种逻辑和线索。
到20世纪70年代，人工智能概念的出现经历了一段短暂的发展时期，图灵测试、聊天机器人ELIZA和重要的超文本链接概念也相继诞生。但是，20世纪70-80年代，由于计算机有限的存储器和处理速度，人工智能的发展陷入了停滞，因为许多机构停止资助它的工作；但是，20世纪80-90年代，由于第五代计算机的发展，它开始了飞速发展。1981年，日本经济产业省拨款8.5亿美元用于人工智能计算机项目的研究与开发，随后，英美也迅速做出反应，开启了人工智能的春天。以上就是小编为大家介绍的强人工智能是什么，希望对您有帮助。
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