如果我說的是一項徹底改變了21世紀的技術，它就是人工智能。人工智能是我們日常生活的一部分，這就是為什么我認為理解人工智能的不同概念很重要。本文將幫助您了解AI的不同階段和類別。什么是人工智能？人工智能的階段人工智能的類型人工智能的分支什么是人工智能？

1956年，人工智能一詞由約翰麥卡錫定義。他將AI定義為：“制造智能機器的科學與工程。”人工智能還可以定義為能夠執行需要人類智能的任務的計算機系統的開發，例如決策，對象檢測，解決復雜問題等。現在讓我們了解人工智能學習的不同階段或類型。在我做研究的過程中，我發現很多文章都說人工智能，人工智能和人工超智能是不同類型的人工智能。更確切地說，人工智能有三個階段。人工狹隘智力人工智能人工超級智能這是人工智能可以發展的三個階段，而不是三種類型的人工智能。讓我們深入了解每個階段。

ANI也稱為弱AI，是人工智能的一個階段，涉及的機器只能執行一組狹義的特定任務。在這個階段，機器不具備任何思考能力，它只是執行一組預定義的功能。弱AI的例子包括Siri，Alexa，自動駕駛汽車，Alpha-Go，人形機器人Sophia等。到目前為止，幾乎所有基于AI的系統都屬于弱AI類別。

也稱為強AI，AGI是人工智能發展的階段，其中機器將具有像我們人類一樣思考和做出決策的能力。目前還沒有Strong AI的例子，但是，我們相信我們很快就能夠創造出像人類一樣聰明的機器。強大的人工智能被許多科學家視為對人類生存的威脅，其中包括斯蒂芬霍金，他說：“全人工智能的發展可能意味著人類的終結......它將自行騰飛，并以不斷增長的速度重新設計自己。由于生物進化緩慢而受限制的人類無法參與競爭并被取代。“當計算機的能力超越人類時，人工超智能是人工智能的階段。ASI目前是電影和科幻小說中描述的假設情境，機器已經占據了世界。

我認為考慮到我們目前的速度，機器距離這個階段還不遠。人工智能的進步速度（我指的是狹窄的人工智能）非常快。除非你直接接觸像Deepmind這樣的團體，否則你不知道它有多快 - 它以接近指數的速度增長。發生嚴重危險的風險發生在五年時間范圍內。最多10年。

因此，這些是機器可以獲得的不同智能階段。現在讓我們根據它們的功能來理解AI的類型。當有人要求您解釋不同類型的人工智能系統時，您必須根據其功能對其進行分類。基于基于AI的系統的功能，AI可以分為以下類型：反應機器AI有限的記憶AI心理理論AI自我意識的AI反應機器AI這種類型的AI包括僅基于當前數據運行的機器，僅考慮當前情況。反應性AI機器不能從數據中推斷出來以評估其未來的行為。他們可以執行范圍縮小的預定義任務。Reactive AI的一個例子是著名的IBM Chess計劃，它擊敗了世界冠軍Garry Kasparov。

有限內存AI可以通過研究其內存中的過去數據來做出明智和改進的決策。這樣的AI具有短暫或臨時的記憶，可用于存儲過去的經驗并評估未來的行為。自動駕駛汽車是有限記憶AI，它使用最近收集的數據做出即時決定。例如，自動駕駛汽車使用傳感器識別穿越道路的平民，陡峭的道路，交通信號等，以做出更好的駕駛決策。這有助于防止任何未來的事故。

心理理論AI是一種更先進的人工智能。據推測，這類機器在心理學中起著重要作用。這種人工智能將主要關注情緒智力，以便更好地理解人類的信念和思想。心理理論AI尚未完全發展，但在這一領域正在進行嚴謹的研究。讓我們祈禱我們沒有達到AI的狀態，機器有自己的意識并且變得自我意識。鑒于目前的情況，這種類型的AI有點牽強。但是，將來可能會實現超級智能化階段。

像Elon Musk和Stephen Hawkings這樣的天才一直警告我們人工智能的發展。請在評論部分告訴我您對此的看法。AI是一個非常廣闊的領域，涵蓋了許多領域，如機器學習，深度學習等。在下面的部分中，我介紹了AI的各個領域。通過實施以下過程/技術，人工智能可用于解決實際問題：機器學習深度學習自然語言處理機器人專家系統模糊邏輯機器學習是讓機器解釋，處理和分析數據以解決實際問題的科學。

在機器學習下，有三類：監督學習無監督學習強化學習深度學習，深度學習是在高維數據上實現神經網絡以獲得洞察力和形成解決方案的過程。深度學習是機器學習的高級領域，可用于解決更高級的問題。深度學習是Facebook面部驗證算法，自動駕駛汽車，Siri，Alexa等虛擬助手背后的邏輯。

自然語言處理（NLP）是指從自然人類語言中獲取見解以便與機器進行通信并發展業務的科學。Twitter使用NLP在他們的推文中過濾掉恐怖主義語言，亞馬遜使用NLP來了解客戶評論并改善用戶體驗。機器人技術是人工智能的一個分支，專注于機器人的不同分支和應用。人工智能機器人是在現實環境中行動的人工代理，通過采取負責任的行動來產生結果。索菲亞人形機器人是機器人技術中人工智能的一個很好的例子。

模糊邏輯是一種基于“真實度”原則的計算方法，而不是通常的現代計算機邏輯，即布爾本質。模糊邏輯用于醫學領域以解決涉及決策的復雜問題。它們還用于自動變速箱，車輛環境控制等。專家系統是基于AI的計算機系統，它學習并回報人類專家的決策能力。專家系統使用if-then邏輯符號來解決復雜問題。它們不依賴于傳統的程序編程。專家系統主要用于信息管理，醫療設施，貸款分析，病毒檢測等。