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咱们每天都在跟AI打交道,可你有没有过这样的疑惑:同样叫AI,有的能帮快递小哥把一堆快递分得明明白白,有的能陪你唠嗑解闷,还有的能提前告诉你明天会不会下雨——为啥它们能干的活儿差这么多?其实答案特简单,AI跟咱们人一样,也分“工种”,不同种类的AI有不同的“拿手本事”,不是所有AI都一个样。今天咱们就掰开揉碎了,聊聊AI到底分哪几类,让你一看就懂。
一、先搞懂核心问题:为啥不同AI能干不同的事?
生活里的AI真是五花八门。你网购之后,快递仓库里有AI帮着分拣包裹,不会送错地方;想发朋友圈,打开相机用美颜AI修修图,皮肤立马变光滑;出门前看看天气预报,背后也是AI在分析数据预测天气。这些AI看着都挺“智能”,可为啥有的只会分拣,有的只会美颜,没一个能同时干好这几样事呢?
其实关键就在于“分类”。就像咱们社会上有医生、老师、工程师不同职业,每个职业都有自己的专业领域,AI也有自己的“职业划分”。不同类别的AI,被设计出来的目的不一样,“技能点”也都加在不同地方,所以只能在自己擅长的领域干活,跨领域就“抓瞎”了。接下来咱们先说说AI最核心的分类——按用途分,这也是咱们平时接触最多、最该搞懂的一类分法。
二、AI的核心分类:按用途分,就像“专科医生”和“全科医生”
按用途给AI分类,最主要的就是两大阵营:一个是“专用AI”,也叫“弱AI”;另一个是“通用AI”,也叫“强AI”。这俩的区别,就好比医院里的“专科医生”和“全科医生”,咱们一个个说清楚。
(一)专用AI(弱AI):只干“一件事”的“专才”
先说说专用AI,它还有个名字叫“弱AI”,但“弱”不是说它能力差,而是指它的“技能范围窄”——只能干好某一件特定的事,其他活儿一概不会,就像医院里专门看眼科、牙科的专科医生,在自己的领域里很厉害,但让他去看内科病就不行了。
咱们生活中几乎所有能接触到的AI,都是专用AI,随便举几个例子你就明白了。
第一个例子:快递分拣AI。你想想,每天全国有上亿个快递,要是靠人工分拣,不仅慢还容易出错。但快递分拣AI就不一样了,它的“专属技能”就是识别快递单上的地址——不管是手写的还是打印的,它都能快速认出来,然后根据地址把快递分到对应的区域,比如发往北京的放一堆,发往上海的放另一堆。可你要是让它干别的,比如帮你写个请假条,或者算一算这个月的水电费,它就完全“听不懂”了,因为它从设计的时候就只被赋予了“分拣快递”这一个技能。
第二个例子:拍照美颜AI。现在咱们手机相机里都有美颜功能,打开之后皮肤变细腻、痘痘消失、眼睛变大,这些都是美颜AI在干活。它的“拿手本事”就是分析照片里的人脸,找到皮肤瑕疵、调整五官比例,让照片里的人看起来更漂亮。但你要是让它帮你写一篇作文,或者陪你下盘象棋,它肯定做不到——它的“能力边界”就在“优化人脸”这一件事上,超出去就不行了。
除了这两个,咱们平时用的很多东西也都是专用AI在背后发力。比如手机里的语音助手,你喊它“打开空调”“定个早上7点的闹钟”,它能立马响应,但你要是跟它聊“怎么做好吃的红烧肉”,它可能只会给你搜个菜谱,没法跟你深入讨论火候怎么掌握;还有刷视频时的推荐算法,它能根据你之前看的内容,推你可能喜欢的视频,但让它帮你做一份工作报表,它就没辙了;再比如现在很火的AI绘画工具,你输入“一片星空下的草原”,它能画出好看的画,但让它帮你翻译一段英文,它也干不了。
简单说,专用AI就是“术业有专攻”的“专才”,只在自己的小领域里厉害,一旦超出这个领域,就跟普通工具没啥区别了。
(二)通用AI(强AI):啥都能干的“全才”,目前还只存在于想象中
跟专用AI对应的,就是通用AI,也叫“强AI”。这个“强”不是说它比专用AI厉害,而是指它的“能力范围广”——它能像咱们人一样,具备理解、学习、思考的能力,能干所有人类能做的事,就像医院里的“全科医生”,不管是内科、外科、儿科的病,都能看明白、给出方案。
举个例子你就知道通用AI有多“全能”了:如果真的有通用AI,它早上能自己去厨房做饭,知道你喜欢吃甜口的粥,还会煎个荷包蛋;白天能帮你写代码,解决工作里的技术难题;下午要是你生病了,它能给你诊断病情,告诉你该吃什么药、注意什么;晚上还能陪你聊天,不管你聊电影、聊旅游,还是聊生活里的烦心事,它都能跟你聊得有来有回,甚至还能给你出主意。
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但重点来了:目前世界上还没有真正的通用AI。现在的科学家还在拼命研究这个东西,不管是技术水平还是理论基础,都离实现通用AI差得很远。所以你别听别人说“AI现在可厉害了,啥都能干”就信以为真——那些说这话的人,大概率是把专用AI当成通用AI了。咱们现在根本不用担心AI会像人一样“啥都会”,因为连能实现这个目标的门儿都还没摸到呢。
总结一下:现在咱们用的AI全是“专才”(专用AI),只能干特定的事;而“全才”(通用AI)还只是个“设想”,短时间内肯定见不到。
三、AI的其他常见小分类:除了用途,还能按这些维度分
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