什么是人工智能狭窄智能（ANI）？
人工智能狭窄智能（ANI）是什么？
介绍
你是否曾想过计算机如何在翻译或玩游戏等任务中表现出色？答案是人工窄智能（ANI）。这个人工智能的分支专注于在单一功能上表现出色，使其成为专门任务的强大动力。窄智能的概念主要是定制化，将技术量身定制以实现精确的目标。随着技术的进步，专家们不断努力提升窄智能的能力，将各种模型无缝集成到一个能够执行多个任务的统一系统中。在这篇全面的文章中，深入探讨窄智能的复杂性，探索其多样化的类型，揭示其优势，并发现展示其潜力的真实世界示例。
什么是窄智能？
人工窄智能是指被要求在特定任务上运行的智能系统。机器、模型或机器人根据一组窄限制或约束被引入，根据这些限制或约束提供专门的目的。
它也被称为弱人工智能，因为它有限的能力无法完全模仿人类行为。此外，它经常与强人工智能（AGI）相对使用。AGI使用模仿人类智能并可以同时执行多个任务的算法。
窄智能与通用智能
让我们在下表中探索窄智能和通用智能之间的区别：
- 一个对数据科学家友好的半变异函数教程，用于量化空间连续性
- 康奈尔大学的研究人员引入量化与不相关处理（QuIP）：一种基于量化受益于不相关权重和黑塞矩阵的新的人工智能方法
- OpenAI 接管了全球光照，并庆祝了首次公司收购
| 方面 | 窄智能 | 通用智能 |
|---|---|---|
| 功能 | 专注于执行特定任务。 | 具备类似人类的认知能力。 |
| 范围 | 限于狭窄的领域或任务。 | 在各种任务中表现出多样性。 |
| 学习 | 在指定任务内学习和改进。 | 学习和适应各种任务。 |
| 自主性 | 在预定义的边界内运行。 | 显示自主性和决策能力。 |
| 意识 | 缺乏意识和自我意识。 | 潜在具备自我意识。 |
| 示例 | 电子邮件过滤、游戏玩耍、语音助手。 | 类似人类的机器人、自主系统。 |
为什么选择窄智能？
人工窄智能在过去几年中经历了许多学习过程，并成为目前最好的功能代理。模型在执行大量任务时可能会出现一些错误。设计一个单一的模型或算法具有特定的功能以减少错误。
以下是窄智能在我们生活中的重要性：
- 窄智能经过训练执行单一任务。因此，它专注于以一致而精确的方式完成任务。没有常见错误的机会。
- 复杂的计算或任务可以轻松快速地解决，这是某些行业非常需要的功能。窄智能满足了它们的需求。
- 窄智能中的算法根据特定要求设计，并经过优化以获得最佳结果，使其成为个人和专业使用的更个性化的选项。
- 窄智能从数据模式和与现实世界的交互中学习，并随着时间变得更加智能。
也可阅读：弱人工智能与强人工智能：有何区别？
窄智能的类型
基本上有两种类型的人工窄智能：
反应式智能
模型的算法中不存储先前的信息。它基于与人类的先前交互工作，并通过经验更新。例如，聊天机器人是根据关键词设计的回复，而不理解内容。这是因为它们没有建立一套信息。
有限记忆人工智能
当模型基于一组信息引入后，它可以准确地运行并提供结果。这也被称为狭义人工智能的高级版本，有限的狭义人工智能示例可能包括集成了大量数据的机器，以更精确地完成任务。
ANI的例子
以下是狭义人工智能的例子：
- 自动驾驶汽车：如果它执行多个功能，它怎么能是一个狭义人工智能的例子呢？许多模型被用来执行不同的功能，每个模型都是为单一任务专门设计的。
- 智能音箱：像Cortana、Siri或Alexa这样的虚拟助手。
- 推荐工具：依赖于人类的先前历史。例如，搜索引擎提供相关的推荐。
- 识别和解释：应用程序或软件捕捉面部表情或根据特定输入解释准确的输出。
- 医疗工具：用于识别特定疾病及其阶段的多种工具，如癌症。
ANI的优势
狭义人工智能提供了许多优势，包括：
- 狭义人工智能提供更高的准确性。使用ANI减少了人为错误的几率，使信息更可靠。
- 人工狭义智能在工作时具有成本效益并节省劳动力成本。
- ANI能够快速完成任务，减少错误。速度快对于制药和医疗领域等行业非常有益。
- 狭义人工智能有助于更快的决策。
- 为了开发高度智能的人工智能，狭义人工智能是一个构建块。
ANI的挑战
尽管在现实世界中有许多狭义人工智能的例子，但狭义人工智能面临着一些限制，包括：
- 严格限制于单一算法，不能超越其功能。
- 狭义人工智能依赖于定性数据来执行特定任务。对特定训练的依赖可能导致进一步的麻烦。狭义人工智能的例子可能包括口头语言翻译。然而，除非算法提供信息，否则它无法理解所有的口音。因此，其功能可能存在偏见。
- 狭义人工智能缺乏对新模式的理解，无法真正在新情况下运行。例如，医疗工具在基于先前模式和经验识别基因时工作。如果发现了一种新的基因，它无法识别并可能引导错误。
结论
人工狭义智能在我们现代世界中无处不在。正如其名字所示，人工智能经过精细调整，以在特定任务中表现出色。从电子邮件过滤到预测，狭义人工智能的例子无缝地融入到我们的日常生活中。然而，尽管有其进展，挑战依然存在，有时会导致人工智能出现故障。随着技术的进步，狭义人工智能的可能性将不断扩展。要加深对这个迷人领域的理解并探索其潜在应用，考虑加入我们的Blackbelt Plus计划-一个获取专业见解和人工智能前沿知识的入口。
