弱人工智能

弱人工智能或狭义人工智能是一种人工智能形式，它被创建和编程来处理一项特定任务或少数几项任务。通用人工智能或AGI是一种能够执行人类执行的大量任务的人工智能，而另一方面，狭义人工智能则被设计用来以超越人类的水平完成一项特定任务或一组相关任务，但狭义人工智能无法将其经验和知识从一个不相关的领域转移到另一个领域。

狭义人工智能的特点

1. 专业化

因此，狭义的人工智能系统更加专注和深刻。这类系统在其预期用途上表现出色，即专门从事一项或一项构成性活动。通过这种方式，它们能够在被分配的操作领域内获得广泛而专业的专业知识。例如，语言翻译的人工智能可以有效地将文本从一种语言翻译成另一种语言，但完全无法执行与翻译无关的事情，比如诊断病人或驾驶汽车。这反过来又使得开发人员更容易微调系统以实现特定功能，甚至超越人类的能力。

2. 缺乏泛化能力

特定的人工智能无法将信息从预设的领域转移到另一个领域。狭义人工智能系统在某种程度上是僵化的，它们不能像人类那样将知识或技能应用于其他任何事物。例如，一个为游戏（如下棋）开发出超越人类决策能力的人工智能系统，永远无法将其游戏策略应用于另一个游戏（如下围棋）或股票市场交易等完全不同的领域。这是泛化能力的局限性，使得狭义人工智能僵化，不得不为不同的任务开发新的人工智能。

3. 数据驱动

狭义人工智能的结构很大程度上依赖于数据。它们依赖于大量高质量的数据集，可用于训练系统。数据被存储和处理，以做出和完善预测，从而完成任务和检测模式。例如，在图像识别的情况下，人工智能需要从大量图像数据库中学习，有时多达数千或数百万张，其中一些经过适当标记。输入数据的质量和数量直接影响输出的质量。因此，数据采集、数据清理和数据管理是开发狭义人工智能的核心组成部分。

4. 有限的上下文感知

狭义人工智能系统在特定的领域工作，并且对更广泛的图景没有感知。例如，客户服务中的人工智能聊天机器人可以根据其训练数据回答特定问题，但它可能无法回答超出训练数据上下文的问题。这种限制使得狭义人工智能只能按照预期工作，也就是说，它可能无法以不同于设定的规则或数据所基于的方式来理解或响应情况。

5. 算法优化

狭义系统通过针对给定任务预先定义的某些算法进行微调。这些算法包括监督学习、无监督学习和强化学习，这些都是机器学习中使用的算法。所有这些技术都根据给定的任务或项目来使用。例如，监督学习通常用于存在大量带标签训练数据的场景，包括垃圾邮件检测。另一方面，强化学习用于需要交互式顺序决策过程的任务，例如游戏。选择此类算法对于狭义人工智能系统的有效性至关重要。

6. 性能指标

因此，狭义人工智能系统的成功是根据一套仅与特定任务相关的可量化性能指标来评估的。在评估程序结果的过程中，这些可能是准确率、精确率、召回率、F1分数等，具体取决于程序的应用。

7. 依赖人类监督

专业系统在某些特定情况下需要人工干预监督。虽然它们在组织特定任务方面可能具有很高的效率，但它们可能会遇到一些自己无法处理的情况。在这些情况下，需要人类参与来协助或改变系统的决策。例如，自动驾驶汽车可以在道路上高效行驶，但在光线不足的区域或其他恶劣的交通条件下，它们可能需要人类驾驶员的帮助。这种依赖性对于说明人类和人工智能结合工作对于确保狭义人工智能系统的正确和安全应用的重要性非常重要。

8. 适应性和更新

特定的人工智能系统需要定期更新并经过训练过程，以便在新条件下保留其在数据和性能方面的有效性水平。例如，银行的反欺诈系统需要定期训练，以便能够识别欺诈者的活动的新模式。这种适应性意味着系统会不断接收数据输入和算法修改，以提高系统的性能。

狭义人工智能的例子

如今，狭义人工智能的应用相当广泛，可以在人们的日常经历和各种领域中发现。以下是狭义人工智能在当今使用的一些详细示例：

1. 虚拟助手

像Siri、Alexa和Google Assistant这样的流行应用程序都属于狭义人工智能的范畴。这类系统被创建来处理一系列通过语音命令完成的任务，具体取决于用户的请求，例如，设置闹钟、播放音乐、播报天气、回答问题以及管理智能家居设备。

功能：其中大多数是基于自然语言处理 (NLP) 的，能够理解并使用人类语言进行交互。例如，当你让Siri设置计时器时，个人助理会听取你的语音输入，将命令解释为设置计时器，然后继续设置计时器。

专业化：每个虚拟助手都对应着一套它被设计用来处理的任务和问题，但它无法执行超出其编程范围的任务。

2. 推荐系统

推荐系统应用于Netflix、Amazon或Spotify等平台，向用户推荐内容或产品。

功能：这类系统使用用户生成的信息，如观看节目的历史、购买的商品以及用户的浏览历史。例如，Netflix根据用户的观看历史选择推荐哪些电影和节目。

专业化：本文介绍的算法旨在提高用户满意度，因为它们会根据用户的输入进行推荐；但是，它们不会处理超出此范围的任何其他任务。

3. 图像识别

基于图像识别，正在安全、社交网络和医疗保健应用领域开发解决方案。

安全系统：监控摄像头和安全门中使用的生物识别技术允许即时识别人们的面部，从而提高空间的安全性并控制其入口。

社交媒体：Facebook Inc.的Facebook应用程序等其他功能和应用程序使用图像识别来推荐照片中的好友标签。

医疗保健：在医学诊断中，人工智能系统帮助放射科医生识别图像中的异常模式，例如X射线或MRI中的肿瘤检测。

功能：卷积神经网络被用于图像识别人工智能，以分析和分类图像。它们在大量的图像数据集上进行训练，其中图像被分类和标记。

专业化：尽管这些系统在其特定任务中非常有效，但如果没有重大的重组，它们无法将其图像处理能力应用于不同的工作领域。

4. 垃圾邮件过滤器

几乎所有电子邮件服务提供商都使用它来检测或过滤掉不受欢迎或危险的电子邮件，这些电子邮件被称为垃圾邮件。

功能：它们根据对电子邮件内容和元数据应用的机器学习算法，将电子邮件分类为垃圾邮件或合法邮件。这些方法包括与关键字匹配、检查收到的电子邮件的标头以及从用户处理电子邮件的习惯中学习（例如，将收到的电子邮件标记为垃圾邮件）。

专业化：垃圾邮件过滤器仅直接参与电子邮件的内容分析，不适用于其他类型的内容或工作。

5. 自动驾驶汽车

自动驾驶汽车是特斯拉、Waymo和Uber等公司在狭义人工智能领域的又一重大应用。

功能：这些自动驾驶汽车依赖于传感器、摄像头、雷达和激光雷达系统来感知周围环境。这些数据由人工智能算法进行分析，以控制实时驾驶功能，如转向、制动和路径选择。

专业化：特定的人工智能系统被设计用于驾驶汽车，不能执行不包括驾驶汽车的其他任务。例如，导航技能不能应用于烹饪或财务分析等任务。

6. 聊天机器人和客户服务

聊天机器人应用于客户服务，以回答用户的问题并协助他们在网站和即时通讯中。

功能：这些人工智能系统在执行任务的方式上保持简单，因为它们使用自然语言处理来解释和回答用户查询。它们的用途非常广泛——从回答常见问题到向用户解释解决问题的过程。

专业化：聊天机器人专门设计用于与环境互动，并且不能超越这种创建的行为类型。例如，银行的客户服务聊天机器人可以回答有关客户账户或交易的问题，但不能提供与银行运营无关的产品技术问题的帮助。

7. 预测性维护

用于预测性维护的维护4.0系统应用于制造业、航空和能源行业，以预测故障并安排维修时间表。

功能：这类系统从机器上的各种传感器获取数据，并显示显示故障迹象的性能模式。通过识别何时需要维护，它们可以防止设备故障并延长设备的使用寿命。

专业化：这些人工智能模型包含有关机器性能的数据，因此不能有效地用于任何其他目的。

8. 语言翻译

狭义人工智能也用于语言翻译；如Google Translate等工具将书面文本从一种方言翻译成另一种方言。

功能：这些系统使用机器学习模型，特别是神经机器翻译 NMT，作为翻译、解读和理解另一种语言文本的基础。为了掌握翻译的各个方面，它们从大量的双语文本数据集中学习。

专业化：虽然语言翻译人工智能在将一种语言翻译成另一种语言方面效果最好，但它不能执行其他不相关的功能，例如图像或数据分析。

9. 医疗诊断

诊断中的人工智能通过分析与疾病相关的医疗数据，帮助医生诊断疾病。

功能：机器学习算法会处理患者记录、患者病情记录、人口统计数据和影像学检查，以提出诊断建议。例如，它可以用于预测放射学中的恶性肿瘤，或估计给定疾病的早期迹象和诊断检查的患病概率。

专业化：这类系统专门为医疗诊断设计，无法执行其他工作。

10. 金融服务

金融服务中的人工智能应用于欺诈检测、算法交易和信用评分等领域。

欺诈检测：人工智能系统学习交易数据，并寻找数据集中可能存在的欺诈性交易的异常情况。

算法交易：这是利用算法根据市场上的特定参数和迹象进行买卖，目标是获得所投资资本的最大回报。

信用评分：人工智能模型通过评估财务数据和信用评分/行为来确定信用worthiness。

功能：这些系统采用各种机器学习方法来处理和分析财务数据，以做出适当的决策，从而提高处理财务的效率和效果。

专业化：与运营人工智能系统不同，金融人工智能系统用于一种特定类型的金融活动，并且只能适应其他金融活动，但不能适应其他领域的活动。

狭义人工智能的优势

狭义人工智能或弱人工智能因其在特定任务中的应用而带来许多好处，而这些任务由人类完成可能无法做到更好。以下是狭义人工智能的一些详细优势：

1. 效率

特定的人工智能系统可以比人类更快、更准确地解决问题，这意味着效率的提高。

速度：不同的人工智能算法可以比人类更快地处理大量信息。例如，机器学习模型可以在几分钟内分析数千张医学图像，而放射科医生可能需要几个小时甚至几天。

精确度：狭义人工智能始终可以依靠来执行常规任务，很少出现变异和错误。例如，在制造业中，注入人工智能的机器人可以帮助组装具有高标准和同质性的产品和服务。

2. 成本效益高

狭义人工智能降低了劳动力成本，因为许多任务会重复进行，而培训人员成本很高。

自动化：实现各种流程的自动化，减少了员工成本，并允许将人力资源投入到创新工作中。例如，在回答大量客户查询方面，先进的会话式人工智能可以进行通信，让人力资源来解决更复杂的问题。

运营节省：通过使用计算机辅助诊断技术，可以实现预防性维护，有助于预测故障并规划及时维护。

3. 一致性

狭义人工智能系统始终提供相同的输出质量，而且没有人类员工的变异和疲劳。

一致性：人工智能系统可以不间断地工作，而且不会感到疲倦，因此它们能提供稳定的性能。例如，监督金融交易的人工智能算法可以全天候工作，并且不会出现疲劳和随之而来的错误。

质量控制：在质量保证过程中，与人类标准相比，人工智能系统可以有效地、细致地检查产品质量。

4. 增强的能力

弱人工智能通过提供解决复杂数学问题和分析数据的设备来补充人类的能力。

数据分析：人工智能可以在很短的时间内处理大量数据，以找出人类分析无法理解的内容。例如，人工智能在医疗保健领域的应用有助于诊断患者数据并得出预测结果。

决策支持：例如，在金融领域，人工智能技术通过分析市场数据和进行预测来协助投资者做出决策。

5. 改进的决策制定

狭义人工智能用于理解大数据并为这些数据提供适当的决策信息。

预测分析：利用历史数据，人工智能模型可以对未来进行预测；这使得企业在特定情况发生之前就能做出正确的决策。例如，零售商应用人工智能进行需求预测和供应链优化。

实时洞察：在包括金融在内的某些行业，尤其是在交易领域，信息非常敏感且需要快速分析，这就是人工智能系统能够做得很好的地方，以确保交易者及时获得所需信息以做出决策。

6. 可扩展性

可以创建和使用可扩展的系统，使狭义人工智能系统能够以适中的成本快速承担额外的工作负载。

灵活性：与典型的编程语言相比，如果需要，可以相对容易地扩展人工智能系统以处理更全面的数据并执行更复杂的数学运算。例如，参考云计算，可以提高提供人工智能服务的计算水平。

成本效益：扩展人工智能系统的成本低于扩展人力资本的成本，从而使企业扩张更具经济性。

7. 个性化体验

狭义人工智能对于情境化解决方案很有用，因为它会根据客户的需求调整服务和产品，从而改善他们的体验。

推荐系统：Netflix和Amazon等公司正在使用人工智能向客户推荐产品，并根据他们的选择调整优惠，以提高参与度。

定制：人工智能营销可以通过相关、用户特定的信息，帮助向客户传递内容和广告。

狭义人工智能的未来

展望狭义人工智能的未来，许多行业都将迎来巨大的发展和变革。随着技术的发展，狭义人工智能正变得越来越智能，并成为我们生活和各行各业的一部分。以下是狭义人工智能未来的一些详细预测：

1. 增强的个性化

接下来，将开发出狭义人工智能，以实现消费者产品和服务的特殊设计。

零售和电子商务：由于人工智能算法能够分析消费者的行为、偏好和购买模式，消费者将获得高度个性化的购物体验。这将包括适合客户的产品推广、针对特定客户的产品推广，甚至处理与价格折扣相关的问题。

医疗保健：通过人工智能系统分析患者的基因结构、生活方式和健康记录，将开发出更多个性化的药物。

2. 自动化程度提高

计算机化将进一步深入工作领域，侵占更多技能和创意活动，从而改变劳动力结构。

制造业：基本上，在各种生产线上，复杂的工作方面将由人工智能控制的机器人来管理。这将包括需要精确度和灵活性的活动，例如，在固定非常敏感的电子设备或使用轻薄材料方面。

创意产业：人工智能将在任何头脑风暴、内容写作、音乐创作或图形设计方面发挥作用。尽管未来人工智能创作的艺术和内容将增加，但它将充当一种辅助媒介，通过它，设计人工智能的人类将能够创作出更多的艺术和内容。

3. 改进人机协作

人工智能系统将变得更加友好，并将参与人际互动过程，以支持、协助和改进决策过程。

工作场所助手：人工智能和机器人将作为员工的辅助工具，通过提供日程安排、分析工作场所的关键数据以及协助执行各种任务来帮助他们履行职责。这将有助于员工更专注于复杂的战略工作和巧妙的问题解决。

决策支持：在金融界、医疗保健领域和法律领域，人工智能将仅仅是一个工具，通过提供相关数据和分析以及未来事件的可能性来帮助专业人士做出正确的决策。

4. 高级医疗保健应用

狭义人工智能将通过先进的诊断能力、治疗方法以及患者管理，为医疗保健带来革命性的变化。

早期诊断：特别是，疾病的早期诊断将通过对人类不易识别的数据和模式进行计算机化来得到加强。这将提高干预能力，从而提高患者的福祉。

远程监控：由人工智能控制的智能设备将通过远程健康检查协助监测患者，以确保及时进行治疗。这对于长期疾病的治疗，以及向全国农村地区居民提供医疗服务将尤为有益。

5. 教育和学习

人工智能将彻底改变教育，因为它将根据个体学生的需要量身定制学习解决方案，并提高开放性。

自适应学习：将使用人工智能软件进行教育系统，以便学生能够获得对他们的学习能力、学习困难或偏好敏感的学习环境。这将增加互动，并肯定会提高学习质量。

结论

狭义人工智能是人工智能领域的一个里程碑，它展示了一个特定系统如何能够以极高的水平解决问题。正如本文所讨论的，它给用户和社会带来了许多好处，但它也带来了一些阻碍其为社会带来积极改变的缺点。因此，考虑信息技术发展的提示并依靠伦理原则，以实现狭义人工智能应用的最佳效益至关重要。解决诸如偏见或隐私等问题，并确保狭义人工智能系统能够实现普遍目标，对于人工智能的未来将是至关重要的。