什么是狭义人工智能？
狭义人工智能，也称为弱人工智能，专注于有效地完成一项任务。语音助手、语言翻译和产品建议只是它所实现的系统中的一部分。它是针对特定任务的，但却非常成功，因为与人类智能不同，它无法学习或适应其预编程职责之外的任务。
如果您对人工智能的实际应用感兴趣，那么人工智能课程可以帮助您了解狭义人工智能如何影响日常生活。它影响着各个行业，并提供解决方案，大大提高舒适度和效率，从协助医生诊断疾病到定制在线体验。
狭义人工智能、广义人工智能和超级人工智能之间的区别
方面
狭义人工智能
通用人工智能
超级人工智能
定义
旨在高效执行一项特定任务的人工智能。
人工智能能够像人类一样学习并适应任何任务。
超越人类智能和决策能力的人工智能。
现存
目前存在于虚拟助手、推荐系统和智能搜索引擎等设备中。
仍处于理论阶段，研究正在进行中，尚未实际实施。
完全是假设性的并且经常在科幻小说中讨论。
功能范围
特定任务，仅限于所受训练所做的事情。
多才多艺，能够执行不同领域的多种任务。
几乎无限，能够解决超出人类理解范围的复杂问题。
适应性
无法适应或学习超出其编程任务的范围。
无需再训练即可在多个任务中学习和提高。
自我进化，能够自主做出独立的决定。
示例
语音助手、图像识别、聊天机器人。
理论——包括类似人类的问题解决系统。
假设系统比人类更聪明、更快。
潜在影响
可以通过类似人类的推理和解决问题能力彻底改变行业。
可能导致超出人类控制范围的突破或挑战。
推动狭义人工智能的关键技术
机器学习 (ML)： 借助机器学习，系统可以从数据中学习，无需手动编程。它可以发现趋势，随着时间的推移而变得更好，并驱动预测性文本建议和定制推荐等程序。
深度学习：深度学习使用神经网络来分析大量数据。由于它模仿人类大脑的功能，因此它在图像识别、语音处理和语言翻译等任务上表现非常出色。
自然语言处理 (NLP)：通过语音或文本，NLP 使机器能够理 海外泰国数据 解和处理人类语言。它通过支持语音搜索、聊天机器人和虚拟助手，促进更具吸引力和更轻松的数字通信。
计算机视觉： 借助计算机视觉，机器可以理解和分析视觉数据，包括照片和电影。它可用于物体检测系统、无人驾驶汽车和面部识别。
机器人技术：机器人技术将人工智能融入实际的机器人中，执行包裹递送和产品组装等活动。通过自动化和准确性，机器人可以提高物流、医疗保健和制造业的生产力。
专家系统： 专家系统模拟人类在特定领域（如医疗保健或金融）的判断。它们通过根据预定标准分析数据并提供答案，帮助完成疾病识别或市场趋势预测等工作。