弱AI的應用已經滲透到我們的生活中，例如自動駕駛汽車，智能監控或聊天機器人。然而，還有一個人工智能領域，我們的生活中不存在，但我們喜歡它，就是強人工智能。其實通用AI和強大AI都是同一件事。強大的AI并不一定意味著更好的處理能力，也不意味著強大的AI比弱的AI“更強”。強大的AI是一種具有與人類相同的智慧或超越人類的機器，可以表達正常人類的所有智能行為，例如以自然語言進行推理，規劃和交流。

憑借當今的硬件技術和知識，強大的AI應用程序包含了當今人類尚無法理解的復雜問題。實際上，即使是薄弱的AI應用程序也面臨著當今技術可以解決的問題。去年，谷歌宣布推出其Duplex Voice Assistant，該軟件聲稱可以用人聲預訂餐廳。但是， 實踐發現四次中只有一次是在沒有人為干預的情況下完成的，這證明自然語言處理仍處于起步階段。

　　弱AI-我們生活的時代

相比之下，弱AI（也稱為狹義AI和應用AI）不需要具有人類的認知能力，但是擅長解特定問題。例如，Snapchat的嬰兒過濾器和FaceApp的老年過濾器開始流行。

弱人工智能將人類智能與大數據結合在一起，以擴展人類的性能，這足以改變我們的生活方式。

我們被弱小的AI應用程序包圍，包括但不限于：

· 智能揚聲器

· 自動駕駛系統

· 人臉識別

· 圖像識別

· 推薦系統

· 自然語言處理（NLP）應用程序，例如語音識別和機器翻譯

許多研究人員和開發人員也在訓練自己的AI模型。例如使用OpenAI的語言模型GPT-2建立了一個附帶項目。用戶可以輸入一些文本，并使用復仇者聯盟，指環王等的腳本讓AI來完成其余的任務。

3年前，當我在哈佛攻讀碩士學位時，我嘗試使用自己的NLP模型“重寫”歷史。該模型基于“三個王國的浪漫史”的背景，但我慘遭失敗。與英語或其他浪漫語言相反，中文單詞一個接一個，沒有空格和大小寫。還有48149個中文單詞，而英文只有26個字母。因此，中文句子處理需要對分詞有很好的理解。

如果您說任何一種Altaic語言并且幾年前使用過Google翻譯，那么您必須知道翻譯的糟糕程度。但是，如今的Google翻譯非常準確和“自然”。有時翻譯甚至超過了人工翻譯。了解神經機器翻譯的發展速度之快令人難以置信。

　　人工智能的未來

根據目前的知識，超越人類能力的強大AI應用程序仍然是無法實現的。大數據，神經網絡和計算能力是弱化AI持續取得成功的關鍵。AI應用程序和工具比以往任何時候都更易于使用，解決了以前無法解決的問題。然而，為了取得突破，仍然有許多問題有待解決，即AI偏差。人工智能系統僅與我們放入其中的數據一樣好。AI偏見是指非主觀的開發人員使用偏見的數據或進行訓練。著名的例子包括偏愛女性的 AI招聘系統；對于膚色較黑的人來說，錯誤率更高的人臉識別系統。

人工智能的確改變了我們的生活，但我們不會太樂觀，也不會對人工智能的發展過于悲觀。人工智能可能并不是解決所有問題的靈丹妙藥，但是人工智能帶來的變化已經存在，并將繼續影響更多的行業。

通過上述介紹，人工智能的未來會怎么樣相信大家已經知曉了吧，想了解更多關于人工智能的信息，請繼續關注中培偉業。