1.1.2 層級分類：解析人工智能的能力

人工智能的發展是一個逐步演進的過程，目前就人工智能的發展趨勢來看，可以把人工智能劃分為3個層級，即弱人工智能、通用人工智能和超級人工智能，下面分別進行介紹。

1．弱人工智能

弱人工智能（Artificial Narrow Intelligence,ANI）是當前已經實現的技術，它的設計目的是專注于執行特定任務，并且以目標為導向。ANI技術在執行特定任務時展現出了強大的能力，如語音助手可以通過識別語音指令來執行任務，面部識別技術可以快速準確地識別出人臉，而自動駕駛汽車則能夠根據環境信息實現自主駕駛。

這些弱人工智能技術的實現，離不開精細的編程和大量的訓練數據。通過精細的編程，我們可以為機器設定特定的規則和邏輯，使其能夠按照預定的方式執行任務；而大量的訓練數據則可以幫助機器不斷地學習和改進，提高其執行任務的準確性和效率。

案例2 華為ADS 2.0高階智能輔助駕駛系統

問界M9搭載的華為ADS 2.0高階智能輔助駕駛系統是一個典型的弱人工智能應用案例。這個系統通過先進的傳感器和算法，實現了在不同環境下的智能駕駛輔助功能。

華為ADS 2.0高階智能輔助駕駛系統的核心特點是它不依賴高精度地圖，這使它在全國各地都能夠運行，具有很高的適應性和通用性。這種自主導航的能力是弱人工智能的一個重要體現，因為它能夠根據實時感知的環境信息進行決策和控制，而不需要事先制作的高精度地圖的支持。

此外，華為ADS 2.0高階智能輔助駕駛系統還具有城市NCA（Navigation Cruise Assist，智駕領航輔助）功能，如圖1-2所示。這意味著問界M9將能夠在城市環境中實現領航輔助駕駛功能，進一步提高了其智能化水平。這種功能依賴車輛對周圍環境的感知和識別能力，以及決策和控制算法的優化，是弱人工智能技術的又一重要應用。

盡管弱人工智能技術已經取得了很大的進展，但它仍然存在著一些局限性和挑戰。例如，它只能執行特定的任務，無法像人類一樣進行全面的思考和創新。此外，弱人工智能技術還需要更多的數據和計算資源來進行訓練和運行，這可能會導致一些資源受限的問題。因此，未來還需要繼續探索如何克服這些挑戰，推動人工智能技術的進一步發展。

2．通用人工智能

通用人工智能（Artificial General Intelligence,AGI）是一種具有通用人工思維的智能機器，它不僅具備從數據中學習并應用其智能來解決任何問題的能力，還能模仿人類的智能和行為。也就是說，它能夠像人類一樣進行思考、理解、學習和交流，并且在這些方面表現出了卓越的能力。

AGI的出現為我們解決許多復雜問題提供了新的思路和方法。AGI的發展是人工智能領域的一個重要里程碑，它的出現標志著AI的智能水平已經提升到了一個新的高度，具備了更廣泛的通用性和適應性。

案例3 ChatGPT可生成高質量的自然語言文本

ChatGPT技術屬于通用人工智能的范疇。ChatGPT是一種基于深度學習的自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）技術，它能夠以類似人類的方式進行思考、理解和交流。通過大量的訓練數據和模型優化，ChatGPT已經能夠生成高質量的自然語言文本，并且能夠回答許多不同類型的問題，如圖1-3所示。

目前，通用人工智能的發展還處于初級階段，需要克服許多技術和倫理挑戰。例如，如何確保機器的智能和行為符合人類的道德和倫理標準，如何確保機器的學習和決策過程透明可解釋，以及如何保護用戶的隱私和數據安全等問題。

3．超級人工智能

超級人工智能（Artificial Super Intelligence,ASI）是人工智能發展的終極目標，在這個階段，人工智能不僅能夠模擬人類的思維和行為，而且能夠進行獨立的思考和創新，解決前所未有的復雜問題。

然而，目前超級人工智能的發展還處于非常初級的階段，需要克服許多技術和倫理挑戰。首先，超級人工智能技術需要具備強大的計算和數據處理能力，以支持其進行大規模的學習和推理；其次，超級人工智能技術需要具備自我意識和獨立思考的能力，這涉及復雜的認知科學和哲學問題。此外，我們還需要探索如何建立有效的算法和模型，以支持超級人工智能的創新和決策過程。

因此，超級人工智能的發展是一個長期而復雜的過程，需要我們不斷探索和研究。雖然目前這個階段還非常遙遠，但我們相信隨著技術的不斷進步，以及社會對人工智能認知的不斷提高，我們最終能夠克服這些挑戰，實現超級人工智能的發展目標。