什麼是窄人工智慧

窄人工智慧是指特別擅長處理單一任務或者特定範圍內工作的系統。在大多數情況下，它們在特定領域中的表現遠優於人類。不過一旦它們遇到的問題超過了適用空間，效果則急轉直下。換言之，它們無法將自己掌握的知識從一個領域轉移到另一個領域。

窄AI無法全面執行需要人類智慧的任務，但在特定場景中仍然非常實用，而且已經在諸多應用之內發揮著自己的作用。谷歌搜尋查詢現在可以利用窄AI演算法回答問題;窄AI系統會在YouTube及Netflix中推薦使用者可能感興趣的視訊，並在Spotify中按喜好整理出周推音樂列表。

窄AI技術可以大體分為兩類：符號型AI與機器學習。

符號型人工智慧(又稱傳統AI，GOFAI)在很長一段歷史時期中都是學術研究的主要領域。符號型AI要求程式設計師精心定義規則，藉此引導智慧系統的行為，符號AI適用於那些具備可預測且規則明確的應用場景。儘管過去幾年當中，符號型AI的關注熱度有所下降，但我們目前的大部分應用程式仍然以這類方案為基礎。

機器學習則屬於窄人工智慧的另一分支，通過示例建立起智慧系統。機器學習系統的開發者負責建立模型，併為其提供大量示例以完成“訓練”過程。機器學習演算法將處理這些示例，並建立起通過資料中的數學表示執行預測與分類任務的能力。