牛津大學哲學家尼克博斯特羅姆將超級智能定義為「在幾乎所有感興趣的領域都大大超過人類認知表現的任何智力」。 [1] Fritz計劃缺乏超級智能，儘管它在西洋棋中比人類好得多，因為Fritz在其他任務中無法超越人類。 [1]繼Hutter和Legg之後，Bostrom將超級智能視為目標導向行為的一般主導，讓人工或人類超級智能是否具備意向性 （參見中國房間論證）或第一人稱意識 （ 強人工智慧2023 參見 意識的難題 ）。 弱人工智能是對比強人工智能才出現的，因為人工智能的研究一度處於停滯不前的狀態下，直到類神經網路有了強大的運算能力加以模擬後，才開始改變並大幅超前。
關於強人工智能的爭論，不同於更廣義的一元論和二元論的爭論。 其爭論要點是：如果一台機器的唯一工作原理就是轉換編碼數據，那麼這台機器是不是有思維的？ 他舉了個中文房間的例子來說明，如果機器僅僅是轉換數據，而數據本身是對某些事情的一種編碼表現，那麼在不理解這一編碼和這實際事情之間的對應關係的前提下，機器不可能對其處理的數據有任何理解。
強人工智慧: 認知能力（Cognition）
其它關於動物或其它人造系統的智能也普遍被認為是人工智能相關的研究課題。 不管是 OpenAI 近年發表 GPT-3 還是 DALL-E，還是 DeepMind 開發的通用人工智慧 Gato，楊認為現有的 AI 發展方向仍圍繞著深度學習，若要使 AI 更像人類，科學家不能單單拘泥於建立更大的機器學習模型。 在本文的前半段，我們只很簡單說明了，1950 年代電腦發明的時候人類就寄望、能出現比人類運算能力更強、更聰明的機器出現，稱為人工智慧。 「機器學習」是一門涵蓋電腦科學、統計學、機率論、博弈論等多門領域的學科，從 1980 開始蓬勃興起。 機器學習之所以能興起，也歸功於硬體儲存成本下降、運算能力增強（包括本機端與雲端運算），加上大量的數據能做處理。 另一方面，弱人工智慧主張機器只能模擬人類具有思維的行為表現，而不是真正懂得思考。
首先，當我們建力更強大的系統時候，我們希望部署它們並獲得在現實世界中操作它們的經驗。 我們相信這是謹慎管理 AGI 存在的最佳方式 — 逐步過渡到 AGI 世界總比突然出現要好。 我們預計強大的人工智慧將使世界的進步速度更快，我們認為最好逐步適應這一點。 1980年至1987年，在80年代，一類名為「專家系統」的AI程序開始為全世界的公司所採納，而「知識處理」成為了主流AI研究的焦點。 日本政府在同一年代積極投資AI以促進其第五代計算機工程。
強人工智慧: 相關
这些研究者还经常在普林斯顿大学和英国的Ratio Club举行技术协会会议[44]。 直到1960，大部分人已经放弃这个方法，尽管在80年代再次提出这些原理。 強人工智慧 如果您需要外部協助以制定正確的策略並取得正確的工具，好在 AI 轉型過程中取得成功，您要找的創新合作夥伴應具備深厚的產業知識，並提供全面性 AI 產品組合。 如需成功的 AI 轉型之旅 (其中包括策略開發和工具存取)，請找到具備產業專業知識的合作夥伴，以及全面的 AI 產品組合。 搭載視覺化 UI 的分析工具讓非技術人員能輕鬆查詢系統並得出容易理解的答案。
無論哪種學習方法都會進行誤差分析，從而知道所提的方法在理論上是否誤差有上限。 第二種人工智慧系統是可以像人類一樣行動，這類系統符合了 Turing Test 的要求。 如果一套系統可以像人類一樣行動、成功地用英語溝通、了解別人所說的話，然後做出回應、演進，並得出新的結論，那它就可歸於這一類。 Kurzweil 將此類系統定義成「能夠執行需要人類般智慧才能執行的功能」。 弱AI又稱特定AI，則是指「能下圍棋」、「能自動打掃」、「擁有豐富的醫療知識」等，在特定領域可以做得跟人類一樣好，甚至更好。 →現今的所創造出來的人工智慧都屬於此類，還沒發展出到強AI的境界。
強人工智慧: CIO談AI系列／ChatGPT是「強人工智慧」？它有自我意識嗎？
人工智慧已經成為一個集體的代名詞，是指能執行複雜任務的應用程式，這些複雜任務曾經需要人工輸入，例如與顧客線上溝通或下棋。 這個詞常與它的子欄位交換，包括機器學習 (ML) 強人工智慧2023 和深度學習。 假設我們現在跟自動聊天機器人來聊天，而他可以準確的回答我們的問題，例如下雨天他會提醒我們要帶傘，或是可以跟我們稍稍的打情罵俏，像Siri一樣，這樣的電腦可以稱做"人工智慧"嗎? 瑟爾 (John Searle) 便提出了「強人工智慧」(Strong A.I.)和「弱人工智慧」(Weak A.I.) 的分類。 特別是，我們認為社會必須就如何使用人工智慧達成極其廣泛的共識，但在這些界限內，個人使用者有很大的自由裁量權。 我們最終的希望是，世界各機構就這些廣泛的界限應該是什麼達成一致意見；我們最終希望能夠實現這些界限。
基於這一論點，希爾勒認為即使有機器通過了圖靈測試，也不一定說明機器就真的像人一樣有自我思維和自由意識。 例如，數據科學家可能面臨挑戰，他們可能無法獲得建立機器學習模型所需的資源與資料。 數據科學家會使用多種不同的開源工具來管理，而應用程式開發人員有時得先重新編寫數據科學家所開發的模型，才能將模型嵌入到應用程式中。 藉由將過去需要人工進行的流程或任務自動化，人工智慧技術正在提高企業的績效和生產力。 舉例來說，Netflix 運用機器學習技術推動一定程度的個人化，協助公司增加超過 25% 的顧客基數。
強人工智慧: 人工智慧是如何運作的呢？
先是 Google 在 2013 年人才收購了 Hinton 和他的兩位學生，接下來一堆企業爭相投入深度學習的研究領域。 如果神經網路無法達到多層的運算，相較之下不如採用其它淺層（小於 3）且效果又更好的機器學習算法，比如 SVM、隨機森林等，此時 SVM 火熱了一段時間，在垃圾信件分類上做得特別好。 1986 年，Rumelhar 和 Hinton 等學者提出了反向傳播算法（Back 強人工智慧 Propagation），解決了神經網路所需要的複雜計算量問題，從而帶動了神經網路的研究熱潮。 是什麼魔力，讓 Google 願意砸大錢在一家名不見經傳的公司？
調適型智慧應用程式將內部和外部即時資訊、決策科學和可擴充的計算基礎架構相結合，協助企業做出更好的業務決策。 為幫助有意學習雲端的初學者深入認識，並從中找到職涯發展的機遇，AWS 即將於 9 月 07 日下午舉辦完全免費的雲端入門課程「AWS 線上雲端培訓日（AWSome day）」。 活動中，除了基本雲端概念、運算、儲存服務及安全性等，也會介紹時下熱門的 AI 應用，並帶領參與者認識 AWS 多元的雲端解決方案，獲得能夠即時應用的雲端實戰力。
強人工智慧: 人類並不是一昧模仿鳥類飛翔而學會飛行
尤其應用於深度學習和生成對抗網路( GAN ) 應用程序時更是如此。 但是通過圖靈測試並不是AI具有自我意識或人類心智的充分條件，因為人類與生俱來就容易受欺騙，或者說有著默認信任對方的傾向，要騙過一般的人類並不困難，而圖靈測試也不要求要多麼刁鑽多麼厲害的測試人員才算數。 從現在的眼光看，通過圖靈測試是個太簡單的標準，ChatGPT要達到這個程度並不難。 数据科学和人工智能被哈佛商業評論称为《二十一世纪最Sexy的職业》[35]，人工智能需求量大，鼓励了不少大学诸如伯克利大学专门成立数据科学系。 硅谷和纽约为主的《The Data Incubator（英语：The Data 強人工智慧 Incubator）》公司於2012年成立，焦点是数据科学，大数据，和人工智能企业培训，提供国际大数据培训服务。
摩根士丹利證券（大摩）出具最新「亞洲科技」報告中指出，隨著9月繪圖處理器（GPU）與伺服器開始大量出貨，加上輝達（NVI... 陳其邁強調，高雄是全台唯一有十六個原住民族的城市，5G人工智慧培訓資源落地高雄原鄉，能縮短城鄉的數位落差，「讓原鄉小朋友及早接觸到AI與5G的運用，讓數位機會更均等」。 机器学习的方法各种各样，主要分为监督学习和非监督学习两大类。 监督学习指事先给定机器一些训练样本并且告诉样本的类别，然后根据这些样本的类别进行训练，提取出这些样本的共同属性或者训练一个分类器，等新来一个样本，则通过训练得到的共同属性或者分类器进行判断该样本的类别。
