AI可以分为两大类：弱AI和强AI

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　　弱AI是指只能在特定领域或任务上表现出人类水平或超越人类水平的智能，例如语音识别、图像识别、自然语言处理、机器翻译等。弱AI也被称为窄AI（Narrow AI）或应用AI（Applied AI），它是目前我们所能实现和使用的AI。

　　强AI是指能够在任何领域或任务上表现出与人类相当或超越人类的智能，甚至具有自我意识和情感的智能。强AI也被称为通用AI（General AI）或超级AI（Super AI），它是目前我们还没有实现，也不知道是否有可能实现的AI。

　　你可能会问，为什么要区分弱AI和强AI呢？这是因为弱AI和强AI之间存在着一个巨大的鸿沟，也就是所谓的AI完全问题（AI-Complete Problem）。AI完全问题是指那些至少需要人类水平智能才能解决的问题，例如常识推理、自然语言理解、创造性思维等。这些问题对于人类来说可能很简单，但对于机器来说却很困难，甚至无法解决。因此，要实现强AI，我们需要找到一种能够让机器具有人类水平智能的方法，而这恰恰是AI领域最大的挑战和最终的目标。

　　AI的发展历程可以分为四个阶段：启蒙阶段、探索阶段、落地阶段和爆发阶段。

　　该外部链接已失效，文章作者登录实名后才能恢复访问启蒙阶段（1956-1974）：这个阶段是AI诞生和成长的阶段，以达特茅斯会议为标志，科学家们开始尝试用逻辑符号系统来模拟人类智能，并取得了一些初步成果，例如ELIZA对话系统、SHRDLU方块世界等。这些成果让人们对AI充满了期待和幻想，也为后来的AI研究奠定了基础。

　　探索阶段（1974-1980）：这个阶段是AI遇到困境和挑战的阶段，由于计算机性能、数据量和算法复杂度等限制，逻辑符号系统难以处理常识推理和模糊不确定性等问题，导致了第一次AI寒冬。同时，一些新兴的技术开始出现，例如专家系统、神经网络、遗传算法等。这些技术为AI提供了新的思路和方法，也为后来的AI复兴打下了基础。

　　落地阶段（1980-2000）：这个阶段是AI开始实用化和商业化的阶段，以日本提出的第五代计算机计划为契机，各国纷纷加大对AI的投入和支持，专家系统在医疗、金融、教育等领域得到广泛应用，神经网络在图像识别、语音识别等领域取得突破，遗传算法在优化问题上展现优势。这些应用让人们看到了AI的价值和潜力，也为后来的AI发展积累了经验和资源。

　　爆发阶段（2000-至今）：这个阶段是AI迎来大发展和大变革的阶段，以AlphaGo战胜李世石为标志，深度学习在各个领域取得惊人的成就，大数据、云计算、物联网等技术为AI提供了强大的支撑，AI开始渗透到各个行业和领域，成为推动社会进步和经济增长的重要力量。

　　你可能会问，为什么要了解AI的发展历程呢？这是因为通过了解AI的发展历程，我们可以更好地理解AI的本质和特点，也可以更好地把握AI的趋势和方向。同时，通过了解AI的发展历程，我们也可以更好地评估AI的优势和风险，也可以更好地参与AI的创新和应用。因此，了解AI的发展历程是一个有益而又有趣的事情。