窄域人工智能（ANI）是人工智能的一个分支，专注于在特定功能上表现出色，使其成为专业任务的强大工具。窄域人工智能的概念是关于定制化，根据精确目标调整技术。随着技术的发展，专家们努力增强窄域人工智能的能力，将各种模型无缝集成到一个能够执行多项任务的统一系统中。在这篇文章中，将深入探讨窄域人工智能的复杂性，探索其多样化的类型，揭示其优势，并发现展示其潜力的真实世界实例。
窄域人工智能指的是被限定在特定任务上运行的智能系统。机器、模型或机器人基于一组狭窄的限制或约束，提供专门的用途。它也被称为弱人工智能，因为它的局限性和无法完全模仿人类行为。此外，它经常被用来与强人工智能相对比，即通用人工智能（AGI）。AGI运行在模仿人类智能的算法上，并且能够同时执行多项任务。
让探索窄域和通用人工智能之间的差异，如下表所示：
| 方面 | 窄域人工智能 | 通用人工智能 |
|---|---|---|
| 功能性 | 专门执行特定任务。 | 具有类似人类的认知能力。 |
| 范围 | 限于狭窄的领域或任务。 | 在各种任务中表现出多样性。 |
| 学习 | 在其指定任务内学习和改进。 | 学习和适应各种任务。 |
| 自主性 | 在预定义的边界内运行。 | 显示自主性和决策能力。 |
| 意识 | 缺乏意识和自意识。 | 可能具有自意识。 |
| 实例 | 电子邮件过滤、游戏、语音助手。 | 类似人类的机器人、自主系统。 |
窄域人工智能在过去几年中经历了许多学习过程，已成为目前最佳的功能性代理。多个模型可以执行大量任务，但单个模型或算法被设计为具有特定功能以减少错误。以下是为什么窄域人工智能是生活中重要部分的原因：
窄域人工智能被训练执行单一任务。因此，它专注于以一致和精确的方式交付任务。没有常见错误的机会。
复杂的计算或任务可以轻松快速地解决，这是某些行业非常需要的功能。窄域人工智能满足了他们的需求。
窄域人工智能中的算法是根据特定要求设计的，并为最佳结果进行了优化，使它们成为个人和专业使用的更个性化选项。
窄域人工智能从数据模式和与现实世界的互动中学习，并随着时间的推移变得更智能。
基本上有两种类型的窄域人工智能：
反应式人工智能
在模型的算法中没有存储先前的信息。它基于与人类的先前互动工作，并随着经验更新。例如，聊天机器人被设计为基于关键词回复，不理解内容。这是因为它们没有建立在一套信息的基础上。
有限记忆人工智能
当模型被引入一套信息时，它基于此信息运行并提供准确的结果。它也被称为窄域人工智能的高级版本，有限窄域人工智能。
以下是一些窄域人工智能的例子：
自动驾驶汽车：思考它是否执行多项功能，如何成为窄域人工智能的例子？许多模型被实施以执行不同的功能，每个都专门设计用于单一任务。
智能扬声器：像Cortana、Siri或Alexa这样的虚拟助手。
推荐工具：依赖于人类先前的历史。例如，搜索引擎提供相关推荐。
识别和解释：应用程序或软件捕获面部表情或根据特定输入解释准确的输出。
医疗工具：许多工具用于识别特定疾病及其阶段，如癌症。
窄域人工智能提供了许多优势，可能包括：
窄域人工智能提供的结果具有改进的准确性。使用ANI减少了人为错误的机会。因此，使信息更可靠。
窄域人工智能成本效益高，节省了劳动力成本，同时不知疲倦地工作。
ANI完成任务快速且错误少。快速性能对制药和医疗领域等行业有益。
窄域人工智能倾向于更快的决策制定。
为了开发高度智能的人工智能，窄域人工智能作为构建模块。
尽管在现实世界中有众多窄域人工智能的例子，窄域人工智能面临着几个限制，可能包括：
严格限于单一算法，不超出其功能。
窄域人工智能依赖于通过其执行特定任务的定性数据。对特定训练的依赖可能导致进一步的问题。
窄域人工智能的例子可能包括口头语言翻译。然而，除非算法提供信息，否则并非所有口音都能理解。因此，其功能中可以看到偏见。
窄域人工智能缺乏对新模式的理解，并且在新情况下并不真正发挥作用。例如，医疗工具根据先前的模式和经验工作以识别基于基因。如果发现了新的基因，它无法识别并可能误导。
窄域人工智能在现代世界中无处不在。顾名思义，人工智能被精细调整以在特定任务上表现出色。从电子邮件过滤到预测，窄域人工智能的例子被无缝集成到日常生活中。然而，尽管取得了进步，挑战依然存在，偶尔导致人工智能故障。随着技术的进步，窄域人工智能的可能性范围扩大。为了加深对这一迷人领域及其潜在应用的理解，请考虑加入Blackbelt Plus计划——通往人工智能专家洞察和尖端知识的门户。
Q1. 窄域人工智能的例子是什么？
A. 窄域人工智能的例子可能包括Netflix、Spotify、Amazon等视频或音频推荐。
Q2. 窄域人工智能和通用人工智能是什么？
A. 窄域人工智能被设计为执行特定功能，而通用人工智能是一个理论上的概念，它模仿人类行为并提供多功能性。