在技術變得越來越重要的今天，瞭解我們在人工智慧的發展過程中所處的位置至關重要。人工智慧的不同發展階段。
第一階段：基於規則的人工智慧系統
基於規則的人工智慧系統（Rule-Based AI Systems），也稱為單任務系統，代表人工智慧的最早階段。這些系統根據程式師提供的一組預定義規則或演算法進行操作。為了理解這一點，想像一下與電腦下國際象棋遊戲。電腦根據其編碼規則知道所有可能的動作和結果。它可以根據這些規則決定最佳的行動，但它無法學習或適應超越這些規則。
這些系統非常適合具有明確規則的任務，例如診斷機械問題或處理財務稅表等。他們可靠且始終如一，但智力是非常有限。他們缺乏學習或理解上下文的能力。他們的決定僅基於所提供的規則，並且無法處理未預先程式設計的場景。
第二階段：情境感知和記憶系統
超越基於規則的人工智慧系統，我們到達了情境感知和記憶系統。這一階段代表了人工智慧的重大演變。這些人工智慧系統能夠理解和記憶上下文，這意味著它們可以記住之前的交互並利用這些知識來指導未來的回應。一個很好的例子就是你的智慧手機助手，比如蘋果公司的語音辨識介面Siri，或谷歌智慧助理Google Assistant。它們不僅處理和執行命令，還從您過去的交互中學習。
這代表了基於規則的人工智慧系統的飛躍，因為這些系統理解上下文保留資訊，並且可以處理更廣泛的交互。另一個例子是著名的聊天聊天機器人GPT，這是一個經過數百萬條過去對話訓練的系統，可以對任何對話生成類似人類的自動回應。這種上下文感知和記憶能力使這些人工智慧系統能夠提供更加個性化和複雜的用戶體驗。他們就像處於人工智慧發展的青少年階段。他們還不是完全獨立的思考者，但他們已經學會在互動中記住和使用上下文。
第三階段：特定領域的掌握系統
超越情境感知人工智慧，我們來到了特定領域的掌握系統。這個階段代表了人工智慧不僅能夠理解和保留資訊，而且能夠在特定領域或領域變得高度熟練。特定領域的掌握人工智慧可以在各種專業應用中找到。這些系統不是通才，而是專家，經過微調以在特定領域表現出色。IBM的超級電腦“沃森”（Watson）就是一個完美的例子，它的設計目的是擅長回答智力問答節目Jeopardy中的問題。另一個例子是穀歌的 DeepMind AlphaGo，它經過專門訓練來掌握複雜的棋盤遊戲圍棋，這項任務已經完成，甚至可以擊敗世界冠軍。
這些系統對其特定領域的理解比任何人類所希望的更深入。他們可以以閃電般的速度分析大量資料、識別模式並做出明智的決策或預測。特定領域的掌握系統代表了人工智慧發展的成熟階段，展示了其專業領域內的複雜能力。但儘管它們很先進，但距離實現真正的通用人工智慧的夢想還很遙遠。
第四階段：思考和推理的類人工智慧系統
當我們進入第四階段時，我們開始看到人工智慧系統開始模仿人類的思考和推理能力。與之前的階段不同，這些人工智慧系統不僅僅遵循規則或保留上下文，它們還試圖模擬人類的思維過程。思考和推理人工智慧系統可以理解複雜的概念，解決不熟悉的問題，甚至產生創造性的想法。這是通過機器學習和深度學習等技術實現的，這些技術允許人工智慧從經驗中學習並隨著時間的推移提高其性能。例如，這樣的人工智慧系統可以閱讀一本書，理解情節，甚至根據人物的行為推斷人物的動機，或者可以分析經濟資料，預測市場趨勢，並提出投資策略。
在這個階段，人工智慧開始以更深刻的方式類似于人類智慧。但它仍然不等同于人類思維，它更像是一種專門從事推理和思考任務的高度先進的工具，儘管這些人工智慧系統非常迷人，但我們仍然只處於一半的發展階段歷程。即將到來的階段將冒險進入科幻小說領域，人工智慧將匹配甚至超越人類智慧。
第五階段：新思維的誕生——通用人工智慧AGI
當我們進入通用人工智慧領域時，我們正在進入一個目前很大程度上仍處於理論階段的人工智慧世界。 AGI，又稱強人工智慧，是指在各方面與人類智慧相當的人工智慧。 AGI系統將能夠理解、學習、適應和實施各種任務中的知識。它不僅會像第三階段的人工智慧系統那樣在某個領域表現出色，甚至不會像第四階段那樣僅僅表現出類人推理能力。AGI 將有效地能夠執行人類可以執行的任何智力任務。如果你要求AGI 學習一門新語言、寫一首交響樂、匯出一個複雜的數學定理，甚至理解人類的情感，理論上它應該能夠做到。
它將擁有自我意識、意識以及像人類一樣理解和駕馭世界的能力。然而，到目前為止，AGI仍然是一個概念，尚未實現。
