人工智能已经成为当今社会的热点话题。它的出现带来了巨大的变革，当人类把AI作为能够模拟人类思想和行为的一种技术时，AI也分为弱人工智能和强人工智能两类，它们之间的区别在哪里呢？

一、强弱智能定义的差别

弱人工智能和强人工智能最基础的区别在于它们的定义。弱人工智能是针对某一个非自主性的任务，而开发出来的解决方案，相当于完成一个特定的工具程序，该程序最终的目的是处理一些简化的人类特定工作。而强人工智能则是专指能够以自主方式工作和思考的AI系统，这种系统可以像人类一样处理任务，而不需要人类进行特殊的初始设置。

相较于弱人工智能，强人工智能的研发要求更高的自主性和智能性，而这也是人工智能最终要走的方向。即便如此，目前的AI技术仍然处于发展中，距离推出真正的强人工智能尚有相当遥远的路程。

二、强弱智能的应用领域区别

由于两种类型的人工智能在概念上的差异，它们的应用领域自然也就大不相同：

1、弱人工智能的应用领域

弱人工智能主要应用于执行不需要人类担心出错的任务，通常它们的任务都比较狭窄和专业化。以检测恶意软件为例，目前的软件只能根据特定模式来检测是否含有恶意文件，而无法自主辨别非恶意的文件；而在人工智能系统中，可以根据以往的经验不断的学习来提高效率，识别出新的恶意文件。

2、强人工智能的应用领域

当然，强人工智能将能做到比弱人工智能更复杂的任务，应用领域也会更加广阔。比如说对于自主驾驶汽车，驾驶任务需要考虑到天气情况、交通情况、车道变化等众多因素，还要具有判断疲劳的能力，通过语音交互和其他司机进行语义对话，这种功能就要求系统具备自主决策和自我学习的能力。这也是目前人工智能系统研究的重点，以期有朝一日实现类似机器人可以有效完成更加复杂的任务，拥有自我学习和自适应能力。

三、强人工智能和弱人工智能的发展前景

弱人工智能和强人工智能的应用范围和目标定位不同，它们的发展前景也迥然不同：

1、弱人工智能的发展前景

弱人工智能已经广泛应用于我们日常生活，例如智能家居、智能客服、智能机器人、智能汽车驾驶等等。它们既能帮助我们解决一些小问题，又能带给我们一些极大的便捷。而且，弱人工智能技术的应用场景可以说是无孔不入的，未来还会在不断发展和完善中。

2、强人工智能的发展前景

如果说弱人工智能的应用场景已经很广了，那强人工智能则仍然处于探索和研究的初步阶段，有待进一步完善。要想实现强AI的商业应用还需要突破多重困难，比如人工智能技术、算法优化和机器学习的进一步提高。这里我们不仅需要以人工智能技术为核心，还需要对整个系统进行优化，尤其是对模型管理和模型部署进行优化。

四、代码示例

1、弱人工智能代码示例

//用Python实现的恶意软件检测系统
import numpy as np
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
#导入GaussianNB算法模型
#定义训练数据和训练标签，这里训练数据使用一个二维数组表示，第一列表示文件大小，第二列表示文件类型
data = np.array([[12.2, 1], [32.5, -1], [87.6, -1], [21.6, 1], [76.4, -1], [56.1, 1], [48.4, -1], [97.2, 1]])
target = np.array([1, -1, -1, 1, -1, 1, -1, 1])
#新建分类器对象
clf = GaussianNB()
#训练模型
clf.fit(data, target)
#预测
result = clf.predict(np.array([[33, 1]]))
print(result)

2、强人工智能代码示例

//用Python实现的自动驾驶系统
import time
from keras.models import Sequential
from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation
from keras.layers.recurrent import LSTM
from keras.callbacks import EarlyStopping
from keras.models import load_model
#数据参数设置
history_len = 20
pre_len = 1
step = 30 #相邻两个数据的时间间隔
file_path = "/data/sample.csv"
max_len = 100000
#预处理模块
# 读取数据
# 转化为 3d tensor (sample_num, history_len, feature_dim)
...（省略数据预处理部分代码)...
#模型训练
model = Sequential()
#模型层次
model.add(LSTM(
    input_shape=(history_len, feature_dim), #输入形式
    units=256, #输出维度
    consume_less='gpu' #gpu运行
 ))
 model.add(Dropout(0.2))
 # 输出全连接层
 model.add(Dense(units=pre_len))
 model.add(Activation('linear')) #线性层
 model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
 #训练模型
model.fit(train_x, train_y, batch_size=512, epochs=n_epochs, shuffle=True, callbacks=[early_stopping])
#保存训练好的模型
model.save('model.h5')
#加载训练好的模型
model = load_model('model.h5')