特化型 AI（特化型AI）是只针对图像判别、翻译等特定问题进行判断的 AI，也称为弱 AI。
即使在某项任务上的表现超过人类，它也无法自行把能力扩展到没有学习过的其他任务上。目前已投入实际应用的 AI 都属于这一类型。
类比就像只钻研寿司的专门店师傅。寿司做得一流，别的菜却做不了。
记法英文叫 Narrow AI。narrow 意为“窄”，借这个词联想它可处理的范围很窄。
考点
通用 AI（汎用AI）是不限领域、以接近人类的灵活性对各种问题进行判断为目标的 AI，也称为强 AI。
人们设想它面对初次遇到的问题时，也能像人一样思考并应对。目前它尚未实现，仍处于作为研究目标的阶段。
类比就像无论做饭、打扫还是管理家庭开支，只要吩咐就样样都能办好的万能管家。这是作为理想被描绘的形象。
记法“通用”就是用途广泛、哪里都能用，和“通用零件”里的“通用”意思一样。
考点
| 比较点 | 特化型 AI（狭义 AI） | 通用 AI（强 AI） |
|---|---|---|
| 别称 | 弱 AI | 强 AI |
| 关键可处理的问题 | 仅限于特定问题 | 不限领域 |
| 未学习过的问题 | 无法自行扩展能力 | 以应对未知问题为目标 |
| 现状 | 已实用化的 AI 属于此类型 | 尚未实现的研究目标 |
AI 识别（AIによる認識）是从图像、声音、文字等数据中识别出其中有什么、说了什么的功能。
| 类型 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|
| 图像识别 | 图像 | 对所拍物体或人物的判别结果 |
| 语音识别 | 说话声 | 文字数据 |
| 文字识别（OCR） | 拍有文字的图像 | 文本数据 |
典型的例子有：分辨所拍物体的图像识别、把说话声转换为文字数据的语音识别，以及读取图像中的文字并转为文本的文字识别（OCR）。分析文章或口语含义的处理称为自然语言处理，用于翻译和对话。
类比就像人用眼睛看出“这是苹果”、用耳朵听出“有人在叫我的名字”，机器则以数据为对象做同样的事。
记法“识别”就是“认出来并区分开”，先认出是什么，再分清是哪一个。
考点
AI 自动化（AIによる自動化）是指 AI 识别状况，并根据识别结果进行判断，代替人推进原本由人完成的作业。
把判为次品的产品从生产线上剔除，无需人工介入。
它的特点是即使每次的输入都略有不同，也能用学到的判断标准来应对。它被用于工厂的外观检测，以及一边观察周围一边驾驶汽车的自动驾驶等场景。
类比就像扫地机器人，一边看清家具的位置并绕开，一边当场决定路线，把打扫推进下去。
考点
AI 助手（AIアシスタント）是一种对话型服务，它能理解用户说出或用文字提出的内容，给出回答或代为执行操作。
用语音操作时，还会结合把说话声转为文字的语音识别来运作。智能音箱、智能手机的语音助手，以及网站咨询窗口里的聊天机器人都是身边的例子。
类比就像一位秘书，只要招呼一声，就会帮你确认日程、关掉灯。
记法助手就是帮手。主角是用户，AI 在一旁搭把手。
考点
生成式 AI（生成AI）是用大量数据预先学习，再根据指示创作出文章、图像、声音等新内容的 AI。
这种指示称为提示词，用日常语言（自然语言）书写即可。生成的内容基于所学数据的倾向，因此可能混入看似真实却与事实不符的内容，输出要经人确认后再使用。
类比就像读过大量书籍的作者，按照委托的主题写出一篇新文章。
记法英文叫 Generative AI，名字来自 generate（产生、生成）。
考点
| 比较点 | AI 识别 | 生成式 AI |
|---|---|---|
| 关键功能 | 识别已有数据的内容 | 创作出新内容 |
| 主要输入 | 图像、声音等数据 | 提示词（用语言下达的指示） |
| 输出示例 | 物体的判别结果、文字数据 | 文章、图像、声音 |
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