一、强人工智能与弱人工智能的区别
1、根据强人工智能的观点，生产能够真正推理和解决问题的智能机器是可能的。解决这些问题的机器可以被认为是有意识的和自我意识的。强人工智能有两种类型：类人人工智能，即机器思维和推理与人类思维一样；非类人人工智能，即机器产生与人类完全不同的感知和意识，并使用与人类完全不同的推理方法。
2、根据弱人工智能的观点，制造能够真正推理和解决问题的智能机器是不可能的。这些机器看起来只像智能，但它们并没有真正的智能，也没有自主意识。主流研究集中在弱人工智能上，人们普遍认为这一研究领域已经取得了相当大的成就。强人工智能的研究处于停滞状态。
二、五大高科技发展领域
信息技术是六大高技术的前导。主要指信息的获取、传递、处理等技术。信息技术以电子技术为基础，包括通信技术、自动化技术、微电子技术、光电子技术、光导技术、计算机技术和人工智能技术等。
生物技术是以生命科学为基础，利用生物体和工程原理等生产制品的综合性技术，包括基因工程、细胞工程、酶工程、微生物工程四个领域。生物技术是21世纪技术的核心。它有两个标志性技术，基因工程和蛋白质工程。
新材料主要是指最近发展或正在发展之中的具有比传统材料更优异性能的一类材料。
三、人工智能专科该怎么学
1、对于人工智能的初学者来说，要想入门人工智能专业，应该从以下几个方面入手：
2、从基础知识入手。人工智能领域的研究集中在六大领域，分别是自然语言处理、机器学习、计算机视觉、知识表示、自动推理和机器人学，虽然这些领域的侧重点各有不同，但是都需要一个重要的基础，那就是数学和计算机基础。人工智能的核心问题之一就是数学问题，再具体点说就是算法的设计问题，而把算法进行具体的实现就涉及到计算机知识了。所以，在人工智能所涉及到的众多学科中（哲学、数学、计算机、神经学、经济学、语言学等），数学和计算机基础对于研发人员来说是非常关键的。
四、人工智能哪个细分领域成长最好
在人工智能的细分领域中，不同的领域都有着各自的成长和发展趋势。以下列举几个近年来成长较好的领域：
1.自然语言处理（NLP）：随着大数据和深度学习技术的快速发展，NLP得到了快速的发展。在机器翻译、语音识别、情感分析等领域，NLP的应用已经逐渐渗透到人们的日常生活中。
2.计算机视觉（CV）：随着硬件技术的持续提升和深度学习技术的不断发展，CV已经可以实现非常高精度的图像识别和分析，其应用涵盖了各个领域，如安防、医疗、自动驾驶等。
3.机器学习：机器学习是AI的核心技术之一，随着数据规模和处理能力的不断提升，机器学习领域的研究和应用也在不断发展。例如推荐系统、个性化广告、风控等领域。
4.强化学习：强化学习是AI中的一个热门领域，它通过学习控制策略，使得智能体可以在一个复杂的环境中以最大化的收益进行行动。目前在游戏、机器人等领域均得到了应用。
虽然以上列举的领域发展较好，但事实上，在不同的应用场景下，各种AI技术的应用和成长都很迅速。因此，需要根据具体应用场景和需求来选择合适的技术和方法。
五、人工智能的智能水平有哪些
1、人工智能的智能水平可以分为弱人工智能和强人工智能。
2、弱人工智能是指具有特定任务的智能，如语音识别、图像识别等，能够在特定领域内表现出与人类相似的智能水平。
3、而强人工智能则是指具备与人类相当或超越人类的智能水平，能够在多个领域进行复杂的思考和决策。目前，人工智能的发展主要集中在弱人工智能领域，强人工智能仍然是一个挑战性的目标。