1.弱人工智能：弱人工智能 (Artificial Narrow Intelligence, ANI) 是擅长与单个方面的人工智能，比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能，但是它只会下象棋，你要问它怎样更好地在硬盘上存储数据，它就不知道怎么回答你了；

2.强人工智能：强人工智能 (Artificial General Intelligence, AGI) ，是人类级别的人工智能，强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能要难得多，我们现在还做不到。Linda Gottfredson教授把智能定义为“一种宽泛的心理能力，能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念，快速学习和从经验中学习等操作”。强人工智能在进行这些操作时，应该和人类一样得心应手；

3.超人工智能：超人工智能 (Artificial Super Intelligence, ASI)，牛津哲学家，知名人工智能思想家Nick Bostrom把超级智能定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科技创新、通识和社交技能”。超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍，超人工智能也正是为什么人工智能这个话题这么火热的缘故，同样也是为什么永生和灭绝这两个词会在本文中多次出现。

进化难点

当下处于人工智能发展阶段的初期，人类需要利用大量的数据对其进行训练，使它的泛化能力越来越强，处理能力也随之增强。但训练不仅要强大的硬件支持和昂贵的费用，而且要全面且正确的数据库。

例如某新能源车企的辅助驾驶开启时，在雨天的高速路上不会自动将车速降低到安全的范围，导致用户车辆发生侧滑。用户反馈后，车企开会讨论，经过建立需求，收集数据，改代码，训练自动驾驶大模型，线下构建雨天环境，最后进行充分的验证。这整个过程光听起来就很复杂，真是应了那句“指一指，做出屎。”这些步骤里头仅有收集数据这一步是轻松的。第一个挑战便是策略建模，那么多传感器，怎样才能被认为是大雨呢，这下会有一大堆的会议讨论；好了以后就要训练AI大模型，几周后终于搞定了；训练好了以后，还要加上一些规划控制，比如何时强行让循迹系统介入，这里又要讨论；接下来就要构建一个大雨湿滑的环境，烧不少钱，测试没问题接着让团队去路试不断调整，这里又不知道要多长时间。此外还要保证所有代码运行顺利，改后的代码与保存下来的不能有运行冲突。最后，不知道在第几次更新中才实现产品优化。在这个过程里，如果发生了类似事件导致事故并在互联网上产生了很大影响，那么开发团队就将顶着舆论压力前进，这对于团队成员是很难受的。

与此同时，由于脑科学研究的发展有限，脑科学还无法对人工智能领域进行有效的进化指导，这也是人工智能阶段跃迁的巨大阻碍。