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strong-AIとweak-AIという用語が使用されていると聞きました。これらの明確な用語または主観的な用語はありますか？一般的にどのように定義されていますか？

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チューリングテストは、人工知能の最初のテストだったと今少し時代遅れです。総チューリングテストははるかに洗練されたシステムを必要とし、より現代的なテストであることを目指しています。人工知能（弱いAI）と人工一般知能（強いAI）を識別するためにどのようなテクニックを使用できますか？

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1950年代には、「人工知能」は人間とチェスを勝ち取るのにすぐに自覚的で賢いものになると広く信じられていました。さまざまな人々が、たとえば10年の時間枠を提案しました（オラザランの「パーセプトロン論争の公式歴史」または2001年の宇宙オデッセイを参照してください）。 チェスのようなゲームをマスターするプログラムを考案した結果、プログラムの対象となっているようなゲームにのみ適用されるソフトウェア設計が生まれることはいつ明らかになりましたか？人間のような一般的なインテリジェンスとドメイン固有のインテリジェンスの違いを最初に認識した人物は誰ですか？

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自動運転車は人工知能とどのように関連していますか？人工知能とは、人間の心の状態をコピーして、同じようにタスクを実行できるときだと思います。しかし、自動運転車は、その環境のために動作するルールベースのマシンだけではないのですか？彼らは自己を認識しておらず、これまで経験したことのない状況で行動するための良い方法を選択することはできません。 私は多くの人がAIについて話すときに自動運転車にしばしば言及することを知っていますが、これらが関連しているとは本当に確信していません。私はAIが何であるかについて非常に厳密な理解を持っているか、

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「一般的な知能」は多くの異なることを学ぶことができるかもしれませんが、能力を持つことは実際にそれを持っていることとは異なります。「AGI」は学習する必要があります...そしてその学習プロセスには時間がかかる場合があります。AGIで車を運転したりGoをプレイしたりするには、何らかの方法でAGIを「教える」必要があります。AGIを構築したことがないため、トレーニングプロセスの期間はわかりませんが、悲観的な見積もりを想定しても安全です。 それを「狭い知性」と対比してください。狭いAIは、車の運転や囲碁のプレイ方法をすでに知っています。ある特定のタスクで非常に優れているようにプログラムされています。マシンは事前にトレーニングされているため、マシンのトレーニングについて心配する必要はありません。 「一般的な知能」は「狭い知能」よりも柔軟性があるようです。AGIを購入して、車を運転してGo をプレイすることができます。さらに多くのトレーニングをしたい場合は、新しいトリックを教えることもできます：ケーキを焼く方法。予期しないタスクが発生することを心配する必要はありません。十分なトレーニング時間が与えられれば、AGIは最終的にその方法を理解するからです。でも長い間待たなければならなかった。 「ナローインテリジェンス」は、そのタスク専用にプログラムされているため、割り当てられたタスクでより効率的です。それは何をすべきかを正確に知っており、「学習」に時間を費やす必要はありません（ここのAGIバディとは異なります）。さまざまなタスクをうまく処理するために1つのAGIを購入する代わりに、専門のナローAIを購入したいと思います。狭いAI＃1が車を運転し、狭いAI＃2がGoを再生し、狭いAI＃3がケーキを焼くなど。それを処理します。私はそのリスクを受け入れても構わないと思っています。 私の「思考」は正しいですか？上記のように、柔軟性（AGI）と効率（狭いAI）の間にトレードオフはありますか？または、AGIを柔軟かつ効率的にすることは理論的に可能ですか？

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