窄人工智慧（narrow AI）
/ NAR-oh AY-EYE /
窄人工智慧是指那種在某一項特定工作上出類拔萃、出了這一項卻毫無用處的人工智慧。把它想成一位明星運動員：他是世界上跑得最快的短跑選手，卻從沒學過游泳、做飯或算帳。一個能贏過西洋棋大師的程式、一個能把語音轉成文字的模型、一個能在影像中標出腫瘤的應用——每一個都是自己那條車道上的冠軍，對其他事情則一無所知。
說得更準確些，窄人工智慧是為某一項有邊界的任務（或一小簇相關任務）而打造和訓練的，在此之外它沒有理解力、沒有目標、也沒有能力。即便是今天最令人驚嘆的系統——包括那些看似無所不談的聊天機器人——在這個意義上也是「窄」的：它們把一件事（預測出像樣的文字）做得極好，而不是像人那樣在不同領域之間真正思考。系統沒有內心世界，也並不「知道」自己在做什麼；它只是被大量例子塑造成在自己的車道裡以某種方式行事。
這一點很重要，因為你這輩子遇到的幾乎每一個AI，都是窄人工智慧。它與科幻裡那種「無所不能的機器」恰恰相反。認清這個區別能讓我們的期待保持誠實：一個在某項任務上超越人類的工具，一旦被推到訓練範圍之外，可能會以幼稚得可笑的方式出錯。「窄」並不等於「弱」——窄人工智慧在它的專長上可以遠遠勝過任何人。它只是無法靠自己把這身本領遷移到一類全新的問題上。
一個被訓練來閱讀胸部X光片的模型，在發現肺炎方面可以勝過放射科醫師——可一旦遞給它一張手部X光片，或者問它病人是否該住院，它便無話可說。它的本領連訓練任務之外的一毫米都伸不出去。
在一條車道上超越人類，到了別處卻一片空白——這正是窄人工智慧的標誌。
今天投入商用的每一個AI都是窄人工智慧，無一例外。一個系統「感覺上」很通用（比如聊天機器人），並不等於它真的通用——能就各種話題侃侃而談，仍然只是一項窄技能（生成像樣的語言），而不是真正跨領域的理解。