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本文是知識的綜述，內容基本來源於網路和以前學到的東西。歡迎補充和更正。
對於標題的三個定義，大部分情況下不需要分清楚。但當我們提到強人工智慧時，有必要把相關的定義解釋清楚，以便更準確的理解和交流。其實隨著人工智慧的不斷髮展，每個定義也在不停地變化。
人工智慧
人工智慧是一個基本的概念。從廣義上來說，計算機實現的都可以算作人工智慧，因為計算、記憶等就是智慧的一部分。最開始，人類還沒有計算機的時候，其實很多人就在考慮意識和智慧到底是什麼了，當時這還算是個哲學問題。到了機械製造較發達以後，有些人就覺得大腦就是一堆齒輪。當然還有把大腦想成別的東西的。從有了一定的製造能力後，人們還是很想製造出智慧的，這時候應該是人工智慧這個概念產生的時候。順便提一句，人類也是最近一兩百年才理解大腦才是思維的中心，而不是心臟。
後來，計算機的產生與發展來源於軍事的解密，後來造原子彈之類的。當時的計算機就是純粹完成一些人類的需要幾個月，一堆人才能做出來的數學題。（參考《暗算》的場景，中國的人海戰術）這時候的機器有了記憶和計算的能力。
再後來，隨著計算機的硬體和軟體的越來越通用，科學家們開始考慮如何將人類的知識和判斷用計算機來實現，甚至實現和人一樣的智慧。如果這個目標實現了，理所當然可以叫做“人工智慧”。當然最初的時候，大家以為寫一堆if...else...就能把醫學專家，石油勘探專家複製出來了，或者讓計算機能夠理解自然語言。這個過程中有很多成功的例子，可能有些現在還在解決實際的問題。但這個方向之算是一個捷徑吧，有些專業的問題在人的邏輯認識複雜度之內的，都可以用這個方法來解決。但是很多模糊的，或者太龐雜的問題，就很難寫出足夠的if...else來解決了。這樣的系統也無法解決通用問題。
神經網路和機器學習
差不多在專家系統發展的同時，現在所稱的人工智慧就出現了。一個方向是研究神經細胞，並模仿神經細胞的方式來解決問題，叫做人工神經網路（可簡稱神經網路）；另外一個方向是建模，並用統計的方法來解決問題，叫做機器學習。這時候，基本上專家系統就被排除在人工智慧的概念之外了。因為一堆硬編碼的if...else...已經不能體現出計算機系統的優越性了（半開玩笑，專家系統不容易解決更多通用的問題，開發成本也相對較高）。
神經網路和機器學習這兩個概念其實是相互重疊的，但又不完全相同。神經網路是從其結構來說的，類似於人類的神經結構，有神經細胞，樹突和軸突，它們之間還會形成突觸。另外還有整合、激發等特點。而機器學習是從其功能上來說的。主要是指計算機通過已知資料的訓練，對邏輯有了統計上的認知，從而能夠對需要解決的問題給出答案，甚至是未知問題。這裡的“未知問題”不表示所有的未知問題，而是很多我們看起來是未知問題，但其抽象的結果還是一個已知問題，也可叫做元問題。
現在很多機器學習的演算法都是基於神經網路的，也有一些不是神經網路的演算法用於機器學習。（我讀書少，就不列舉了。）大部分神經網路（也許所有）的演算法都可以轉化為矩陣。無外乎是節點及其之間的聯絡。有些神經網路幾乎不需要學習，所以也不能管它們叫做機器學習。但大部分這類演算法只能解決有限型別的問題，實際應用範圍比較窄。
當今的人工智慧一般是灰盒的，知道輸入和輸出，但不一定能看懂裡面的邏輯。其實我們日常的生活大部分都是這樣的，告知需求，然後等待結果。這是人類活動和合作的模式。比如，一個軟體專案，使用者只關心功能方面的問題，不關心裡面的程式碼和具體寫出來的邏輯；理髮的時候我們關心髮型，不關心哪裡要先剪，具體要剪多少。我們希望人工智慧也是這樣的，也只有這樣才像個智慧。但實際情況是，雖然解決了從輸入到輸出不需要對中間的邏輯過分關心的問題。但需要花大量時間來調整輸入，以及整個模型的引數，直到給出的輸出在一定輸入範圍內的答案滿意為止。換句話說，雖然有了一個通用的模型可以解決很多問題，但還是要在每個具體的的問題上花很多時間去建立一個特定的模型。和人相比，計算機的優勢是一旦模型建立出來，就能很穩定，且大規模、快速的解決問題。
強人工智慧
大概從上世紀80年代的人工智慧熱以來，人工智慧雖然有了很大的發展，發明了BP這樣的能夠處理複雜網路的演算法，也解決了很多問題。但其智慧仍然完全無法和人，甚至簡單的蟲子相提並論。（最近好像蟲子專案已經能實現蟲子級的智慧了，等學了之後來更新。）所以，需要用個詞語來區別於現有的人工智慧。強人工智慧和人工智慧差了一個“強”字，以前我給這個概念用的“真”字。“強”當然是指的比現在的人工智慧要強，其也是一個模糊的概念，到底是要強到像人這樣呢，還是比人還強？這個概念隨著人工智慧的發展，會進一步變化。“真”指的就是和人一樣的，真正的智慧。（好吧，這也是相對的，沒準兒某個智力發達的物種不認同我們是有真智慧的物種。）有些地方還會用“超”人工智慧的概念，指的是比人類還高的智慧。
現在的人工智慧已經在各行各業廣泛的應用起來，解決了很多實際的問題，也大大的解放了生產力。貌似人類也不需要更強人工智慧。在沒有電、沒有手機之前，估計很多人也沒覺得需要什麼新東西。關於為什麼需要強人工智慧的問題，下一篇再討論。