​​强人工智能（AGI）和弱人工智能（ANI）是AI领域的核心分类，前者追求人类级通用智能，后者专注特定任务高效执行。​​ 强AI 如科幻中的自主思考机器人，目前仍处理论阶段；弱AI 则已广泛应用，如语音助手和推荐算法。两者在能力范围、学习方式和应用场景上存在本质差异。

强人工智能的典型例子包括电影《机械姬》中具备自我意识的艾娃，或《超能查派》里能自主学习的机器人。这类系统理论上可像人类一样跨领域推理、创造甚至产生情感，但目前尚未实现。弱人工智能的实例则随处可见：Siri处理语音指令、AlphaGo专精围棋、自动驾驶汽车识别路况，均属于在限定场景中表现卓越，但无法超越预设任务的AI。

分点论述两者的关键差异：

1. ​​能力范围​​：强AI可处理任意复杂任务，弱AI仅限特定功能。例如医疗诊断AI若为强AI，能同时理解病理学、患者心理并制定个性化方案；现有医疗影像识别系统则只能分析X光片。
2. ​​学习机制​​：强AI能从少量数据归纳通用规律，如通过阅读物理教材自主设计实验；弱AI依赖海量数据训练，如人脸识别系统需数百万照片才能准确工作。
3. ​​交互深度​​：强AI可理解情感与语境，如电影《她》中与人类建立恋爱关系的AI；弱AI如客服机器人仅能按脚本回答固定问题。
4. ​​应用弹性​​：强AI可灵活切换角色，从医生转为金融分析师；弱AI如推荐算法一旦跨出电商场景即失效。

当前所有实用化AI均属弱人工智能，它们通过深度学习在垂直领域创造价值，但缺乏真正的理解力。强人工智能的实现需突破意识模拟、跨模态学习等难题，其潜在影响既包含解决全球性问题的希望，也引发伦理争议。理解这一分类，有助于理性看待AI技术现状与未来。