强人工智能（AGI）与弱人工智能（ANI）是AI领域的核心分类，两者的区别主要体现在能力范围、技术实现和应用场景上：
1. 定义与核心差异
强人工智能（AGI）：具备类似人类的通用智能，能跨领域自主学习、推理甚至创新，像人类一样处理多样化任务，例如理解情感、解决未知问题或进行创造性思考。目前仍处于理论阶段，科幻作品中的角色（如《机械姬》的艾娃）是其理想化体现。
弱人工智能（ANI）：专注于特定任务的狭义AI，如语音助手（Siri）、围棋程序（AlphaGo）或人脸识别系统。它们在特定领域表现卓越，但无法跨领域迁移能力，例如AlphaGo无法进行自然语言对话。
2. 能力对比
学习与适应：强AI能像人类一样通过经验泛化知识，而弱AI依赖预设数据和算法，面对新场景时需重新训练。
自主性：强AI可自主设定目标并决策，弱AI仅执行程序定义的固定任务，如推荐系统无法理解用户需求的深层原因。
意识与情感：强AI理论上可能具备自我意识（尽管争议极大），弱AI则完全无意识，仅模拟人类行为（如客服机器人的“共情”是脚本化的）。
3. 现状与挑战
弱AI：已广泛应用，如医疗影像分析、工业自动化等，但存在数据依赖、可解释性差等局限。
强AI：面临算法效率、常识推理等瓶颈，例如当前模型难以理解“常识”或处理困境（如自动驾驶的电车难题）。
4. 未来方向
弱AI将持续优化垂直领域性能，而强AI的研究需突破计算资源、跨模态学习等障碍，同时需平衡技术发展与规范。
