强人工智能:
来自卡内基梅隆学派。执行系统需要基于模仿人类思考、行为的方式来达成效果的才被认为是智能，即会像人类一样思考和推理。科幻影视作品都是基于这种理念进行创作，比如机器人自主对话交流，自主下发命令，甚至造反取代人类等。
当前AI算法使用的神经网络其实就是模拟人类思考时所用到的生物神经系统。一般包括输入层、隐藏层、输出层，相当于一个神经元的多个用于接收信息的树突，用于计算的细胞体，用于输出的轴突。但是当前神经网络仍存在很多的问题，比如传统神经网络使用的BP算法（BackPropagation Algorithm）存在训练时间过长，可能得到的是局部最小值而不是全局最优解等问题。所以又兴起了SVM（Support Vector Machines，支持向量机）、CNN（Convolutional Neural Networks,卷积神经网络）等算法。但是想迈入强人工智能时代，还很遥远，革命尚未成功，同志仍须努力~
弱人工智能:
来自麻省理工学派。认为不在意机器是否使用与人类相同的方式执行任务，只要机器可以达到令人满意的实际解决问题的效果就是智能行为。这也是当前我们正处于的依葫芦画瓢，没有自主意识，人工智能主要用于取代机械和体力劳动的阶段。
举一个从弱人工智能向强人工智能转变的例子，比如当前常见的人脸识别过程是，需要人类定义好逻辑后，给算法喂一些人脸的正样本数据，再喂一些非人脸数据。等算法训练一段时间，给算法看一些未被定义它没看过的图片，算法就可以判断这些照片是不是人脸照片了。这里的关键是仍需要人类去定义区分人脸的标准。
参考：《人工智能》史蒂芬.卢奇
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