今天我就把这套“笨办法”分享给你，不用记专业术语，就靠两个简单维度，让你像给手机App分类一样，轻松搞懂AI到底分哪几类。亲测有效，上次我表妹（纯文科背景）听完，现在看科技新闻都能准确说出“这是弱AI”“那是深度学习应用”了。
按“能力范围”分：你的AI是“专科医生”还是“全科医生”？
咱们先从最直观的角度看——AI能做几件事？就像医生分专科和全科，AI按“能力范围”也能分成两类，区别大到像自行车和高铁。
弱人工智能（ANI）：只擅长“单任务”的专才
你手机里的语音助手、刷视频时的推荐算法、甚至你家扫地机器人，本质上都是“弱人工智能”（Artificial Narrow Intelligence，简称ANI）。别看它们有时显得“聪明”，其实只会干“一件事”，而且是“照着剧本干”。
举个例子，我之前帮公司做过智能客服系统选型，对比过十几种AI对话工具。有个厂商吹自己的AI“什么都能聊”，结果测试时问它“怎么退订单”（它的核心功能）回答得飞快，但问“你知道李白吗”，它就只会说“抱歉，我不太明白”。后来才知道，这类AI的“聪明”是靠“喂数据”喂出来的——工程师给它灌了100万条客服对话记录，它学会了“用户说A就回答B”，但换个没见过的问题，它就抓瞎了。
弱AI的特点很明显：任务单一、数据依赖、无自主意识。就像你家的微波炉，能把冷饭加热到60℃，但不会问你“要不要顺便烤个红薯”，更不会思考“我为什么要加热食物”。斯坦福AI指数报告2023年数据显示，目前全球99%的商用AI都属于弱AI，包括你熟悉的ChatGPT（基础版）、人脸识别系统、智能翻译App。
你可能会问：“ChatGPT不是能写代码、写诗、聊天吗？怎么还是‘单任务’？”其实它的核心能力是“预测下一个词该怎么写”，不管是写诗还是写代码，本质上都是在“猜下一个字符”。就像一个超级厉害的拼图高手，不管给什么图案的碎片，它都能拼起来，但它不知道自己拼的是“蒙娜丽莎”还是“二维码”。
中强人工智能（AGI雏形）：开始懂“举一反三”的多面手
比弱AI更进一步的，是“中强人工智能”（可以理解为AGI的“半成品”，Artificial General Intelligence雏形）。这类AI开始具备“跨任务学习”能力，能像人一样“触类旁通”。
最典型的例子是自动驾驶系统。我一个在车企做算法的同学告诉我，他们研发的L4级自动驾驶AI，不仅能“识别红绿灯”“避开行人”（这些是弱AI也能做的），还能在遇到“没见过的情况”时自己想办法——比如突然下暴雨，摄像头被雨水挡住，它会自动切换到激光雷达和毫米波雷达，结合之前学过的“雨天路面打滑”数据，放慢车速。这就像人类遇到新问题时，会调动过去的经验解决，而不是“死机”。
中强AI的关键区别是“有了初步的‘推理能力’”。比如你用弱AI的翻译工具，输入“他像热锅上的蚂蚁”，它可能直译成“He is like an ant on a hot pot”，老外根本看不懂；但中强AI会结合语境，翻译成“He is extremely anxious”（他非常焦虑），这就是“理解”了比喻义。
不过别担心“AI统治世界”——目前中强AI还在实验室和高端商用领域，比如NASA的火星车导航系统、金融机构的风险预测平台。你日常生活中能接触到的，99%还是弱AI。下次看到“AI无所不能”的新闻，先问自己：“它能同时做好两件完全不同的事吗？”如果答案是否，那就是弱AI没跑了。
按“技术原理”分：AI是“死记硬背”还是“自己悟”？
如果说“能力范围”是看AI“能做什么”，那“技术原理”就是看AI“怎么学会做这些事”。就像人类学习分“死记硬背”和“理解记忆”，AI的学习方式不同，效果天差地别。
从“数据中找规律”的机器学习：像老师教小学生做算术
机器学习是最基础的AI技术，你可以把它理解成“用数据训练AI找规律”。比如教AI识别“猫”，你给它1万张猫的照片，每张都标上“这是猫”，AI会自己 “猫有耳朵、尾巴、毛茸茸”这些特征；再给1万张狗的照片，它会对比出“猫的尾巴比狗短”“猫的耳朵更尖”。
我之前帮一个开网店的朋友做“商品推荐系统”，用的就是机器学习。一开始他想让AI“猜顾客喜欢什么”，结果随便找了个模型就上线，推荐的全是卖不动的库存。后来我让他用“监督学习”——先把顾客的历史购买记录（比如“买过口红的顾客70%会买唇釉”）喂给AI，再让AI根据新顾客的浏览记录推荐，3个月后复购率涨了40%。
机器学习细分下来有三种：
靠“神经网络”模仿人脑的深度学习：像中学生解复杂方程
深度学习是机器学习的“升级版”，核心是模仿人脑神经元的“神经网络”。你可以把它想象成“多层级的规律提取器”——比如识别一张人脸，第一层网络先看“像素明暗”，第二层看“线条形状”，第三层看“五官轮廓”，最后一层综合判断“这是张三还是李四”。
为什么深度学习这几年这么火？因为它能处理“复杂无规律”的数据。比如语音识别，以前用传统机器学习，识别准确率只有70%，遇到口音就歇菜；现在用深度学习的“循环神经网络”，能像人一样“听上下文”，准确率提到了98%以上。我妈老家是方言区，以前用手机语音输入总出错，现在换了搭载深度学习的输入法，连她的“川普”都能准确识别。
这里有个常见误区：很多人把“深度学习”和“AI”画等号，其实它只是AI的一种技术。就像“红烧肉”是“菜”的一种，但不能说“所有菜都是红烧肉”。
为了让你更直观对比，我整理了一个表格，看看三种常见技术的区别：
| 技术类型 | 核心原理 | 数据需求 | 代表应用 |
|---|---|---|---|
| 传统机器学习 | 人工设计特征+简单模型 | 几千-几万条数据 | 垃圾邮件过滤、简单推荐 |
| 深度学习 | 多层神经网络自动提取特征 | 几十万-上亿条数据 | 图像识别、语音助手、AI绘画 |
| 强化学习 | 通过“试错”获得奖励信号学习 | 动态交互数据（如游戏过程） | AlphaGo、自动驾驶路径规划 |
（数据来源：斯坦福大学《人工智能指数报告2023》，访问链接{rel=”nofollow”}）
你可能会问：“我又不搞技术，知道这些有啥用？”其实很简单——比如你想做个AI短视频工具，用传统机器学习就能实现“自动加字幕”，成本低见效快；但要做“AI换脸”，就必须用深度学习，盲目选技术只会白费钱。
下次你再看到AI新闻，试试用这两个维度分析：先看它“能做几件事”（弱AI还是中强AI），再想它“怎么学会的”（机器学习还是深度学习）。慢慢你会发现，那些高大上的技术名词，其实就像手机里的App，各有各的功能和用法。
如果你按这个方法试了，欢迎回来告诉我你最近看到的AI属于哪一类！要是你有搞不懂的AI技术，也可以留言，咱们一起拆解～
三个情绪指标信号打架其实是常有的事，就像三个朋友给你出主意，一个说东一个说西，你总得有个主心骨。我之前帮朋友分析市场的时候就遇到过：恐惧与贪婪指数飙到80（严重贪婪），按理说该减仓了，但另一个指标——融资余额却连续三天下降，说明杠杆资金在悄悄跑，这时候“多数指标”其实是偏空的（贪婪是超买信号，融资余额下降是资金离场信号，两个偏空），虽然第三个指标——期权隐含波动率还在正常区间，我还是 他先减了1/3仓位，结果三天后大盘就回调了5%，他后来还说幸亏没死扛。
关键是你得结合“市场环境”这个大背景。比如同样是两个指标看空、一个中性，如果大盘已经跌了20%，处于近1年低位，那这两个看空指标可能就是“情绪最后一跌”的信号；但如果大盘刚涨了30%，在高位震荡，那两个看空指标就可能是“见顶前兆”。我去年下半年就碰到过这种情况：9月底的时候，恐惧与贪婪指数在25（恐惧），成交量也缩到地量，但北向资金却在偷偷买，这时候大盘已经从高点跌了25%，我判断“两个指标到冰点，资金开始进场”，让身边人分批建仓，10月果然反弹了12%。所以别盯着单个指标钻牛角尖，把“多数信号”和“现在大盘在哪儿”结合起来看，心里就有数了。
市场情绪分析和技术分析有什么区别？
市场情绪分析聚焦投资者心理变化（如恐慌、贪婪）对股价的影响，核心是“人心”；技术分析则通过价格、成交量等历史数据判断趋势，核心是“走势规律”。比如技术分析看MACD金叉买涨，情绪分析可能会结合“恐惧指数处于历史低位”判断“情绪冰点或现机会”，两者可互补但逻辑不同。
新手入门市场情绪分析，优先学哪个指标？
从“恐惧与贪婪指数”或“成交量变化”入手。恐惧与贪婪指数（如CNN Money发布的版本）直接量化情绪状态（0-100分，0分极度恐惧、100分极度贪婪），数值直观；成交量则能快速反映“资金是否真的入场”，比如股价上涨时成交量放大，可能是情绪推动的真实趋势，新手易上手且信号明确。
三个情绪指标如果信号冲突怎么办？
优先看“多数指标方向”和“市场环境”。比如恐惧与贪婪指数显示“贪婪”（超买），但成交量持续萎缩（资金离场），可能是“情绪过热但缺乏资金支撑”，需警惕回调；若两个指标显示“恐慌”，一个指标中性，结合大盘处于低位，可判断“情绪接近冰点，或有布局机会”。避免单一指标决策，以“多数信号+趋势方向”为准。
情绪指标有滞后性吗？如何应对？
有一定滞后性，因为情绪数据多基于当日或前几日市场表现。应对方法：一是结合“实时数据”（如盘口挂单量、龙虎榜资金流向）辅助判断；二是关注“趋势持续性”，比如恐惧指数连续3天处于20以下（极度恐惧），比单日数据更可靠；三是设置“止盈止损点”，避免因情绪反转被套。
除了这三个指标，还有哪些辅助分析工具？
可搭配“资金流向指标”（如北向资金净流入/流出）、“融资融券余额变化”（反映杠杆资金情绪）、“期权市场波动率（VIX）”（美股常用，A股可参考“中国波指iVIX”）。比如北向资金连续5日净流入，叠加情绪指标触底，可能强化“情绪回暖”信号；融资余额大增则需注意“杠杆资金过热”风险。这些工具能让情绪分析更立体。
