Сильный ИИ против слабого ИИ: в чем разница?

У искусственного интеллекта есть три общепринятые классификации — только одна из них на самом деле возможна прямо сейчас.

Автор Эллен Гловер
Опубликовано 29 сентября 2022 г.

Старший штатный репортер в Built In
Эллен Гловер — старший штатный репортер, посвященный искусственному интеллекту и науке о данных.

Изображение: Shutterstock / Встроенный

Старший специалист по данным в Meta
РАССМОТРЕНО
Джей Сотелл-Риксон | 27 октября 2022 г.

Что значит быть умным? Означает ли это выиграть партию в шахматы? Переводить языки? Как насчет распознавания эмоций по лицу человека? Или написать художественную литературу? По мере того, как искусственный интеллект продолжает развиваться, становится все сложнее определить порог того, что можно считать истинным интеллектом. Эксперты настаивают на том, что эти машины не так умны, как люди — по крайней мере, пока. Существование сильного ИИ или искусственного интеллекта, способного учиться и думать, как люди, еще не наступило. Но это определенно кажется на горизонте.

Сильный ИИ против слабого ИИ

В то время как слабый ИИ фокусируется на автоматизации определенных задач, сильный ИИ способен учиться и думать, как люди. Слабый ИИ может превзойти людей в конкретных задачах, для которых он предназначен, но он работает с гораздо большими ограничениями, чем даже самый простой человеческий интеллект. Весь ИИ, доступный сегодня, можно считать слабым ИИ. Между тем сильного ИИ пока не существует.

«Я думаю, что мы намного ближе, чем все думают», — сказал Built In Джеймс Рольфсен, руководитель глобального отдела аналитики данных в стартапе доставки «последней мили» Rappi. «Некоторые люди говорят, что нам осталось 20 лет. Кто-то говорит, что нам осталось 10 лет. Я думаю, что мы в пределах 10 лет». До тех пор нам придется довольствоваться типом искусственного интеллекта, который существует сегодня: слабым ИИ, который работает с гораздо большими ограничениями и ограничениями, чем даже самый простой человеческий интеллект, чтобы совершенствовать очень специфические задачи. Не заблуждайтесь, слабый ИИ совсем не слаб.Он изменил практически все отрасли, от здравоохранения до образования и спорта. И это закладывает основу для потенциала ИИ не только имитировать и соответствовать человеческому интеллекту, но и намного превосходить его.

Что такое слабый ИИ?

У слабого ИИ много названий. Рольфсен предпочитает термин «специализированный ИИ» из-за его способности выполнять очень специализированные задачи — в большинстве случаев даже более успешно, чем люди. Кэтлин Уолч, управляющий партнер Cognilytica Cognitive Project Management по сертификации ИИ и соведущая популярного подкаста AI Today, предпочитает термин «узкий ИИ». Слово «слабый», сказала она «Built In», «подразумевает, что эти системы искусственного интеллекта не являются мощными и не могут выполнять полезные задачи, что не так. Фактически, все текущие приложения ИИ, которые у нас есть, попадают в категорию узкого ИИ». Слабый ИИ фокусируется на конкретной задаче, работая с гораздо большими ограничениями, чем даже самый простой человеческий интеллект, чтобы совершенствовать эту задачу и выполнять ее даже лучше, чем люди. Его ограниченная функциональность позволяет легко автоматизировать эту конкретную задачу, а его узкая направленность позволила ему осуществить множество технологических прорывов всего за последние несколько лет. Действительно, слабый ИИ — это, пожалуй, самая успешная реализация ИИ на сегодняшний день. Два из четырех типов искусственного интеллекта попадают под его зонтик: реактивные машины и машины с ограниченной памятью. Реактивные машины являются наиболее фундаментальным типом ИИ, поскольку они могут реагировать на немедленные запросы и задачи, но не способны хранить память или учиться на прошлом опыте. Ограниченная память — это следующий шаг в эволюции ИИ, который позволяет машинам хранить знания и использовать их для обучения и подготовки к будущим задачам. В целом, ограниченная функциональность слабого ИИ позволяет легко автоматизировать определенные задачи. И его узкая направленность позволила ему осуществить множество технологических прорывов всего за последние несколько лет. Дополнительная литература об этике искусственного интеллекта в области искусственного интеллекта: руководство по этичному искусственному интеллекту

Примеры слабого ИИ

Одним из первых, наиболее известных примеров слабого ИИ является Deep Blue, компьютер, созданный IBM, который обыграл чемпиона мира по шахматам Гэри Каспарова в матче из шести партий в 1997 году (первый матч Каспаров выиграл годом ранее). Deep Blue мог выбирать из сотен миллионов ходов и сумел «увидеть» своего противника на 20 ходов — подвиг, которого на сегодняшний день не смог достичь ни один человек. «Сама мысль о том, что машина может выполнять любую задачу, пусть даже специализированную, способом, который превосходит человеческий интеллект, в то время была для людей сногсшибательной», — сказал Рольфсен. Теперь, 25 лет спустя, узкий ИИ проник практически во все сферы повседневной жизни.

Примеры слабого ИИ

• Чат-боты
• Спотифай в случайном порядке
• Спам-фильтры электронной почты
• Умные помощники, такие как Siri, Alexa и Cortana
• Беспилотные автомобили
• Карты Гугл
• Автозамена Apple

Умные помощники, такие как Siri, Alexa и Cortana, могут устанавливать напоминания, искать онлайн-информацию и управлять освещением в домах людей благодаря слабому ИИ и его способности собирать информацию о пользователях, узнавать их предпочтения и улучшать их опыт на основе предыдущих взаимодействий. Беспилотные автомобили используют слабые глубокие нейронные сети искусственного интеллекта для обнаружения объектов вокруг них, определения их расстояния до других автомобилей, распознавания сигналов светофора и многого другого. И каждый раз, когда вы заходите на Amazon за покупками или пролистываете свою ленту новостей на Facebook, все, что вы видите на странице, персонализируется, поэтому вы выполняете действия, которые хочет от вас компания, с помощью данных и искусственного интеллекта.

«Люди понятия не имеют, какая часть их жизни на самом деле управляется слабым ИИ или специализированным ИИ. Они просто понятия не имеют», — сказал Рольфсен. И есть причина, по которой он так широко распространен. «Слабый ИИ — прибыльный ИИ, — продолжил он. «Вот как компании зарабатывают деньги, именно так компании сегодня имеют преимущество перед другими компаниями».