0 просмотров

Общий ИИ против узкого ИИ

Еще в 1950-х годах Алана Тьюринга спросили, могут ли машины мыслить. В то время Тьюринг сказал, что этот вопрос слишком бессмыслен для обсуждения, поскольку мы вообще не понимаем, что такое мышление.

Перенесемся в 2020-е: Amazon говорит нам, какие продукты мы хотим купить, Netflix знает, какие шоу мы хотим посмотреть, а Google предсказывает вопросы, которые мы хотим задать. Однако действительно ли машины думают или просто имитируют познание?

После Covid-19 86% участников опроса PwC говорят, что ИИ станет основной технологией в их компании в 2021 году.

Однако маловероятно, что в ближайшее время мы увидим роботов, летающих по корпоративным офисам, так что же именно руководители имеют в виду, когда говорят, что ускоряют ИИ?

Статья в тему:  Что такое сова в искусственном интеллекте

Чтобы понять ИИ, важно различать разные типы и текущее состояние технологии. В этой статье обсуждается искусственный узкий интеллект (ANI), искусственный общий интеллект (AGI) и искусственный суперинтеллект (ASI), чтобы помочь развенчать существующие мифы и узнать, что нас ждет в будущем.

В чем разница между узким ИИ и общим ИИ?

Узкий ИИ создается для решения одной заданной задачи, например, чат-бота. Искусственный общий интеллект (AGI) — это теоретическое применение обобщенного искусственного интеллекта в любой области, решение любой проблемы, требующей ИИ. Несмотря на то, что все еще не реализовано, AGI становится все ближе.

Что такое узкий ИИ?

Искусственный узкий интеллект (ANI), иногда называемый «слабым ИИ», относится к любому ИИ, который может превзойти человека в узко определенной и структурированной задаче. Он предназначен для выполнения одной функции, такой как поиск в Интернете, распознавание лиц или обнаружение речи с различными ограничениями и ограничениями. Именно ограничения заставляют людей называть эти функции «узкими» или «слабыми».

Приложения ANI не думают сами за себя, а моделируют поведение человека на основе набора правил, параметров и контекстов, с которыми они обучены. Некоторые из наиболее распространенных методов узкого ИИ — это машинное обучение, обработка естественного языка и компьютерное зрение.

Примеры узкого ИИ

Вот несколько примеров узкого ИИ, которые прекрасно иллюстрируют, как он использует современные технологии.

Статья в тему:  Как долго искусственный интеллект фильм

Поиск в Интернете

Алгоритмы Google RankBrain используют узкий ИИ для интерпретации запросов и понимания намерений пользователей для предоставления точных результатов поиска. В последнее время алгоритмы адаптируются для учета растущего числа голосовых запросов с использованием разных языков и диалектов.

Выявление заболеваний

Узкие алгоритмы ИИ могут обрабатывать огромные объемы данных за секунды без перерывов и усталости.Некоторые исследования показали, что ИИ быстрее и точнее диагностирует заболевания, чем медицинские работники, что позволяет им сосредоточиться на первичной помощи, а не на анализе данных.

Распознавание лиц

Распознавание лиц используется для таких приложений, как аутентификация, индексация изображений, пометка видео или фотографий и идентификация людей в целях безопасности.

Хотя системы распознавания лиц легко превосходят людей по объему, они еще не освоили мыслительные процессы для расплывчатых изображений. Это проблема при использовании, например, в работе полиции, и все еще приходится преодолевать различные этические барьеры.

Рекомендательные системы

Amazon, Spotify и Netflix используют алгоритмы Narrow AI, чтобы рекомендовать продукты и услуги, которые нам могут понравиться. Эти алгоритмы работают, используя данные для профилирования нашего поведения и поиска соответствующих атрибутов других пользователей или продуктов.

Преимущества узкого ИИ

Каждый незначительный успех в узком ИИ обычно является ступенькой к общему искусственному интеллекту (AGI). Мы разделим узкий ИИ на три основных преимущества.

1. Производительность и эффективность

В новостях часто упоминается ИИ как катализатор масштабных увольнений низкоквалифицированных рабочих. Однако, несмотря на то, что могут быть некоторые краткосрочные потери рабочих мест, цель ИИ состоит в том, чтобы увеличить роли людей, а не полностью исключить их. Например, чат-боты не разрабатываются для замены традиционного обслуживания клиентов людьми. Они обрабатывают базовые запросы, позволяя квалифицированным специалистам решать более сложные или деликатные вопросы и не тратить время на рутинную работу.

Статья в тему:  Как быть ученым искусственного интеллекта

2. Более разумное принятие решений

ИИ может анализировать тенденции, чтобы помочь компаниям принимать более эффективные стратегические решения. Алгоритмы беспристрастны (при условии, что они правильно обучены) и лишены эмоций, которые часто могут помешать людям принять правильное решение.

3. Лучшее обслуживание клиентов

Узкие ИИ-решения, такие как чат-боты, рекомендательные системы и интеллектуальный поиск, могут значительно повысить качество обслуживания клиентов.Все полностью персонализировано для пользователя, что делает бренды, продукты и услуги более актуальными, чем когда-либо.

Хотя решения и приложения узкого ИИ захватывают и меняют жизнь, машины еще не могут мыслить стратегически и принимать независимые решения. И тут на сцену выходит AGI.

Что такое общий ИИ (AGI)?

Проще говоря, узкий ИИ — это то, где мы были, а общий ИИ — это то, к чему мы хотим двигаться. Искусственный общий интеллект известен как «сильный ИИ» и позволяет машинам применять знания и навыки в различных контекстах.

В то время как приложения ANI могут выполнять одиночные, автоматизированные и повторяющиеся задачи, цель AGI состоит в том, чтобы создать машины, которые могут рассуждать и думать так же, как человек. Общий ИИ — это то, к чему мы движемся, но он все еще находится в зачаточном состоянии.

Человеческий мозг невероятно сложен, и пока невозможно создать модели, воспроизводящие взаимосвязи этой биологической сети. Однако более продвинутые области, такие как обработка естественного языка и компьютерное зрение, сокращают разрыв между ANI и AGI.

Статья в тему:  Какую работу вы можете получить со степенью искусственного интеллекта

AGI решает многие проблемы, связанные с ANI. Например, когда ANI фокусируется на одной задаче, производительность алгоритмов может ухудшиться при небольших изменениях, поскольку он запрограммирован только на достижение своей цели без непреднамеренных действий. Если вы попросите ANI найти лекарство от почечной недостаточности, а затем предложите фотографии легких, он не адаптируется. Вот несколько примеров использования AGI.

Примеры общего ИИ

Чат-боты

Чат-бот использует обработку естественного языка (NLP) для анализа того, что говорят люди, и создания ответа.

Общая разведывательная система могла бы сама дать ответ, не опираясь на мнение других. Он также поймет потенциальные коннотации того, что он говорит, например, что такое стена и как она связана с Мексикой.

Автономные транспортные средства

Мы, наверное, все думали, что к 2021 году будем в летающих машинах, если судить по фильмам.Автономные транспортные средства в течение многих лет рекламировались как следующая большая вещь, и игроки отрасли, включая Tesla, Uber и Waymo, работали над этой технологией. Они достигли уровня автоматизации 4, благодаря чему автомобиль может работать без участия человека, но только при определенных условиях.

На последнем этапе, уровне 5, транспортное средство может действовать интуитивно в любом состоянии или месте без вмешательства человека. Достичь уровня 5 будет невероятно сложно, так как для этого требуется, чтобы AGI справился со всеми сценариями, которые могут произойти во время путешествия.

Статья в тему:  Как искусственный интеллект повлияет на вашу жизнь

Имея это в виду, вы можете задаться вопросом: каковы наши текущие достижения в области ИИ? Давайте обсудим это дальше.

Общий ИИ — каким он будет?

Существуют определенные характеристики общего ИИ, которые отличают его от узких приложений.

Во-первых, сильный ИИ не полагается на человеческое программирование, чтобы думать или выполнять задачи. Общий ИИ может реагировать на различные среды и ситуации и соответствующим образом адаптировать свои процессы.

Системы ОИИ обладают атрибутами, которые вы обычно связываете с человеческим мозгом, такими как здравый смысл, базовые знания, перенос обучения, абстракция и причинность. Например, возьмем такое предложение, как:

«Джон пытался дозвониться до брата по телефону, но тот не ответил».

AGI необходимо понимать предпосылку телефонных разговоров и то, как работает удаленная связь, чтобы поместить предложение в контекст. Люди предположили бы, что в предложении отсутствуют элементы, например, неясный антецедент к «он». Узкий ИИ не может понять контекст, а ОИИ понимает.

В то время как узкий ИИ классифицирует и маркирует данные, общий ИИ использует такие методы, как кластеризация и ассоциация. Эти два метода похожи, но классификация использует заранее определенные правила, а кластеризация выявляет сходство между объектами и соответствующим образом группирует их.

Почему мы еще не достигли общего искусственного интеллекта?

Узкий ИИ прошел долгий путь за последнее десятилетие, и многие существующие решения вносят свой вклад в общие исследования ИИ.Однако есть разные причины, по которым мы еще не достигли общего искусственного интеллекта.

Статья в тему:  Какие компании используют искусственный интеллект

По словам доктора Бена Герцеля, генерального директора и основателя SingularityNET Foundation, самой большой проблемой является отсутствие финансирования для серьезных подходов к ОИИ. Большая часть инвестиций по-прежнему направляется в системы узкого ИИ, которые извлекают большое количество простых шаблонов из наборов данных, поскольку именно здесь наблюдается успех.

Кроме того, существующие инфраструктуры не подходят для AGI, а это означает, что компании полагаются на обходные решения. Доктор Герцель также предполагает, что команды, занимающиеся ОИИ с большими суммами денег, такие как OpenAI и Google DeepMind, обычно сжигают свои ресурсы и преследуют интеллектуальные тупики.

В дополнение к взглядам доктора Герцеля, некоторые внутренние проблемы узкого ИИ затрудняют переход к ОИИ. Например, ANI основан на жестко закодированной логике и параметрах, которые плохо переводятся в адаптивное обучение в реальном времени. Архитектуры разнообразны и сложны, если вообще возможно, для объединения в решение AGI.

Возможно, самым значительным препятствием, которое необходимо преодолеть, является общественное доверие. Только в последние несколько лет люди стали полагаться на приложения Narrow AI и приняли их в свою жизнь, не беспокоясь о безопасности и конфиденциальности. Компании, продвигающие искусственный интеллект, полностью исключающий вмешательство человека, представляют собой сложную задачу, особенно когда последствия неизвестны.

Куда мы идем — искусственный сверхинтеллект

Искусственный суперинтеллект (ИСИ) будет способен превзойти людей. Как мы уже говорили ранее, оба оптимиста сосредотачиваются на возможностях технологии, и те, кто опасается, что она может привести к катастрофе для человечества.

Статья в тему:  Как использовать искусственный интеллект для SEO

Если мы посмотрим на прогнозы предпринимателей, занимающихся ИИ, относительно того, когда мы достигнем сингулярности, то увидим, что до большинства из них осталось от 20 до 30 лет:

  • Луи Розенберг — ученый-компьютерщик и предприниматель — 2030 г.
  • Рэй Курцвейл — ученый-компьютерщик — 2045 г.
  • Юрген Шмидхубер – соучредитель NNAISENSE – 2050

Хотя они могут быть правы, вы должны помнить, что в 1965 году пионер ИИ Герберт А. Саймон предсказал сингулярность в течение 20 лет, а в 1980 году у японского компьютера пятого поколения был десятилетний график для достижения целей, связанных с ОИИ. Хотя сегодня знаний больше, чем 50 или 60 лет назад, никто не может точно предсказать, когда у нас появится искусственный сверхинтеллект.

Резюме

Хотя исследователи хотят достичь искусственного общего интеллекта (AGI) и искусственного сверхразума (ASI), правда в том, что мы все еще очень далеки от этого. Тем не менее, за последние два десятилетия в узком ИИ был достигнут значительный прогресс, и нет причин не ожидать того же в ближайшие годы.

Узкий ИИ — это единственный тип ИИ, которого мы пока достигли, и он отлично справляется с улучшением повседневных задач. Просто они еще не по-настоящему умны, но каждая новая разработка — это шаг к всеобщему ИИ.

Достигнем ли мы когда-нибудь искусственного сверхразума — это давний спор, но если вы оглянетесь на 30 лет назад, поверите ли вы, что будете контролировать свою жизнь с помощью небольшого портативного устройства? Перенесемся еще на 30 лет вперед, и вы могли бы читать этот пост из своего летающего автомобиля с кривой улыбкой на лице.

голоса
Рейтинг статьи
Статья в тему:  Люди с искусственным интеллектом, которых не существует
Ссылка на основную публикацию
0
Оставьте комментарий! Напишите, что думаете по поводу статьи.x
Adblock
detector