Узкий ИИ против общего ИИ против супер ИИ: ключевые сравнения
Искусственный интеллект относится к машинам, которые могут решать проблемы, выполнять задачи и имитировать когнитивные способности человека.
Виджай Канаде Исследователь искусственного интеллекта
25 марта 2022 г.
Искусственный интеллект (ИИ) определяется как машинный интеллект, который имитирует способности человеческого разума решать проблемы и принимать решения для выполнения различных задач. Все типы ИИ используют машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети для перехода на более высокие уровни. В этой статье подробно рассматриваются ключевые сходства и различия между узким ИИ, общим ИИ и суперИИ.
Оглавление
- Что такое узкий ИИ, общий ИИ и супер ИИ?
- Ключевые сходства между узким ИИ, общим ИИ и супер ИИ
- Ключевые различия между узким ИИ, общим ИИ и супер ИИ
Что такое узкий ИИ, общий ИИ и супер ИИ?
Искусственный интеллект (ИИ) — это машинный интеллект, который имитирует способность человеческого разума решать проблемы и принимать решения для выполнения различных задач.
Как работает ИИ
ИИ использует алгоритмы и методы, такие как машинное обучение и глубокое обучение, чтобы учиться, развиваться и постепенно становиться лучше в поставленных задачах. ИИ подразделяется на три типа в зависимости от человеческих характеристик, которые он может воспроизвести, его применения в реальном мире и предпосылок теории разума:
- Искусственный узкий интеллект (ANI): ИИ с узким набором способностей.
- Общий искусственный интеллект (AGI): искусственный интеллект наравне с человеческими способностями
- Искусственный сверхинтеллект (ИСИ): ИИ, который превосходит человеческий интеллект
Давайте рассмотрим каждый тип ИИ более подробно.
1. Искусственный узкий интеллект (УНИ)
Искусственный узкий интеллект (ANI), также называемый слабым ИИ или узким ИИ, представляет собой ИИ для конкретных приложений или задач. Он запрограммирован на выполнение отдельных задач, таких как распознавание лиц, распознавание речи в голосовых помощниках или вождение автомобиля. Узкий ИИ моделирует поведение человека на основе ограниченного набора параметров, ограничений и контекстов.
Некоторые из распространенных примеров ANI включают распознавание речи и языка, демонстрируемое Siri на iPhone, функцию распознавания зрения, демонстрируемую беспилотными автомобилями, и системы рекомендаций, такие как рекомендации Netflix, которые предлагают шоу на основе онлайн-активности пользователей. RankBrain от Google — еще один пример узкого ИИ, который Google использует для сортировки результатов. Такие системы только учатся или обучаются выполнять определенные задачи.
2. Общий искусственный интеллект (AGI)
Общий искусственный интеллект (AGI), также называемый сильным ИИ или глубоким ИИ, представляет собой способность машин думать, понимать, учиться и применять свой интеллект для решения сложных задач, как и люди. Сильный ИИ использует теорию искусственного интеллекта для распознавания эмоций, убеждений и мыслительных процессов других интеллектуальных систем. Теория искусственного интеллекта на уровне разума относится к обучению машин по-настоящему понимать все человеческие аспекты, а не только копировать или имитировать человеческий разум.
Хотя AGI еще не реализован, он привлек внимание ведущих технологических компаний, таких как Microsoft, которая инвестировала 1 миллиард долларов в AGI через венчурное предприятие OpenAI. Кроме того, в попытке добиться сильного ИИ Fujitsu построила компьютер K, который признан одним из самых быстрых суперкомпьютеров в мире. Точно так же Китайский национальный университет оборонных технологий построил Tianhe-2, суперкомпьютер с производительностью 33,86 петафлопс.
3. Искусственный сверхинтеллект (ИСИ)
Искусственный сверхинтеллект (ИСИ) — это тип ИИ, который превосходит человеческий интеллект и может выполнять любую задачу лучше, чем человек. Системы ИСИ не только понимают человеческие чувства и переживания, но также могут вызывать собственные эмоции, убеждения и желания, подобно людям.
Хотя существование ИСИ все еще гипотетично, ожидается, что возможности таких систем по принятию решений и решению проблем будут намного выше, чем у людей. Как правило, система ASI может думать, решать головоломки, выносить суждения и принимать решения независимо.
Как работают узкий, общий и суперИИ?
Независимо от типа ИИ обычно имеет три основные способности:
1. Воспринимать окружающую среду
Здесь модель ИИ собирает окружающие данные о соответствующем предмете.
2. Обнаружение закономерностей в окружающей среде
После сбора соответствующих данных модель ИИ ищет общие шаблоны данных.
3. Учитесь на этих шаблонах и обновляйте понимание для будущих решений
Затем модель ИИ учится на шаблонах данных и со временем обновляет свое понимание. Для ОИИ это может включать в себя повышение самосознания, творчества и улучшение когнитивных способностей, сравнимых с человеческими. Точно так же для ИСИ этот этап может повлечь за собой развитие собственных эмоций, убеждений и переживаний и дальнейшее усиление когнитивных способностей, которые затмевают человеческий интеллект.
Основные сходства между узким, общим и суперИИ
Искусственный интеллект (ИИ) позволяет машинам учиться на предыдущем опыте, приспосабливаться к новым входным данным или стимулам и выполнять задачи, подобные человеческим, с большей эффективностью. ИИ был принят в различных отраслевых вертикалях, от финансов, здравоохранения и авиации до производства и цепочек поставок.
В то время как узкий ИИ стал частью нашей повседневной жизни, ОИИ все еще находится на ранней стадии, и ажиотаж вокруг ИСИ огромен и непоколебим. Однако все эти типы ИИ произошли от одних и тех же корней и имеют определенные неоспоримые сходства.
Ключевые сходства между узким ИИ, общим ИИ и супер ИИ
Давайте разберемся в основных сходствах между ANI, AGI и ASI.
1. Способность прогнозировать и адаптировать
Все типы ИИ используют алгоритмы для выявления и обнаружения закономерностей в данных. Выявленные шаблоны затем используются решениями ИИ для обучения и адаптации, подобно тому, как люди учатся на повторяющихся задачах. Все проанализированные данные в дальнейшем используются для принятия будущих решений и получения значимых прогнозов.
Различные программные системы, используемые сегодня, такие как системы, используемые для исправления орфографических ошибок, предсказания того, что пользователь собирается напечатать, или предоставления пользователю кратчайшего пути к месту назначения, имеют в своей основе работу машинного интеллекта.
Тот же принцип применим к автономным транспортным средствам, которые принимают навигационные решения на основе трафика и окружающих данных. В области права представлено аналогичное приложение, где ИИ-решение просматривает несколько документов и помечает релевантные для конкретного дела. После пометки соответствующего документа алгоритмы могут легко найти похожие документы. Такие приложения ИИ также можно использовать для прогнозирования судебных процессов, поскольку они могут оценивать факторы риска дел на основе содержания документов и предсказывать исходы судебных решений.
2. Принимать решения самостоятельно
ИИ дополняет человеческий интеллект, делает выводы из собранных данных, а также учится повышать общую производительность. Способность ИИ анализировать данные, самообучаться, получать информацию и принимать более эффективные решения делает его мощным инструментом независимо от приложения.
Текущие узкие решения ИИ принимают собственные решения на основе запрограммированных в них данных. Аналогичным образом, со встроенными когнитивными способностями, подобными человеческим, в AGI и ASI, будущие решения ИИ всегда могут принимать более тщательные решения, которые будут оптимальными и более быстрыми, чем их человеческие аналоги.
3. Подражать человеческому познанию
Всевозможные системы ИИ по сути имитируют человеческий разум и решают сложные задачи.Они эффективно понимают мир и реагируют соответствующим образом, так же как люди изучают свое окружение, делают выводы, а затем правильно взаимодействуют с ним.
Искусственный интеллект узкого ИИ использует обработку естественного языка (NLP) для понимания речи и текста на естественном языке. Это видно по чат-ботам и виртуальным помощникам, таким как Cortana. Таким образом, современный ИИ запрограммирован так, чтобы имитировать человеческое познание, чтобы взаимодействовать с людьми естественным и персонализированным образом. Поскольку системы AGI и ASI являются усовершенствованными версиями ANI, можно ожидать, что эта имитация человеческого познания будет только расширяться и развиваться в будущем.
4. Постоянно учиться и развиваться
ИИ относится к способности машины учиться на общих шаблонах данных. Системы искусственного интеллекта используют глубокое обучение, которое является подмножеством машинного обучения, для постоянного обучения и развития. Большинство методов глубокого обучения, часто называемых глубокими нейронными сетями, используют архитектуру нейронных сетей и обучаются с использованием больших наборов размеченных данных. Здесь «глубокий» представляет количество скрытых слоев в нейронной сети. По сравнению с традиционными нейронными сетями с двумя-тремя скрытыми слоями, глубокие нейронные сети имеют около 150 слоев.
В настоящее время наиболее известные примеры глубокого обучения включают Amazon Alexa, Google Assistant и Samsung Bixby. Такие системы ИИ используют алгоритмы для разработки аналитических моделей и выполнения задач путем многочисленных проб и ошибок.
Иллюстрация диалогового чат-бота с искусственным интеллектом на основе глубокого обучения
5. Избавьтесь от рутинных задач с помощью автоматизации
Все типы ИИ заменяют рутинные и рутинные задачи в организации, предлагая автоматизированные решения. Это позволяет сотрудникам сосредоточиться на критически важных задачах. Умные склады оснащены всеми необходимыми системами автоматизации и искусственного интеллекта, которые освобождают сотрудников от беспокойства о перемещении тяжелых предметов. Скорее, автоматизированные роботы оборудованы для выполнения этих действий.Кроме того, запасы также рассчитываются автоматически, что позволяет сотрудникам выполнять задачи, требующие человеческого внимания, например, обеспечивать правильную работу автоматизированных систем. Это повышает эффективность и экономит время и усилия сотрудников, сокращая накладные расходы.
С появлением AGI и ASI действия, требующие тщательного наблюдения со стороны человека, также будут выполняться интеллектуальными агентами, которые в будущем продемонстрируют превосходный интеллект по сравнению с людьми.
6. Способствовать увеличению человека
Комбинация ИИ и людей может объединить разные способности и сильные стороны. Дополненный интеллект выводит любую форму ИИ на более высокий уровень. Рассмотрим пример Deep Blue от IBM, компьютера, который в конце 1990-х победил гроссмейстера Гарри Каспарова. После поражения Гарри экспериментировал над тем, как компьютерный помощник может повысить уровень игры в шахматы только человеком или компьютером. Он обнаружил, что люди, машины и хороший процесс могут привести к лучшим результатам, чем один мощный компьютер.
Сегодняшний узкий ИИ оказался весьма эффективным, помогая людям выполнять критически важные задачи. С появлением ОИИ и АСИ такие технологии, как автоматизация, могут еще больше повысить эффективность человеческого интеллекта. Это будет означать, что общий результат «человеческого интеллекта плюс машинный интеллект» будет выше, чем у человека или машины по отдельности.
Ключевые различия между узким ИИ, общим ИИ и супер ИИ
Можно с уверенностью сказать, что достижения в области искусственного интеллекта сегодня облегчили нашу жизнь. По мере того, как ANI становится неотъемлемой частью нашей жизни, а AGI и ASI выходят на первый план, мы стоим на пороге осознания истинной силы технологии ИИ.
При этом каждый тип ИИ заметно отличается от другого. Давайте разберемся в ключевых различиях между ANI, AGI и ASI.
| Категория | Узкий ИИ | Общий ИИ | Супер ИИ |
| Определение | Узкий ИИ ориентирован на конкретную, единичную или сфокусированную задачу, и ему не хватает функций саморасширения для решения незнакомых проблем. | Сильный ИИ может выполнять широкий спектр задач, рассуждать, учиться и улучшать когнитивные способности, сравнимые с человеческими. | СуперИИ демонстрирует интеллект, превосходящий человеческие возможности. |
| Цель | Узкий ИИ запрограммирован на работу в рамках набора предопределенных функций для завершения или решения конкретной проблемы. | У сильного ИИ будет собственный разум, и он сможет выполнить любую задачу, которую может вообразить его «разум». | СуперИИ превзойдет человеческий интеллект, чтобы выполнить любую задачу лучше, чем его человеческие аналоги. |
| Модель ИИ | Узкий ИИ использует фиксированные модели предметной области, которые запрограммированы. | Сильный ИИ самообучается и рассуждает со своей операционной средой. | Супер ИИ самообучается и развивается с собственным сознанием. |
| Осведомленность | Узкому ИИ не хватает самосознания, искусственного сознания или когнитивных способностей. | Сильный ИИ будет считаться действительно продвинутым, умным и полностью самосознательным, что означает, что он будет обладать здравым смыслом, творческим подходом и способностью выражать эмоции. | СуперИИ будет имитировать человеческие рассуждения и опыт, чтобы развить собственное эмоциональное понимание, убеждения и желания. |
| Обработка данных | Узкий ИИ классифицирует данные с помощью машинного обучения, обработки естественного языка, искусственных нейронных сетей и глубокого обучения. | Сильный ИИ использует кластеризацию и ассоциацию, используя расширенные версии машинного обучения, глубокого обучения, НЛП и искусственных нейронных сетей. | СуперИИ может использовать человеческий мозг в качестве модели для выявления поведенческого интеллекта, а также понимания и интерпретации человеческих эмоций и переживаний. |
| Обмен знаниями | Узкий ИИ не способствует передаче знаний в другие области или задачи. | Сильный ИИ использует передачу знаний в новые области и задачи. | СуперИИ неизменно будет осуществлять передачу знаний между задачами и областями. |
| Подразумеваемое | Узкий ИИ превосходит людей в определенных повторяющихся задачах, таких как вождение, медицинская диагностика и финансовые консультации. | Сильный ИИ соревнуется с людьми во всех начинаниях, от получения университетских дипломов до оказания неотложной медицинской помощи. | СуперИИ превосходит людей в достижении социальных целей и облегчении освоения космоса, но также угрожает самому существованию человеческой расы. |
| Этап ИИ | Современный ИИ | ИИ будущего — около 2040 г. | Вскоре после АГИ |
Выводы
С момента появления ИИ в середине 20-го века все, чего нам удалось достичь, — это парадигмы узкого ИИ. Он отлично справляется с поставленными задачами. Как только узкий ИИ станет таким же сложным, как человеческий мозг, мы сможем коснуться царства ОИИ.
Освоив общую стадию ИИ, на которой он превосходит человеческий интеллект во всех областях, мы можем начать представлять себе будущее, которое знаменует собой начало эры суперИИ. Тогда будущее будет означать, что мы окружены более разумными, сознательными и самосознательными сущностями. Однако остается вопрос, достигнем ли мы когда-нибудь этих этапов, чтобы достичь абсолютного превосходства ИИ?
Как вы думаете, мы когда-нибудь достигнем абсолютного превосходства ИИ? Прокомментируйте ниже или дайте нам знать LinkedIn, Твиттер, или же Фейсбук. Мы хотели бы услышать от вас!
БОЛЬШЕ ОБ ИСКУССТВЕННОМ ИНТЕЛЛЕКТЕ
- Топ-10 ИИ-компаний в 2022 году
- Что такое сверхискусственный интеллект (ИИ)? Определение, угрозы и тенденции
- Что такое общий искусственный интеллект (ИИ)? Определение, вызовы и тенденции
- Что такое искусственный интеллект (ИИ) как услуга? Определение, архитектура и тенденции
- Что такое узкий искусственный интеллект (ИИ)? Определение, проблемы и лучшие практики на 2022 год
