AI gali būti ir stiprus, ir silpnas. Tačiau kuo šios dvi technologijos skiriasi?

Dirbtinį intelektą (AI) dažnai suvokiame kaip skaičiavimo intelektą, kuris imituoja žmogaus protą. Tačiau šis apibūdinimas galioja ne visoms AI sistemoms, nes įvairių tipų AI turi skirtingas savybes. Dvi pagrindinės AI kategorijos yra „stiprus AI“ ir „silpnas AI“, atspindinčios skirtingus požiūrius į mašinų intelektą.

Dabar pažvelkime į esminius stiprio ir silpno AI skirtumus ir panagrinėkime dabartinę AI technologijos būklę.

Kas yra silpnas AI?

Silpnas AI, taip pat žinomas kaip siauras AI, reiškia AI programas, kurios yra specialiai sukurtos automatizuoti užduotis, kurioms reikia tam tikrų pažinimo įgūdžių. Šioje AI kategorijoje naudojami mašininio mokymosi modeliai, pritaikyti konkrečioms užduotims, pvz., objektų atpažinimui, „chatbot“ sąveika, asmeniniai balso padėjėjai, automatinės taisymo sistemos ir „Google“ paieškos algoritmai kiti.

Jums gali kilti klausimas, kodėl ši AI kategorija vadinama „silpna“ AI. Sąvoka „silpna“ gali klaidingai reikšti, kad šių AI programų tam tikru būdu trūksta. Tačiau svarbu pripažinti, kad sparčią AI pažangą ir jos plitimą įvairiose pramonės šakose daugiausia lemia siauras mašinų intelektas. Etiketė „silpna“ rodo, kad šios programos yra nukreiptos į konkrečią arba siaurą pažinimo funkciją.

instagram viewer

Silpno AI programos

„ChatGPT“, „Midjourney“, „Stable Diffusion“, „DALL-E“ ir „Bard“ – tai tik keli AI įrankių, kurie 2022 m. ir 2023 m. užvaldė pasaulį, pavyzdžiai. Stebėtina, kad tiek daug profesijų atstovai naudojasi plačiai paplitusiu pritaikymu, netgi sukėlė diskusijas apie AI galimybę pakeisti žmones ir daugeliui iš mūsų kyla klausimas:Ar ChatGPT gali mane pakeisti?"

Tačiau svarbu pažymėti, kad šie nuostabūs įrankiai vis dar klasifikuojami kaip „silpno AI“ pavyzdžiai.

Išnagrinėkime septynias įprastas silpno AI programas:

  1. El. pašto šiukšlių filtrai: Funkcijos, skirtos aptikti ir nukreipti el. laiškus į šiukšlių aplanką.
  2. Pokalbių robotai: Įrankiai, kurie naudoja Natūralios kalbos apdorojimas (NLP) bendrauti su žmonėmis yra dar vienas silpno AI pavyzdys.
  3. AI menininkai: Kompiuteriu sukurtas menas naudojant AI gali paversti natūralios kalbos instrukcijas vaizdais ir taip pat patenka į siauro AI skėtį.
  4. Išmanieji balso padėjėjai: „Siri“, „Cortana“, „Alexa“ ir kiti gali atlikti daugybę užduočių jūsų vardu, reaguodami į balso komandas.
  5. Socialinės žiniasklaidos algoritmai: Rekomendacijos tokiose platformose kaip „Twitter“, „Instagram“, „Facebook“ ar net „Spotify“ yra paremtos silpnais AI algoritmais.
  6. Savarankiškas vairavimas: The transporto priemonių savarankiško vairavimo funkcija yra dar vienas silpno AI pritaikymas.
  7. Sveikatos apsauga: AI programos sveikatos priežiūros srityje, pavyzdžiui, medicininės diagnostikos sistemos, galinčios nustatyti ligas su minimaliu žmogaus įsikišimu, yra papildomi silpno DI pavyzdžiai.

Nepaisant termino „silpnas AI“, akivaizdu, kad jame yra daugybė realaus pasaulio programų, kurias jau naudojame.

Silpno AI apribojimai

Pagrindinė AI apribojimų priežastis šiandien yra dėmesys konkrečių žmonių užduočių automatizavimui. Pavyzdžiui, „ChatGPT“ ir „Google Bard“ yra sukurti kaip didelių kalbų modeliai (LLM). Jie specialiai užprogramuoti kurti tekstinį turinį. Panašiai „Midjourney“ ir „Stable Diffusion“ yra teksto į vaizdą generatoriai, apriboti šia funkcija.

Panagrinėkime kai kuriuos silpno AI apribojimus ir trūkumus:

  • Ribotos galimybės dėl specifinių užduočių modelių.
  • Siauros AI programos labai priklauso nuo duomenų, todėl norint išmokti ir atlikti tam tikras užduotis, reikia didelių duomenų rinkinių.
  • Be to, naudojant didelius duomenų rinkinius gali kilti privatumo ir duomenų apdorojimo problemų.
  • Silpnas AI dažnai priklauso nuo žmogaus įsikišimo, kad būtų įvykdytos užduotys, o tai gali sukelti žmogaus šališkumą į procesą.
  • Šios programos gali būti jautrios kibernetinėms grėsmėms ir pažeidžiamumui.

Tačiau nepaisant šių apribojimų, tokie įrankiai kaip „ChatGPT“ tapo būtini per trumpą viešo paskelbimo laikotarpį.

Kas yra stiprus AI arba AGI?

Priešingai nei silpnas AI, egzistuoja stiprus AI, dar žinomas kaip dirbtinis bendrasis intelektas (AGI). Ši AI forma pagrįsta įsitikinimu, kad skaičiavimo galia gali imituoti žmogaus smegenų galimybes, įskaitant analitinį mąstymą ir kitus intelektinius gebėjimus. Stiprus dirbtinis intelektas siekia sukurti mašinas, galinčias atlikti bet kokią intelektualinę užduotį, kurią gali atlikti žmogus, nebūtinai taip, kaip žmonės.

Skirtingai nuo silpno AI, stiprus AI nesiremia konkrečiais užprogramuotais modeliais siauroms užduotims atlikti. Vietoj to, jis gali atlikti bendras užduotis, imituodamas žmogaus smegenų funkcijas. AGI turi galimybę technologinėms sistemoms laikui bėgant vystytis ir prisitaikyti prie aplinkos pokyčių.

Tai bus stiprus AI, kuris greičiausiai sukels singuliarumą. Tačiau svarbu pažymėti, kad stiprus AI vis dar yra tolimas tikslas, nes daugelis darbų šioje srityje tebėra teoriniai. Pati stipraus AI koncepcija dažnai semiasi įkvėpimo iš mokslinės fantastikos filmų ir romanų.

Stipraus AI programos

Kadangi stipraus dirbtinio intelekto kūrimas dar turi būti baigtas, jį reikia rasti praktiškai, realiame pasaulyje scenarijai yra beveik neįmanomi, todėl daug kalbama apie jo naudojimą ir plėtrą teorinis. Tačiau čia yra penkios numatomos programos, kuriose būtų galima panaudoti stiprų AI:

  1. Emocinis intelektas ir minčių apdorojimas: Žmogaus emocijų ir mąstymo procesų supratimas gali būti įtrauktas į AGI sistemas, o tai naudinga tokioms pramonės šakoms kaip sveikatos priežiūra, švietimas ir klientų aptarnavimas.
  2. Sprendimų priėmimas: Mašinos su stipriu AI gali turėti galimybę priimti savarankiškus sprendimus, pagrįstus racionalumu.
  3. Evoliucija: Stiprios AI sistemos galėtų padėti mašinoms prisitaikyti ir modifikuoti save, kad jos geriau atitiktų aplinką.
  4. Sąmonė: Savęs suvokimas ir sąmoningų sprendimų priėmimo gebėjimai gali būti pasiekti naudojant stiprias AI sistemas.
  5. Dirbtinis kūrybiškumas: Stiprus AI gali atverti dirbtinio kūrybiškumo potencialą, leisdamas mašinoms kurti naujoviškas idėjas be žmogaus nurodymų.

Nepaisant iš esmės teorinio AGI pobūdžio, jis akivaizdžiai turi didžiulį potencialą.

Stipraus AI apribojimai

Stiprus AI arba AGI gali pakeisti mūsų visuomenę. Tačiau diegiant tokias sistemas reikia atsižvelgti į keletą aspektų ir iššūkių.

  • Sudėtingumas, nes stipriam dirbtiniam intelektui reikalingas didžiulis duomenų kiekis ir didelė skaičiavimo galia treniruotėms.
  • Etiniai sumetimai, kylantys dėl netikrumo, susijusio su stipriu AI elgesiu realaus pasaulio scenarijuose (pvz., AGI sistemos gali priimti žmonėms žalingus sprendimus).
  • AGI sistemos labai priklausys nuo žmonių duomenų, o tai gali sukelti žmonių sukeliamą šališkumą.
  • Saugumas ir atsakomybė už stiprios dirbtinio intelekto veiksmus (pvz., nustatant, kas turėtų būti atsakingas, kai viskas vyksta ne taip).

Atsižvelgiant į pasaulį keičiantį AGI potencialą, prieš išleidžiant bet kokį tokį produktą visuomenei turi būti nustatytas platus reglamentavimas. Tai jau buvo pakankamai sunku reguliuoti generatyvinį AI, ir AGI padidins šias problemas dar vienu žingsniu.

Stipraus ir silpno AI skirtumai

Yra keletas pastebimų skirtumų tarp stipraus ir silpno DI, atsižvelgiant į jų tikslą, mokymosi metodą ir problemų sprendimo metodą. Panagrinėkime šiuos skirtumus.

Tikslas

Žymus skirtumas tarp dviejų dirbtinio intelekto sistemų yra jų paskirtis. Silpnos AI sistemos pirmiausia skirtos automatizuoti konkrečius procesus ir atlikti tiksliai apibrėžtas užduotis, todėl įvairiose srityse padidėja efektyvumas.

Kita vertus, stiprios AI sistemos, nors ir hipotetinės, siekia imituoti žmogaus smegenų veiklą. Šios sistemos gali neabejotinai turėti savimonės, sąmonės ir analitinių gebėjimų, leidžiančių joms atlikti įvairias bendrąsias užduotis, panašiai kaip žmonėms.

Mokymosi metodas

Siauros AI ir AGI sistemos taip pat skiriasi savo mokymosi metodais. Siauras AI remiasi konkrečiais duomenų rinkiniais, kad išmoktų modelius ir atliktų pasikartojančias užduotis. Paprastai silpnas AI apdoroja duomenis klasifikuodamas juos pagal iš anksto nustatytus kriterijus.

Priešingai, AGI mechanizmams reikia daug duomenų, kad būtų galima atlikti bendrąsias pareigas, siekiant imituoti žmogaus proto pažinimo procesus. Todėl AGI naudoja duomenų grupavimo ir susiejimo metodus, kad apdorotų ir analizuotų informaciją.

Problemų sprendimo būdas

Silpnos AI sistemos yra specialiai sukurtos pasikartojančioms užduotims, dėl kurių reikia atidžiai ištirti duomenų rinkinius ir atpažinti šablonus. Tai leidžia sistemai atlikti patikimas prognozes ir rezultatus.

Palyginimui, stiprus dirbtinis intelektas imasi problemų sprendimo metodo, orientuoto į sudėtingesnes ir kūrybiškesnes užduotis. Jis remiasi plačiais duomenų rinkiniais ir nuolat tobulinamas, kad prisitaikytų prie naujų sąlygų ir iššūkių.

Dabartinė AI technologijos būklė

Šiandien mūsų kasdienes kasdienes užduotis pirmiausia automatizuoja siauras arba silpnas DI. Tačiau šioms sistemoms trūksta pažintinių gebėjimų ir analitinio mąstymo, kurie natūraliai atsiranda žmogaus smegenyse. Todėl mokslininkai ir kūrėjai šiuo metu daugiausia dėmesio skiria dirbtinio intelekto patobulinimui, kad į jį būtų įtrauktos daugiau į žmogų panašios skaičiavimo sistemos.

Dirbtinis bendras intelektas (AGI) bus daug sudėtingesnis nei jo silpni AI kolegos. Nepaisant to, AGI vis dar yra ankstyvoje vystymosi stadijoje ir turi nueiti ilgą kelią, kol taps realybe.