Сегодняшняя статья посвящена главным образом трем различным типам ИИ: искусственному узкому интеллекту (УНИ), искусственному общему интеллекту (ОИИ) и искусственному сверхразуму (АСИ).

Сегодня большинство экспертов и практиков в области искусственного интеллекта согласны с тем, что ANI все еще является развивающейся наукой, AGI находится по крайней мере в паре десятилетий от зрелости, а ASI еще дальше, возможно, через столетие или два.

Искусственный узкий интеллект (ANI) (Слабый ИИ) (Узкий ИИ)

  • «Узкий ИИ был бы полезен для проверки гипотез о разуме, но на самом деле он не был бы разумом», — Джон Сирл, бывший профессор Калифорнийского университета.
  • Искусственный узкий интеллект (ANI), также называемый слабым ИИ или узким ИИ, — это единственный тип ИИ, который мы успешно реализовали и поняли на сегодняшний день.
  • Узкий ИИ также очень умен при выполнении конкретной задачи, для которой он запрограммирован.
  • Узкий ИИ является жестким и может выполнять только одну задачу в определенный момент времени. Он не может выполнять задачи одновременно.

Siri, Cortana и Google Assistant — все это примеры узкого ИИ, но они не являются хорошими примерами слабого ИИ, поскольку они работают в рамках ограниченного заранее определенного диапазона функций. Они не реализуют части разума; они используют НЛП вместе с предопределенными правилами.

Они не являются примерами сильного ИИ, поскольку у них нет реального интеллекта или надлежащего самосознания.

  • Хотя они могут показаться достаточно умными, они работают в условиях узкого и ограниченного набора ограничений, ограничений и барьеров, что также является одной из причин, по которой их называют слабым ИИ.
  • Он не имитирует и не копирует человеческий интеллект; он просто имитирует человеческие выражения, поведение и т. д. на основе узкого диапазона введенных, запрограммированных, заранее определенных параметров и контекстов.
  • Машинный интеллект узкого ИИ исходит из использования НЛП для выполнения задач. НЛП проявляется в чат-ботах и ​​подобных технологиях искусственного интеллекта.
  • Понимая речь и текст на естественном языке, используемом людьми, ИИ может взаимодействовать с людьми естественным, персонализированным и лучшим образом.

Есть 2 типа узкого ИИ

  • Реактивный. Реактивный ИИ невероятно прост; у него нет памяти или возможностей для хранения данных, что имитирует способность человеческого разума реагировать на различные виды стимулов без предварительного опыта.
  • Ограниченная память: искусственный интеллект с ограниченной памятью является более продвинутым и оснащен возможностями хранения данных и обучения, которые позволяют машинам использовать исторические данные для обоснования решений.

Большинство ИИ — это ИИ с ограниченной памятью, когда машины используют большие объемы данных для глубокого обучения. DL обеспечивает персонализированный опыт работы с искусственным интеллектом, например виртуальных помощников или поисковых систем, которые хранят ваши данные и персонализируют ваш будущий опыт на основе ваших предпочтений, симпатий, антипатий и многого другого, чтобы выдавать вам похожие и связанные результаты.

Некоторые примеры узкого ИИ включают:

  • IBM Уотсон
  • FaceID
  • Виртуальные помощники, такие как Siri, Google Assistant, Alexa, Cortana, Bixby и т. д.
  • Беспилотные автомобили
  • Мониторинг социальных сетей

Искусственный общий интеллект (AGI) (Глубокий ИИ) (Сильный ИИ)

  • Искусственный общий интеллект (AGI) имитирует человеческий интеллект или поведение, а также способность учиться и применять свой интеллект для решения любой проблемы. ОИИ может думать, понимать и действовать так, как это делает человек в любой конкретной ситуации.

2 Ранние (непроявленные/необработанные) примеры включают:

  • Пино:Пино, названный в честь Пиноккио, — это робот из Японии. Он научился ходить путем проб и ошибок!

  • Кисмет:Кисмет — голова робота, созданного профессором Массачусетского технологического института. Используя компьютерное зрение, Кисмет смогла уловить, выучить новые выражения, лица и воспроизвести их, которые никогда не были запрограммированы в ней!

AGI использует теорию искусственного интеллекта, речь идет об обучении машин понимать людей, что относится к способности различать потребности, эмоции, убеждения и мыслительные процессы других разумных существ.

Огромная часть проблемы достижения ОИИ неудивительна, если учесть, что именно человеческий мозг является моделью для создания ОИИ. Цель AGI — имитировать и воспроизводить человеческий интеллект, то, что делают люди, и т. д.

Отсутствие всесторонних знаний о функциональности и возможностях человеческого мозга является причиной того, что исследователи и ученые в области искусственного интеллекта борются с основными функциями, такими как зрение, чувства, движение и т. д.

«Исследователи и ученые в области ИИ еще не достигли сильного ИИ. Чтобы добиться успеха, им нужно найти способ сделать машины сознательными, запрограммировав полный набор когнитивных способностей. Машины должны будут вывести экспериментальное обучение на новый уровень, не только повышая эффективность при выполнении отдельных задач, но и получая возможность применять экспериментальные знания для решения более широкого круга различных задач», — Codebots.

Искусственный суперинтеллект (ASI)

  • Искусственный суперинтеллект уже давно является частью научной фантастики, футуризма и т. д., в которых роботы захватывают, свергают, порабощают, эксплуатируют, чтобы причинить вред человечеству и захватить мир.
  • Концепция ИСИ предполагает, что ИИ развивается для воспроизведения человеческих эмоций и переживаний, что он не просто понимает их, но и порождает собственные эмоции, потребности, убеждения, мысли, характеристики и желания.
  • Это гипотетический ИИ, который не просто имитирует или понимает человеческий интеллект и поведение, но в котором машины обретают самосознание, самосознание и превосходят возможности человеческого интеллекта, способностей и силы.

  • По сути, научная фантастика, верно? Не совсем. На приведенном выше изображении показано, что некоторые люди могут думать о будущем ИИ, робототехники и т. д., но такие изображения являются иллюстративными и вымышленными, обычно не подкрепленными или основанными на доказательствах, результатах или доказательствах и т. д.
  • Потенциал наличия в нашем распоряжении таких мощных машин и мысль о том, что они будут к нам на службу в любое время, может показаться привлекательным, может показаться, что это способствовало бы более роскошной жизни для нас, но сама концепция таит в себе океан неведомые последствия, сомнения и опасности, о которых люди, мечтающие об автоматизации, роботах-слугах, мощном ИИ у нас на службе, как правило, не задумываются.

Пример спекуляции в этом случае:

  • Если бы самоосознающие сверхразумные существа были реальны, они были бы способны мыслить и реализовывать такие идеи, как самосохранение, саморазвитие, самоуправление, самосохранение и т. д. Это окажет огромное влияние на человечество, наше выживание. , наш образ жизни и т.д.

Это пример спекуляции, то, во что люди верят, не принимая во внимание факты, правду, предысторию, источник, издателя и т. д. В данном случае речь идет о мнении людей о будущем ИИ. , робототехника и т.д.

Спасибо за прочтение, удачного обучения!