Типы искусственного интеллекта (ИИ): Классификация с примерами

Введение

Вы когда-нибудь задумывались об искусственном интеллекте (ИИ), умственной силе, стоящей за техническими чудесами? В этом блоге мы собираемся узнать о типах технологий искусственного интеллекта, но не волнуйтесь — мы делаем все просто.

ИИ подобен умному помощнику, который извлекает уроки из информации для принятия решений. Представьте своих голосовых помощников, таких как Alexa и Siri; это И есть ИИ! Это означает, что в какой-то момент мы взаимодействовали с технологией искусственного интеллекта (ИИ).

Различные типы систем искусственного интеллекта извлекают уроки из прошлого опыта и выполняют задачи, подобные человеческим. Следовательно, повышается точность, скорость и эффективность человеческих усилий.

ИИ имеет длинный список разработок и открытий, которые разделены на различные категории ИИ. Эта классификация ИИ помогает нам понять эволюцию этой технологии и ее будущее.

Что такое искусственный интеллект (ИИ)?

ИИ – это имитация человеческого интеллекта в машинах, которые запрограммированы думать и учиться как люди. Целью ИИ является разработка систем, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта. Эти задачи включают в себя решение проблем, понимание естественного языка, распознавание шаблонов, распознавание речи, визуальное восприятие и принятие решений.

Проще говоря, технология ИИ подобна обучению компьютеров быть умными, почти как цифровой мозг. Вместо того, чтобы следовать установленным инструкциям, он учится на основе данных и опыта, принимая решения самостоятельно. Представьте это как суперумного друга, который разбирается во всем, наблюдая и учась, точно так же, как и вы!

Типы искусственного интеллекта В зависимости от возможностей

Существует три типа искусственного интеллекта в зависимости от возможностей:

1. Узкий ИИ (Слабый ИИ)

Узкий ИИ, также известный как Слабый ИИ, – это тип системы искусственного интеллекта, которая разработана и обучена для выполнения конкретной задачи или узкого набора задач.

Итак, слабый ИИ отлично справляется с конкретной задачей, но понимает не все. Представьте, что у вас есть друг, который гениален в математике, но может испытывать трудности с историей.

Ключевые характеристики узкого искусственного интеллекта включают:

• Фокус на конкретной задаче: Узкий искусственный интеллект предназначен для преуспевания в выполнении конкретной задачи или набора тесно связанных задач. Его возможности ограничены рамками заранее определенной задачи, и ему не хватает гибкости для выполнения задач за пределами назначенной области.
• Ограниченное понимание контекста: Эти типы ИИ обычно работают в четко определенном контексте. Им может не хватать понимания более широких концепций, контекста или способности обобщать знания для различных ситуаций.
• Узкое обучение: Узкие или слабые системы искусственного интеллекта обучаются на конкретных наборах данных, связанных с поставленной перед ними задачей. Они изучают шаблоны и функции, имеющие отношение к этой задаче, но не обладают способностью беспрепятственно переносить эти знания на несвязанные задачи.
• Целенаправленное принятие решений: Принятие решений в узком ИИ ограничено конкретной задачей, для которой была разработана система. Система искусственного интеллекта не обладает общими способностями к рассуждению и не может принимать решения за пределами своей предопределенной области.

Примеры узкого ИИ:

• Системы распознавания изображений, такие как Google Фото, распознавание лиц на платформах социальных сетей, таких как Facebook, и медицинская визуализация для выявления отклонений при рентгенографии, магнитно-резонансной томографии и компьютерной томографии.
• Программы для распознавания речи, такие как Siri, Alexa, Google Assistant.
• Рекомендательные алгоритмы, такие как Netflix. Он использует рекомендательные алгоритмы для предложения персонализированных фильмов и телешоу.
• Модели обработки естественного языка (NLP), такие как ChatGPT и Google Translate.
• Автономные транспортные средства, такие как система автопилота Tesla, используют комбинацию датчиков, камер и алгоритмов искусственного интеллекта для включения таких функций, как удержание полосы движения, адаптивный круиз-контроль и автоматическая смена полосы движения.

2. Сильный ИИ (искусственный общий интеллект)

Сильный ИИ ИИ, или общий искусственный интеллект (AGI), – это гипотетический тип искусственного интеллекта, который может понимать, усваивать и применять знания для решения широкого спектра задач на человеческом уровне.

Этот тип искусственного интеллекта будет обладать когнитивными способностями, аналогичными человеческим, что позволит ему понимать и учиться на опыте, рассуждать, планировать и адаптироваться к различным ситуациям.

На данный момент общий искусственный интеллект остается в основном теоретическим, и ни одна система не достигла такого уровня интеллекта. Современные системы искусственного интеллекта, включая те, которые классифицируются как узкий или слабый искусственный интеллект, предназначены для решения конкретных задач и лишены широких когнитивных способностей, связанных с общим интеллектом.

Ключевые характеристики сильного искусственного интеллекта включают:

• Адаптивность: Общий искусственный интеллект не будет ограничен конкретными задачами или областями. Вместо этого он был бы способен адаптироваться к новым и незнакомым ситуациям, извлекать из них уроки и применять знания, полученные в различных контекстах.
• Рассуждения и решение проблем: Действительно общая система искусственного интеллекта была бы способна рассуждать, решать проблемы и принимать решения в различных областях. Он понимал бы принципы, лежащие в основе различных задач, и логику, позволяющую ему беспрепятственно передавать знания.
• Обучение на опыте: Общий искусственный интеллект будет учиться на опыте, подобном обучению человека. Он мог бы накапливать знания с течением времени, обобщать на конкретных примерах и постоянно улучшать свои характеристики в широком спектре задач.
• Понимание естественного языка: Общение с людьми является важнейшим аспектом общего интеллекта. Общая система искусственного интеллекта была бы опытной в понимании естественного языка, контекста и нюансов, обеспечивая эффективное взаимодействие с людьми.
• Креативность и инновации: Общий искусственный интеллект обладал бы способностью к творчеству и инновациям. Он мог бы генерировать новые идеи, решать сложные проблемы нетрадиционными способами и вносить свой вклад в генерацию новых знаний.

Разработка AGI сопряжена с многочисленными техническими и этическими проблемами. Исследователи активно изучают способы создания систем искусственного интеллекта, которые могут обобщать знания и демонстрировать более высокий уровень адаптивности.

Хотя достижения в области узкого искусственного интеллекта были значительными, достижение общего искусственного интеллекта остается долгосрочной и сложной целью в области искусственного интеллекта.

3. Супер искусственный ИНТЕЛЛЕКТ

Следующим по типам искусственного интеллекта является Супер ИИ, который превосходит человеческий интеллект и может выполнять любую задачу лучше, чем люди, благодаря своим когнитивным свойствам.

Характеристики супер-искусственного интеллекта:

• Превосходит Человеческий Интеллект
• Быстрое Обучение и Приумножение знаний
• Человеческое Понимание и Опыт
• Автономное принятие решений:
• Коммуникативные Навыки
• Адаптивность и решение проблем

Гипотетические примеры Супер- искусственного интеллекта:

• Передовые научные исследования: Супер-искусственный интеллект может внести свой вклад в новаторские научные открытия, быстро анализируя обширные наборы данных, формулируя гипотезы и предлагая новые эксперименты.
• Человекоподобные личные помощники: Супер ИИ мог бы служить высокоинтеллектуальными личными помощниками, понимающими предпочтения пользователей, предвидящими потребности и выполняющими задачи с уровнем понимания, сравнимым с уровнем понимания помощников-людей.
• Эмоционально интеллектуальные компаньоны: Супер-ИИ может быть способен понимать человеческие эмоции и реагировать на них, обеспечивая дружеское общение и поддержку способом, выходящим за рамки возможностей современных систем искусственного интеллекта.

• Глобальное решение проблем: Супер-искусственный интеллект может решать сложные глобальные задачи, такие как изменение климата или вспышки болезней, путем всестороннего анализа данных, предложения эффективных решений и координации международных усилий.
• Генерация креативного контента: Супер-искусственный интеллект может создавать сложные и эмоционально резонансные художественные произведения, включая литературу, музыку и изобразительное искусство, демонстрируя креативность, которая соперничает с творчеством людей или превосходит его.

Важно отметить, что концепция супер-искусственного интеллекта все еще является гипотетической, и разработка таких продвинутых систем искусственного интеллекта поднимает важные этические, социальные вопросы и вопросы безопасности.

Ответственные исследования, разработки и управление необходимы для обеспечения того, чтобы Супер-искусственный интеллект, в случае его реализации, принес пользу человечеству и позволил избежать непредвиденных последствий.

Типы искусственного интеллекта, основанные на функциональности

Существует четыре типа искусственного интеллекта на основе функциональных возможностей:

1. Реактивный искусственный интеллект

Реактивный ИИ, также известный как Реактивные машины, представляет собой тип системы искусственного интеллекта, которая работает на основе предопределенных правил и запрограммированных реакций.

В отличие от более продвинутых форм ИИ, которые предполагают обучение на основе данных (машинное обучение) или адаптацию к новым ситуациям, Реактивный ИИ полагается на заранее определенные инструкции и не обладает способностью учиться или изменять свое поведение на основе опыта.

В системах реактивного ИИ разработчики явно кодируют правила и логику для решения конкретных ситуаций или задач. Эти правила диктуют, как ИИ должен реагировать на различные входные данные, и система следует этим инструкциям, не имея возможности учиться или адаптироваться с течением времени.

Примеры реактивного искусственного интеллекта:

• Программы для игры в шахматы:

Представьте компьютер, играющий в шахматы как чемпион. Реактивный ИИ в действии!

Он анализирует доску, следует правилам и делает ходы, основываясь на происходящем — никакого обучения, только стратегические реакции.

Например, компания IBM Deep Blue победила шахматного гроссмейстера Гарри Каспарова, увидев фигуры на шахматной доске и отреагировав на них.

• Автоматизированные производственные системы:

В производственных условиях реактивный ИИ может использоваться в автоматизированных системах, где роботы следуют по заранее заданным маршрутам и выполняют конкретные задачи на основе запрограммированных инструкций. Эти системы работают предсказуемо и эффективно в контролируемых средах.

• Чат-боты, основанные на правилах:

Некоторые базовые чат-боты оперируют правилами и предопределенными ответами. Они анализируют вводимые пользователем данные и предоставляют ответы на основе запрограммированных правил, не извлекая уроков из взаимодействий. В то время как более продвинутые чат-боты используют машинное обучение, более простые версии используют реактивные подходы.

Реактивные системы искусственного интеллекта эффективны в ситуациях, когда задачи четко определены, а окружающая среда стабильна и предсказуема.

Однако им не хватает способности справляться со сложными, динамичными сценариями или адаптироваться к новой информации. В результате реактивный ИИ часто противопоставляют более продвинутым подходам к ИИ, которые включают обучение и адаптацию, например, основанным на алгоритмах машинного обучения.

2. Ограниченный объем памяти искусственного интеллекта

Искусственный интеллект с ограниченной памятью – это тип искусственного интеллекта, который обладает способностью сохранять и использовать ограниченный объем прошлых данных или опыта для информирования своих процессов принятия решений.

В отличие от систем с неограниченной памятью или систем, способных к непрерывному обучению, искусственный интеллект с ограниченной памятью фокусируется на использовании определенного, конечного набора исторической информации для повышения своей производительности.

Этот тип искусственного интеллекта обеспечивает баланс между простотой реактивных систем и сложностью обучающих моделей.

Характеристики искусственного интеллекта с ограниченной памятью:

• Ограничения памяти: Системы искусственного интеллекта с ограниченной памятью разрабатываются с учетом ограничений на объем исторических данных, которые они могут хранить и использовать. Это ограничение противоречит полноценным моделям обучения, которые могут иметь более обширный объем памяти.
• Выборочное хранение данных: Этот тип искусственного интеллекта избирательно сохраняет и расставляет приоритеты по релевантной информации из прошлого опыта. Основное внимание уделяется сохранению данных, наиболее подходящих для решаемых задач, что позволяет более эффективно принимать решения.
• Принятие обоснованных решений: ИИ с ограниченной памятью использует прошлый опыт для обоснования своих процессов принятия решений. Сохраненная информация помогает системе адаптироваться к меняющимся обстоятельствам или делать более точные прогнозы на основе исторических закономерностей.

Примеры искусственного интеллекта с ограниченной памятью:

• Искусственный интеллект в самоуправляемых автомобилях извлекает уроки из недавнего опыта работы на дороге, такого как распознавание схем движения, пешеходов и общих маршрутов. Однако он не хранит каждую деталь вечно; он полагается на последние данные для принятия решений в режиме реального времени, обеспечивая безопасную и эффективную навигацию.
• Системы искусственного интеллекта в “умных” зданиях или энергоменеджменте используют подходы с ограниченным объемом памяти для оптимизации энергопотребления. Исторические данные о моделях использования и внешних факторах учитываются для внесения коррективов в целях повышения энергоэффективности.

3. Теория разума

Теория разума Искусственный интеллект – это передовая концептуальная технология, которая, хотя еще и не разработана, направлена на наделение систем искусственного интеллекта способностью понимать и моделировать психические состояния, подобные человеческим.

Этот тип ИИ подобен обучению машин понимать человеческие чувства, убеждения и намерения. Представьте, что вы объясняете шутку тому, кто ее не понимает. Теория разума Искусственный интеллект направлен на то, чтобы сделать машины такими же хорошими, как вы, понимающими людей.

Это включает в себя распознавание и понимание человеческих эмоций, убеждений, намерений и социальных сигналов, что позволяет ИИ участвовать в социально разумных взаимодействиях, подобных человеческим.

Проблемы:

Трудно научить машины точно понимать человеческие эмоции и намерения. Машины могут неправильно интерпретировать тонкости человеческого общения или испытывать трудности с ними.

Потенциальные области Применения:

В будущем искусственный интеллект Theory of Mind может привести к появлению более чутких виртуальных помощников, более совершенных ботов по обслуживанию клиентов или даже компаньонов с искусственным интеллектом, которые действительно понимают человеческие эмоции и реагируют на них.

4. Самоосознающий искусственный интеллект

Последним в списке видов технологий искусственного интеллекта является самосознательный ИИ, который существует только гипотетически.

Самоосознающий ИИ подобен тому, чтобы дать машинам ощущение сознательности — заставить их осознать свое собственное существование и, в некоторой степени, свои возможности.

Проблемы:

Создание самоосознающего ИИ – огромная задача. Для этого необходимо понимать не только данные, но и обладать чувством идентичности и цели — то, что мы, люди, все еще выясняем.

Потенциальные последствия:

Самоосознающий ИИ, в случае его достижения, может привести к созданию более адаптивных и интуитивно понятных машин. Они могли бы понимать свои ограничения, учиться на опыте и даже сотрудничать с людьми более тонкими способами.

Слабый ИИ против Сильного ИИ

Слабый ИИ и сильный ИИ – два популярных типа технологий искусственного интеллекта.

Слабый ИИ предназначен для выполнения конкретных задач и лишен общих когнитивных способностей. С другой стороны, Сильный ИИ (AGI) – это теоретическая концепция, представляющая системы искусственного интеллекта с общим интеллектом, подобным человеческому, для решения широкого круга задач.

Вот сравнительная таблица, в которой показаны ключевые различия между Слабым искусственным интеллектом и Сильным искусственным интеллектом:

Характерный	Слабый ИИ (Узкий ИИ)	Сильный ИИ (AGI)
Область применения	Ограничено конкретной задачей или областью	Способен к обобщению в различных задачах и областях
Функциональность	Специализированная, сфокусированная функциональность	Обобщенный интеллект, сравнимый с человеческим
Способность к обучению	Обучение в зависимости от конкретной задачи	Обучение и адаптация в различных областях
Автономия	Ограниченная автономия в рамках своей задачи	Автономное принятие решений и решение проблем в рамках различных задач
Example	Virtual assistants, recommendation algorithms, speech recognition systems	Hypothetical; No practical examples currently exist
Flexibility	Limited flexibility and adaptability	High degree of flexibility and adaptability
Transferability	Skills are not easily transferable to new tasks	Can transfer knowledge and skills across different tasks
Понимание	Понимает и обрабатывает данные в пределах своей области	Обладает более широким пониманием различных концепций
Способности, подобные Человеческим	Имитирует определенные человекоподобные задачи	Проявляет когнитивные способности, подобные человеческим
Состояние разработки	Активно разрабатывается и внедряется в различные приложения	В основном теоретический, практической реализации на данный момент нет
Этические соображения	Этические соображения зависят от конкретной задачи	Более широкие этические соображения, включая вопросы, связанные с сознанием и моральной волей

Для чего используется слабый ИИ?

Слабый ИИ используется для конкретных приложений, таких как виртуальные помощники, алгоритмы рекомендаций, распознавание речи и классификация изображений. Эти системы превосходны в узких областях, но им не хватает общего интеллекта.

Что такое искусственный общий интеллект (AGI)?

Общий искусственный интеллект (AGI) – теоретическая концепция, представляющая системы искусственного интеллекта с общим интеллектом, подобным человеческому. AGI может понимать, изучать и применять знания в различных задачах, подобно человеческому интеллекту.

Реализован ли в настоящее время искусственный общий интеллект (AGI)?

Нет, на данный момент AGI – это теоретическая концепция, и практической реализации машин с общим интеллектом, подобным человеческому, не существует. Современные системы искусственного интеллекта являются примерами слабого искусственного интеллекта со специфическими, узкими возможностями.