Cítili jste se někdy jako Joey, když si koupil jednu encyklopedii?
Mluvit o umělé inteligenci může být někdy podobné.
Všichni mluví o nejnovějších systémech umělé inteligence, používají nové slovní zásoby, nové případy použití a špičkové technologie a (buďme upřímní) může být docela těžké udržet krok.
Existují generativní nástroje AI pro tvorbu obsahu;
Výzkumní roboti s umělou inteligencí, kteří vám pomohou odpovědět na jakoukoli otázku, a dokonce i samořídící auta, která využívají nejnovější technologie umělé inteligence k navigaci na silnici.
Můžete se z toho všeho cítit trochu zmatení (stejně jako Joey v tom filmu). Přátelé epizoda.)
Pokud si chcete doplnit znalosti o nejběžnějších typech umělé inteligence, které se dnes používají, čtěte dále.
V tomto blogu rozebereme 7 různých typů umělé inteligence, k čemu se v současnosti používají a co to může znamenat do budoucna.
7 typů umělé inteligence: přehled
Obecně existuje 7 typů umělé inteligence.
Každý z typů představuje jinou schopnost nebo specializaci.
Jakých je tedy 7 typů umělé inteligence? Pojďme si je rozdělit.
Už nikdy se nemusíte obávat, že umělá inteligence rozpozná vaše texty. Undetectable AI Může vám pomoci:
- Zpřístupněte psaní s asistencí umělé inteligence podobný člověku.
- Bypass všechny hlavní nástroje pro detekci umělé inteligence jediným kliknutím.
- Použijte AI bezpečně a sebevědomě ve škole a v práci.
| Typ UI | Popis | Příklady |
| Úzký AI (ANI) | Specializuje se na jeden úkol, nemá paměť a nedokáže se přizpůsobit nad rámec předem nastavených parametrů. | Siri, doporučovací systém Netflixu, chatboty zákaznických služeb. |
| Obecná umělá inteligence (AGI) | Hypotetická umělá inteligence s inteligencí podobnou lidské, která je schopna chápat, učit se a samostatně provádět složité úkoly. | Zatím nevyvinutá. |
| Umělá superinteligence (ASI) | Hypotetická umělá inteligence překonávající lidskou inteligenci, schopná řešit globální problémy, ale vyvolávající etické obavy. | Zatím nevyvinutá. |
| Reaktivní stroje | Základní umělá inteligence, která reaguje na data v reálném čase bez paměti nebo schopnosti učení. | Šachová umělá inteligence Deep Blue od IBM, automatické dveře, chytrá světla, samoobslužné pokladny. |
| Omezená paměť AI | UI s krátkodobou pamětí, která jí umožňuje učit se z minulých zkušeností a přizpůsobovat se v reálném čase. | Samořiditelná auta, systémy pro odhalování podvodů, algoritmy pro objevování léků. |
| Teorie mysli AI | Hypotetická umělá inteligence schopná porozumět emocím, záměrům a přesvědčením, inspirovaná lidskou psychologií. | Koncepční; mohl by vést k sociálním robotům nebo poradcům s umělou inteligencí. |
| Sebeuvědomělá umělá inteligence | Hypotetická umělá inteligence se sebeuvědoměním, schopná kritického myšlení, chápání emocí a kladení závažných etických otázek. | Zatím není vyvinutý (a může být nemožný, i když pro některé by mohl být konečným cílem). |
1. Úzká umělá inteligence (Artificial Narrow Intelligence - ANI)
Úzká umělá inteligence je dnes nejčastěji používaným typem umělé inteligence a je pravděpodobné, že nástroje úzké umělé inteligence již používáte, aniž byste o tom věděli.
Úzká umělá inteligence, jako je Siri, chatbot zákaznického servisu nebo dokonce doporučovací algoritmus Netflixu, je "úzká" v tom smyslu, že je opravdu dobrá v jednom úkolu.
Na rozdíl od složitějších forem umělé inteligence, kterým se budeme věnovat později, úzká inteligence nedokáže myslet, uvažovat ani se přizpůsobovat nad rámec konkrétního naprogramování; může pouze provádět jeden úkol v rámci předem nastavených parametrů.
Důležitým rozdílem mezi úzkou umělou inteligencí a pokročilejšími typy umělé inteligence je absence paměti.
Úzké nástroje umělé inteligence nemohou ukládat data a učit se z nich, ani nemohou aplikovat učení z jedné úlohy na druhou; všechny jejich činnosti musí být předem nakonfigurovány a založeny na pravidlech.
2. Obecná umělá inteligence (AGI)
Nyní se přesouváme z reálné oblasti do potenciální budoucnosti umělé inteligence.
Umělá obecná inteligence je v současné době hypotetická a znamenala by, že stroj by měl lidská inteligence, se schopností porozumět, učit se a samostatně vykonávat velké množství složitých úkolů.
Když ale v souvislosti s AGI řekneme "lidská inteligence", může to být docela složité.
Teoreticky by AGI skutečně měla inteligenci, která by byla k nerozeznání od lidské.
Přesněji řečeno by však AGI byla inteligentnější než člověk, protože její schopnost zpracovávat obrovské množství dat by výrazně převyšovala schopnost lidského mozku.
Nemějte však obavy.
AGI je ještě poměrně daleko a k tomu, aby se stala realitou, by bylo zapotřebí významných průlomů v oblastech, jako je návrh neuronových sítí, strojové učení a robotika.
3. Umělá superinteligence (ASI)
Posuňme tuto hypotetickou situaci ještě dále. Krokem za AGI je umělá superinteligence (ASI), což je inteligence, která na všech úrovních překonává lidské schopnosti.
Jedná se o umělou inteligenci v jedné z jejích nejschopnějších forem, která by byla schopna provádět složité úkoly, uvažovat a řešit problémy s využitím intelektu, který převyšuje lidský.
A to je trochu děsivé.
Umělá superinteligence by nejen kopírovala lidské schopnosti, ale daleko by je překonávala, možná by se dokonce rozvětvila do možnosti sebeuvědomění, manipulace s lidmi a ještě něčeho horšího.
Důsledky tohoto druhu umělé inteligence na člověka, naši společnost a budoucnost jsou zcela nepředvídatelné, ale je pravděpodobné, že tento druh umělé inteligence by byl schopen řešit globální problémy, jako je chudoba a klimatický kolaps.
Otázkou je, zda chceme znát odpověď.
Velké etické debaty kolem tohoto typu umělé inteligence jsou naštěstí zcela fiktivní... Prozatím.
4. Reaktivní stroje
Zatímco poslední dva jmenované jsou příklady hypotetické 100% umělé inteligence, reaktivní stroje s umělou inteligencí jsou jedním z prvních modelů strojového učení, které kdy byly vytvořeny, a stále jsou důležitými technologickými prvky v naší každodennosti.
Reaktivní stroje jsou nejzákladnější formou umělé inteligence.
Tyto systémy mohou reagovat pouze na dopravní data v reálném čase na základě naprogramovaných pravidel a nemohou se učit nebo přizpůsobovat v průběhu času.
Jsou to stroje s omezenou pamětí nebo jim paměť zcela chybí, takže jejich činnost je zcela reaktivní.
Příkladem je Deep Blue společnosti IBM šachový systém umělé inteligence, který v roce 1997 porazil velmistra Garryho Kasparova - průlom ve vývoji umělé inteligence.
Dnes se v robotice a automatizaci setkáváme s reaktivními stroji, které podle předem nastavených instrukcí vyrábějí něco nového.
Ještě běžnější reaktivní stroje pohánějí opakující se úkoly, jako jsou automatické dveře, automatické navigační systémy letadel, hlasové příkazy (jako je Alexa nebo chytrá světla ve vaší domácnosti), a dokonce i samoobslužné pokladny, které používáte v místním supermarketu.
5. Omezená paměť AI
Zatímco reaktivní stroje nemají vůbec žádnou paměť a AGI má rozsáhlou paměť, která umožňuje vytvářet a formovat spojení mezi vstupy, systémy AI s omezenou pamětí jsou rovnováhou mezi oběma.
Nástroje AI s omezenou pamětí mohou ukládat data z minulých zkušeností a učit se z nich, aby zlepšily svůj výkon.
Příkladem může být samořiditelné auto, které se učí z minulých tras a optimalizuje dobu jízdy v různých částech dne, pokročilé algoritmy pro odhalování podvodů, objevování léků nebo dokonce prevenci nemocí.
Umělá inteligence s omezenou pamětí je jedinečná, protože se dokáže přizpůsobit novým situacím pomocí své krátkodobé paměti, což znamená, že je schopna dynamických úprav podle toho, jak se mění data v reálném čase.
6. Teorie mysli AI
Teorie mysli strojů umělé inteligence je koncept inspirovaný psychologií a týká se strojů, které jsou schopny porozumět složitosti emocí, záměrů a lidské víry.
To je výzva, protože přesvědčení a nuance lidského jazyka nejsou jednoduché a lze je interpretovat.
Abychom mohli vyvinout nástroje pro teorii mysli, bylo by zapotřebí dosáhnout významného pokroku v oblasti kognitivního modelování, zpracování přirozeného jazyka a strojového učení.
Pokud by to však bylo možné, mohly by tyto stroje s umělou inteligencí pomáhat lidem chápat a regulovat emoce a pracovat jako poradce nebo psycholog.
Teorie mysli by mohla připravit půdu pro sociální roboty, kteří by mohli fungovat jako přátelé, pečovatelé nebo dokonce partneři lidí.
7. Sebeuvědomělá umělá inteligence
Pro některé lidi je však sebevědomá umělá inteligence konečným cílem: počítač, který si uvědomuje sám sebe a svou vlastní existenci.
Tato superumělá inteligence by byla nejen schopna plnit konkrétní úkoly, ale také by byla schopna chápat emoce a morálku a kriticky uvažovat o svých činech a účelu.
Sebevědomé stroje však samozřejmě vyvolávají složité etické otázky.
Je morálně správné přivést na svět život a pak tyto superinteligentní bytosti využívat k opakovaným úkolům? Může stroj trpět? Jak moc se liší emoce strojů od lidských emocí?
To vše jsou otázky, na které není možné odpovědět, ale které mohou mít významné důsledky pro budoucnost výzkumu umělé inteligence.
Proč je dnes nejrozšířenějším typem úzká umělá inteligence?
Který z těchto různých typů umělé inteligence je nejběžnější?
Odpověď je jasná: nejčastěji používaným typem umělé inteligence je dnes úzká umělá inteligence.
To proto, že je přizpůsobitelný, škálovatelný a praktický, což znamená, že jej lze snadno nasadit v široké škále odvětví.
Neumí sice řešit složité problémy, ale dokáže odstranit opakující se nebo administrativní úkoly a lze jej snadno škálovat.
Navíc je tato technologie dnes dostupná a cenově přijatelná, což znamená, že již funguje a mění prostředí mnoha odvětví, včetně zdravotnictví, financí, výroby, maloobchodu a zábavy.
Příklady úzké umělé inteligence v každodenním životě
Je pravděpodobné, že budete mít přístup k některým nástrojům pro úzkou inteligenci.
Zde je několik příkladů nejběžnějších forem, se kterými se můžete setkat v každodenním životě.
Za prvé, ty chatboty na které se spoléháte, jako je ChatGPT nebo chatbot zákaznického servisu, kterého používá váš poskytovatel veřejných služeb, jsou příklady úzké umělé inteligence.
Používají algoritmy umělé inteligence, které jsou naprogramovány tak, aby reagovaly na vaše požadavky, pomáhaly vám hledat odpovědi, zpracovávat data a zefektivňovat váš každodenní život.
Třeba chatboty, virtuální asistenti jako je Siri, Alexa a Google Assistant, reagují na hlasové příkazy a pomáhají vám s opakovanými nebo všedními úkoly, vytvářením seznamu skladeb, voláním kamarádovi nebo dokonce odesláním textové zprávy.
Dokonce i doporučovací systémy, které podporují vaše účty na Netflixu a YouTube, jsou příkladem úzké umělé inteligence.
Pomáhají shromažďovat vaše data a pak pomocí modelů umělé inteligence navrhují, co se vám bude líbit příště.
Tyto modely se nepoužívají jen u vás doma - pomáhají také firmám analyzovat a zpracovávat data o chování zákazníků a dlouhodobě jim pomáhají poskytovat optimálnější služby.
A konečně, některé nástroje, na které jste si zvykli spoléhat (jako např. Undetectable.ai's AI SEO Writer, AI Essay Writer a Human Typer) využívají úzké modely umělé inteligence.
I když píší zlidovělý obsah, který je k nerozeznání od skutečného.
Tyto nástroje jsou "úzké", protože dělají jednu věc výjimečně dobře - píší obsah pro firmy, které se spoléhají na postupy obsahového marketingu.
Klíčové technologie pro úzkou umělou inteligenci
Jak ale tyto nástroje fungují? Jaká technologie se skrývá za úzkou umělou inteligencí, která jí umožňuje tak všestranné použití?
Strojové učení (ML)
Strojové učení s prvky, jako je hluboké učení, je schopnost systémů umělé inteligence učit se z dat a v průběhu času zlepšovat svůj výkon.
To je základní rys úzké umělé inteligence, kterou nelze naprogramovat tak, aby přímo reagovala na všechny možné podněty nebo vstupy, ale musí být schopna zpracovávat data a využívat je k vytváření souvislostí a syntéze nových závěrů.
Zpracování přirozeného jazyka (NLP)
Stručně řečeno, NLP je technologie, která umožňuje strojům porozumět lidskému jazyku, interpretovat ho a vytvářet.
To umožňuje umělé inteligenci efektivně komunikovat s uživateli způsobem, který je přirozený.
Vzpomeňte si na výzvu ChatGPT, která odpovídá na vaše výzvy jazykem a tónem hlasu, kterému rozumíte, nebo na nástroj Undetectable AI humanizer, který jde o krok dál než jen analyzovat jazyk a vytvářet jedinečný, lidsky znějící text.
Neváhejte a otestujte náš AI Humanizer pomocí widgetu níže!
Počítačové vidění
Počítačové vidění pomáhá umělé inteligenci "vidět" vizuální informace ze světa, například rozpoznávání obličejů nebo analýzu obrazu.
Za tímto účelem analyzují modely umělé inteligence vizuální data tak, že je rozdělí na pixely a identifikují vzory nebo rysy (jako jsou hrany, barvy a tvary), a poté vytvoří spojení, aby našly konkrétní objekty, které mohou rozpoznat.
Výhody používání úzké umělé inteligence dnes
Úzká umělá inteligence je všude, nenápadně zjednodušuje život a zefektivňuje práci.
Přebírá opakující se a časově náročné úkoly a uvolňuje nám lidem ruce, abychom se mohli soustředit na kreativní nebo složitější úkoly.
To snižuje administrativní zátěž a urychluje vyřizování záležitostí.
Další velkou výhodou je její škálovatelnost - úzká umělá inteligence dokáže zpracovat obrovské množství dat a interakcí najednou, což by žádný člověk nezvládl.
Je také neuvěřitelně přesný a dokáže zachytit detaily, které by lidem mohly uniknout, například odhalit podvody v bankovnictví nebo včasné stádium onemocnění při lékařských snímcích.
Navíc je cenově dostupný a využívají ho nejen podniky.
Jednotlivci mohou využívat úzkou umělou inteligenci, která jim pomůže v každodenním životě nebo dokonce v jejich
Výzvy a omezení úzké umělé inteligence
Úzká umělá inteligence má jistě své výhody, ale tato technologie má i některé nevýhody.
Nejzřejmější je, že tyto nástroje nejsou flexibilní.
Každý systém je vytvořen tak, aby dělal jednu věc opravdu dobře, a nedokáže se přizpůsobit úkolům mimo jeho specifické programování.
Umělá inteligence, která stojí za doporučeními Netflixu, vám například nepomůže rezervovat letenku - prostě na to není stavěná a její paměť a omezení hlubokého učení znamenají, že to nikdy nebude umět.
To znamená, že různá použití vyžadují různé modely umělé inteligence, které je třeba naprogramovat a vytvořit speciálně pro daný případ použití.
To znamená potenciální duplicitu práce, nákladné programování a složité technické balíčky pro provádění více činností podle potřeby.
Dalším problémem jsou data.
Aby úzká umělá inteligence dobře fungovala, potřebuje obrovské množství kvalitních a nezkreslených dat. Pokud jsou data chybná, bude chybný i výstup umělé inteligence.
Už jsme se o tom přesvědčili, když se jednalo o Předpojatost umělé inteligence, a to je náročná překážka, kterou je třeba překonat a která má vážné reálné důsledky.
A nakonec jsou tu etické problémy.
Automatizace je skvělá z hlediska efektivity, ale může také vést k přesunu pracovních míst a dalším společenským problémům, které je třeba pečlivě zvážit.
Umělá inteligence sice může automatizovat opakující se úkoly, ale existuje mnoho lidí, kteří se na tyto úkoly spoléhají.
Do jaké míry bychom měli umělé inteligenci umožnit, aby tyto role převzala, a zda je k dispozici dostatek kreativních a náročných rolí?
Převezme vládu obecná nebo superinteligentní umělá inteligence?
V tomto článku jsme se však dotkli pouze debaty o tom, že svět ovládnou super algoritmy umělé inteligence.
U některých typů umělé inteligence existují vážné etické, morální a právní obavy. Co bude tato debata znamenat pro naši budoucnost?
V současné době zůstává myšlenka obecné umělé inteligence nebo superinteligentní umělé inteligence pevně v oblasti science fiction.
Přesto si perspektiva těchto pokročilých forem umělé inteligence zaslouží rozhovor.
Na jedné straně by mohly vyřešit obrovské globální problémy.
Na druhé straně vyvolávají vážné otázky ohledně kontroly, bezpečnosti a dopadu na lidstvo.
Zatím jsme však ještě daleko a úzká umělá inteligence zůstává nejpraktičtější a nejvlivnější formou umělé inteligence, která se dnes používá.
Závěrečné myšlenky
Všech 7 typů UI utváří současnost.
Úzká umělá inteligence už je tady, usnadňuje každodenní úkoly a zefektivňuje průmysl.
Je v doporučeních Netflixu, v systému chytré domácnosti a v mnoha nástrojích pro tvorbu obsahu, které používáte v práci nebo při studiu.
A umělá inteligence se nezastaví.
S dalším vývojem různých typů umělé inteligence nás čeká vzrušující budoucnost, kdy nové typy umělé inteligence ovlivní naše role, dokonce i naše vztahy a rozhodování.
Prozatím se zaměřujeme na zdokonalování a zodpovědné využívání nástrojů, které již máme k dispozici - nástrojů, které mohou při správném používání zlepšit život všem.
Až se bude příště mluvit o tom, že "Jaký je dnes nejčastěji používaný druh umělé inteligence?", můžete se zeptat, zda je to možné. Budete mít k dispozici inteligentní odpověď (Přátelé humoru navzdory).