Ποιος είναι ο πιο συνηθισμένος τύπος ΤΝ; Μια ανάλυση των 7 τύπων

Έχετε νιώσει ποτέ σαν τον Τζόι όταν αγοράζει μια απλή εγκυκλοπαίδεια;

Η συζήτηση για την ΤΝ μπορεί μερικές φορές να μοιάζει με αυτό.

Όλοι μιλούν για τα τελευταία συστήματα τεχνητής νοημοσύνης, χρησιμοποιώντας νέο λεξιλόγιο, νέες περιπτώσεις χρήσης και τεχνολογία αιχμής και (ας είμαστε ειλικρινείς) μπορεί να είναι αρκετά δύσκολο να συμβαδίσει κανείς.

Υπάρχουν εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης για τη δημιουργία περιεχομένου,

Ερευνητικά ρομπότ τεχνητής νοημοσύνης που σας βοηθούν να απαντήσετε σε οποιαδήποτε ερώτηση, ακόμη και αυτοκινούμενα αυτοκίνητα που χρησιμοποιούν την τελευταία λέξη της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης για να πλοηγηθούν στο δρόμο.

Όλα αυτά μπορεί να σας αφήσουν να αισθάνεστε λίγο μπερδεμένοι (ακριβώς όπως ο Joey σε εκείνο το Φίλοι επεισόδιο.)

Αν θέλετε να αναβαθμίσετε τις γνώσεις σας σχετικά με τους πιο συνηθισμένους τύπους τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιούνται σήμερα, διαβάστε παρακάτω.

Αυτό το ιστολόγιο θα αναλύσει τους 7 διαφορετικούς τύπους τεχνητής νοημοσύνης, για ποιο λόγο χρησιμοποιούνται σήμερα και τι μπορεί να σημαίνει αυτό για το μέλλον.

Οι 7 τύποι ΤΝ: μια επισκόπηση

Γενικά, υπάρχουν 7 τύποι τεχνητής νοημοσύνης.

Κάθε ένας από τους τύπους αντιπροσωπεύει μια διαφορετική ικανότητα ή εξειδίκευση.

Ποιοι είναι λοιπόν οι 7 τύποι τεχνητής νοημοσύνης; Ας τα αναλύσουμε.

Τύπος AI	Περιγραφή	Παραδείγματα
Στενή AI (ANI)	Εξειδικεύεται σε μια εργασία, δεν έχει μνήμη και δεν μπορεί να προσαρμοστεί πέρα από τις προκαθορισμένες παραμέτρους.	Siri, σύστημα συστάσεων Netflix, chatbots εξυπηρέτησης πελατών.
Τεχνητή γενική νοημοσύνη (AGI)	Υποθετική τεχνητή νοημοσύνη με ανθρώπινη νοημοσύνη, ικανή να κατανοεί, να μαθαίνει και να εκτελεί σύνθετες εργασίες ανεξάρτητα.	Δεν έχει αναπτυχθεί ακόμη.
Τεχνητή Υπερ-νοημοσύνη (ASI)	Υποθετική τεχνητή νοημοσύνη που ξεπερνά την ανθρώπινη νοημοσύνη, ικανή να επιλύσει παγκόσμια προβλήματα, αλλά εγείρει ηθικές ανησυχίες.	Δεν έχει αναπτυχθεί ακόμη.
Αντιδραστικές μηχανές	Βασική τεχνητή νοημοσύνη που ανταποκρίνεται σε δεδομένα σε πραγματικό χρόνο χωρίς δυνατότητες μνήμης ή μάθησης.	Το σκακιστικό AI Deep Blue της IBM, αυτόματες πόρτες, έξυπνα φώτα, μηχανήματα αυτόματου ταμείου.
Περιορισμένη μνήμη AI	Τεχνητή νοημοσύνη με βραχυπρόθεσμη μνήμη που της επιτρέπει να μαθαίνει από προηγούμενες εμπειρίες και να προσαρμόζεται σε πραγματικό χρόνο.	Αυτοκινούμενα αυτοκίνητα, συστήματα ανίχνευσης απάτης, αλγόριθμοι ανακάλυψης φαρμάκων.
Θεωρία του νου Τεχνητή Νοημοσύνη	Υποθετική τεχνητή νοημοσύνη ικανή να κατανοεί συναισθήματα, προθέσεις και πεποιθήσεις, εμπνευσμένη από την ανθρώπινη ψυχολογία.	Θα μπορούσε να οδηγήσει σε κοινωνικά ρομπότ ή συμβούλους ΤΝ.
Τεχνητή νοημοσύνη με αυτογνωσία	Υποθετική τεχνητή νοημοσύνη με αυτογνωσία, ικανή να σκέφτεται κριτικά, να κατανοεί τα συναισθήματα και να θέτει σημαντικά ηθικά ερωτήματα.	Δεν έχει αναπτυχθεί ακόμη (και μπορεί να είναι αδύνατο, αν και θα μπορούσε να είναι ο απώτερος στόχος για κάποιους)

1. Στενή τεχνητή νοημοσύνη (Artificial Narrow Intelligence - ANI)

Η στενή τεχνητή νοημοσύνη είναι ο πιο συνηθισμένος τύπος τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιείται σήμερα και είναι πιθανό να χρησιμοποιείτε ήδη εργαλεία στενής τεχνητής νοημοσύνης χωρίς καν να το γνωρίζετε.

Η στενή Τεχνητή Νοημοσύνη, όπως η Siri, το chatbot εξυπηρέτησης πελατών, ή ακόμη και ο αλγόριθμος συστάσεων του Netflix, είναι "στενή" στο ότι είναι πραγματικά καλή σε ένα έργο.

Σε αντίθεση με τις πιο σύνθετες μορφές τεχνητής νοημοσύνης που θα εξετάσουμε αργότερα, η στενή νοημοσύνη δεν μπορεί να σκεφτεί, να σκεφτεί ή να προσαρμοστεί πέρα από συγκεκριμένο προγραμματισμό- μπορεί απλώς να εκτελέσει μια εργασία εντός προκαθορισμένων παραμέτρων.

Μια σημαντική διάκριση μεταξύ της στενής τεχνητής νοημοσύνης και των πιο προηγμένων τύπων τεχνητής νοημοσύνης είναι η έλλειψη μνήμης.

Τα στενά εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης δεν μπορούν να αποθηκεύουν δεδομένα και να μαθαίνουν από αυτά, ούτε μπορούν να εφαρμόζουν τη μάθηση από τη μία εργασία στην άλλη- όλες οι ενέργειές τους πρέπει να είναι προκαθορισμένες και να βασίζονται σε κανόνες.

2. Τεχνητή γενική νοημοσύνη (AGI)

Τώρα, περνάμε από τη σφαίρα του πραγματικού σε έναν πιθανό μελλοντικό τύπο τεχνητής νοημοσύνης.

Η τεχνητή γενική νοημοσύνη είναι προς το παρόν υποθετική και θα σήμαινε ότι μια μηχανή θα είχε ανθρώπινη νοημοσύνη, με την ικανότητα να κατανοεί, να μαθαίνει και να εκτελεί ανεξάρτητα ένα τεράστιο φάσμα πολύπλοκων εργασιών.

Αλλά μπορεί να γίνει αρκετά περίπλοκο όταν λέμε "ανθρώπινη νοημοσύνη" όταν αναφερόμαστε σε ΑΓΙ.

Θεωρητικά, η ΑΓΙ θα έχει νοημοσύνη που δεν θα διακρίνεται από την ανθρώπινη.

Ωστόσο, ακριβέστερα, η ΑΓΙ θα είναι πιο ευφυής από έναν άνθρωπο, καθώς η ικανότητά της να επεξεργάζεται τεράστιες ποσότητες δεδομένων θα υπερβαίνει δραματικά την ικανότητα του ανθρώπινου εγκεφάλου.

Μην ανησυχείτε, όμως.

Η AGI είναι ακόμα αρκετά μακριά και θα απαιτήσει σημαντικές ανακαλύψεις σε τομείς όπως ο σχεδιασμός νευρωνικών δικτύων, η μηχανική μάθηση και η ρομποτική για να γίνει πραγματικότητα.

3. Τεχνητή Υπερ-νοημοσύνη (ASI)

Ας πάμε την υπόθεση ακόμη πιο μακριά. Ένα βήμα πέρα από την ΑΓΙ είναι η τεχνητή υπερνοημοσύνη (ΑΣΙ), δηλαδή η νοημοσύνη που ξεπερνά τις ανθρώπινες ικανότητες σε κάθε επίπεδο.

Αυτή είναι η τεχνητή νοημοσύνη σε μια από τις πιο ικανές μορφές της και θα είναι ικανή να εκτελεί σύνθετες εργασίες, να σκέφτεται και να επιλύει προβλήματα χρησιμοποιώντας νοημοσύνη που ξεπερνά αυτή της ανθρωπότητας.

Και αυτό είναι λίγο τρομακτικό.

Η τεχνητή υπερ-νοημοσύνη δεν θα αναπαράγει απλώς τις ανθρώπινες ικανότητες, αλλά θα τις υπερβαίνει κατά πολύ, ίσως ακόμη και με τη δυνατότητα αυτογνωσίας, χειραγώγησης του ανθρώπου και χειρότερα.

Οι επιπτώσεις αυτού του είδους τεχνητής νοημοσύνης στον άνθρωπο, την κοινωνία μας και το μέλλον είναι εντελώς απρόβλεπτες, αλλά είναι πιθανό ότι αυτό το είδος τεχνητής νοημοσύνης θα έχει τη δυνατότητα να λύσει παγκόσμια προβλήματα όπως η φτώχεια και η κλιματική καταστροφή.

Το ερώτημα είναι, θέλουμε πραγματικά να μάθουμε την απάντηση;

Ευτυχώς, οι μεγάλες ηθικές συζητήσεις γύρω από αυτό το είδος τεχνητής νοημοσύνης είναι εντελώς φανταστικές... Προς το παρόν.

4. Αντιδραστικές μηχανές

Ενώ τα δύο τελευταία είναι παραδείγματα της υποθετικής ΤΝ 100%, οι μηχανές αντιδραστικής ΤΝ είναι ένα από τα πρώτα μοντέλα μηχανικής μάθησης που δημιουργήθηκαν ποτέ και εξακολουθούν να αποτελούν σημαντικά κομμάτια τεχνολογίας στην καθημερινότητά μας.

Οι αντιδραστικές μηχανές είναι η πιο βασική μορφή τεχνητής νοημοσύνης.

Αυτά τα συστήματα μπορούν να ανταποκρίνονται μόνο σε δεδομένα κυκλοφορίας σε πραγματικό χρόνο βάσει προγραμματισμένων κανόνων και δεν μπορούν να μάθουν ή να προσαρμοστούν με την πάροδο του χρόνου.

Είναι μηχανές με περιορισμένη μνήμη ή δεν έχουν καθόλου μνήμη, οπότε οι ενέργειές τους είναι εξ ολοκλήρου αντιδραστικό.

Ένα τέτοιο παράδειγμα είναι Το Deep Blue της IBM το σύστημα τεχνητής νοημοσύνης στο σκάκι που νίκησε τον γκραν-μάστερ Γκάρι Κασπάροφ το 1997 - μια σημαντική ανακάλυψη στην ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης.

Σήμερα, μπορεί να δείτε αντιδραστικές μηχανές στη ρομποτική και τον αυτοματισμό, που ακολουθούν ένα προκαθορισμένο σύνολο οδηγιών για να κατασκευάσουν κάτι νέο.

Ακόμη πιο συνηθισμένες, αντιδραστικές μηχανές τροφοδοτούν επαναλαμβανόμενες εργασίες, όπως αυτόματες πόρτες, αυτοματοποιημένα συστήματα πλοήγησης αεροπλάνων, φωνητικές εντολές (όπως στην Alexa ή στα έξυπνα φώτα του σπιτιού σας), ακόμη και τα μηχανήματα αυτόματης ταμειακής μηχανής που χρησιμοποιείτε στο τοπικό σας σούπερ μάρκετ.

5. Περιορισμένη μνήμη AI

Ενώ οι αντιδραστικές μηχανές δεν έχουν καθόλου μνήμη, και οι ΑΓΙ έχουν εκτεταμένη μνήμη για να κάνουν και να σχηματίζουν συνδέσεις μεταξύ των εισόδων, τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης περιορισμένης μνήμης είναι μια ισορροπία μεταξύ των δύο.

Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης με περιορισμένη μνήμη μπορούν να αποθηκεύουν δεδομένα από προηγούμενες εμπειρίες και να μαθαίνουν από αυτές για να βελτιώνουν την απόδοσή τους.

Ένα παράδειγμα θα ήταν ένα αυτοκατευθυνόμενο αυτοκίνητο που μαθαίνει από προηγούμενες διαδρομές για να βελτιστοποιήσει τους χρόνους διαδρομής σε διαφορετικές περιόδους της ημέρας, προηγμένοι αλγόριθμοι για την ανίχνευση απάτης, την ανακάλυψη φαρμάκων ή ακόμη και την πρόληψη ασθενειών.

Η τεχνητή νοημοσύνη περιορισμένης μνήμης είναι μοναδική επειδή μπορεί να προσαρμόζεται σε νέες καταστάσεις χρησιμοποιώντας τη βραχυπρόθεσμη μνήμη της, πράγμα που σημαίνει ότι είναι ικανή για δυναμικές προσαρμογές καθώς αλλάζουν τα δεδομένα σε πραγματικό χρόνο.

6. Θεωρία του νου Τεχνητή Νοημοσύνη

Οι μηχανές τεχνητής νοημοσύνης είναι μια έννοια εμπνευσμένη από την ψυχολογία και αναφέρεται σε μηχανές που είναι ικανές να κατανοήσουν την πολυπλοκότητα των συναισθημάτων, των προθέσεων και των ανθρώπινων πεποιθήσεων.

Αυτό αποτελεί πρόκληση, καθώς οι πεποιθήσεις και οι αποχρώσεις της ανθρώπινης γλώσσας δεν είναι απλές και επιδέχονται ερμηνείες.

Για να μπορέσουμε να αναπτύξουμε εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης, απαιτούνται σημαντικές ανακαλύψεις στη γνωστική μοντελοποίηση, την επεξεργασία φυσικής γλώσσας και τη μηχανική μάθηση.

Ωστόσο, αν είναι εφικτό, αυτές οι μηχανές τεχνητής νοημοσύνης θα μπορούσαν να βοηθήσουν τους ανθρώπους να κατανοήσουν και να ρυθμίσουν τα συναισθήματα, λειτουργώντας όπως ένας σύμβουλος ή ένας ψυχολόγος.

Η θεωρία του νου θα μπορούσε να ανοίξει το δρόμο για κοινωνικά ρομπότ, τα οποία θα μπορούσαν να λειτουργούν ως φίλοι, φροντιστές ή ακόμη και σύντροφοι των ανθρώπων.

7. Τεχνητή νοημοσύνη με αυτογνωσία

Ωστόσο, για ορισμένους ανθρώπους, η τεχνητή νοημοσύνη με αυτογνωσία είναι ο απώτερος στόχος: ένας υπολογιστής με αυτοσυνείδηση και επίγνωση της ύπαρξής του.

Αυτή η σούπερ τεχνητή νοημοσύνη δεν θα είναι μόνο ικανή να εκτελεί ένα συγκεκριμένο έργο, αλλά θα είναι σε θέση να κατανοεί τα συναισθήματα και την ηθική και να σκέφτεται κριτικά για τις πράξεις και τον σκοπό της.

Ωστόσο, φυσικά, οι μηχανές με αυτογνωσία εγείρουν πολύπλοκα ηθικά ζητήματα.

Είναι ηθικά ορθό να φέρουμε ζωή στον κόσμο και στη συνέχεια να χρησιμοποιούμε αυτά τα υπερνοήμονα όντα για επαναλαμβανόμενες εργασίες; Μπορεί μια μηχανή να υποφέρει; Πόσο διαφορετικά είναι τα συναισθήματα των μηχανών από τα ανθρώπινα συναισθήματα;

Όλα αυτά είναι ερωτήματα που είναι αδύνατο να απαντηθούν, αλλά που μπορεί να έχουν σημαντικές επιπτώσεις στο μέλλον της έρευνας για την τεχνητή νοημοσύνη.

Γιατί το στενό AI είναι ο πιο συνηθισμένος τύπος σήμερα

Έτσι, με όλους αυτούς τους διαφορετικούς τύπους τεχνητής νοημοσύνης, ποιος είναι ο πιο συνηθισμένος τύπος;

Λοιπόν, η απάντηση είναι ξεκάθαρη: ο πιο συνηθισμένος τύπος τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιείται σήμερα είναι στενή ΤΝ.

Αυτό οφείλεται στο γεγονός ότι είναι προσαρμόσιμο, επεκτάσιμο και πρακτικό, πράγμα που σημαίνει ότι μπορεί να αναπτυχθεί πολύ εύκολα σε ένα ευρύ φάσμα βιομηχανιών.

Αν και δεν μπορεί να λύσει πολύπλοκα προβλήματα, μπορεί να εξαλείψει επαναλαμβανόμενες ή διοικητικές εργασίες και μπορεί να επεκταθεί εύκολα.

Επιπλέον, η τεχνολογία είναι προσβάσιμη και προσιτή σήμερα, πράγμα που σημαίνει ότι ήδη λειτουργεί και μεταμορφώνει το τοπίο πολλών κλάδων, όπως η υγειονομική περίθαλψη, η χρηματοδότηση, η μεταποίηση, το λιανικό εμπόριο και η ψυχαγωγία.

Παραδείγματα Στενής Τεχνητής Νοημοσύνης στην καθημερινή ζωή

Είναι πιθανό να έχετε πρόσβαση σε κάποια εργαλεία στενής νοημοσύνης καθώς μιλάμε.

Ακολουθούν μερικά παραδείγματα από τις πιο συνηθισμένες μορφές που θα συναντήσετε στην καθημερινή σας ζωή.

Πρώτον, εκείνοι chatbots στα οποία βασίζεστε, όπως το ChatGPT ή το chatbot εξυπηρέτησης πελατών που χρησιμοποιεί ο πάροχος υπηρεσιών κοινής ωφέλειας, είναι όλα παραδείγματα στενής τεχνητής νοημοσύνης.

Χρησιμοποιούν αλγορίθμους τεχνητής νοημοσύνης που είναι προγραμματισμένοι να ανταποκρίνονται στα αιτήματά σας, βοηθώντας σας να βρείτε απαντήσεις, να επεξεργαστείτε δεδομένα και να εξορθολογίσετε την καθημερινότητά σας.

Όπως τα chatbots, εικονικοί βοηθοί όπως η Siri, η Alexa και η Google Assistant ανταποκρίνονται στις φωνητικές εντολές για να σας βοηθήσουν να κάνετε επαναλαμβανόμενες ή καθημερινές εργασίες, να δημιουργήσετε μια λίστα αναπαραγωγής, να καλέσετε το φίλο σας ή ακόμη και να στείλετε ένα μήνυμα κειμένου.

Ακόμα και οι μηχανές συστάσεων που τροφοδοτούν τους λογαριασμούς Netflix και YouTube αποτελούν παραδείγματα στενής τεχνητής νοημοσύνης.

Βοηθούν στη συγκέντρωση των δεδομένων σας και στη συνέχεια χρησιμοποιούν μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης για να σας προτείνουν τι θα απολαύσετε στη συνέχεια.

Αυτού του είδους τα μοντέλα δεν χρησιμοποιούνται μόνο στο σπίτι σας - βοηθούν επίσης τις επιχειρήσεις να αναλύουν και να επεξεργάζονται δεδομένα γύρω από τη συμπεριφορά των πελατών, βοηθώντας τις να προσφέρουν μια πιο βέλτιστη εμπειρία μακροπρόθεσμα.

Τέλος, ορισμένα από τα εργαλεία στα οποία έχετε συνηθίσει να βασίζεστε (όπως Undetectable.ai's Συγγραφέας AI SEO, AI Essay Writer και Ανθρώπινος δακτυλογράφος) χρησιμοποιούν στενά μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης.

Ακόμη και όταν γράφουν εξανθρωπισμένο περιεχόμενο που δεν διακρίνεται από το πραγματικό.

Αυτά τα εργαλεία είναι "στενά" επειδή κάνουν ένα πράγμα εξαιρετικά καλά - γράφουν περιεχόμενο για επιχειρήσεις που βασίζονται σε πρακτικές μάρκετινγκ περιεχομένου.

Βασικές τεχνολογίες πίσω από το Narrow AI

Αλλά πώς λειτουργούν αυτά τα εργαλεία; Ποια είναι η κρυμμένη τεχνολογία πίσω από τη στενή τεχνητή νοημοσύνη που της επιτρέπει να είναι τόσο ευέλικτη στην εφαρμογή της;

Μηχανική μάθηση (ML)

Η μηχανική μάθηση, με στοιχεία όπως η βαθιά μάθηση, είναι η ικανότητα των συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης να μαθαίνουν από δεδομένα και να βελτιώνουν τις επιδόσεις τους με την πάροδο του χρόνου.

Αυτό είναι ένα θεμελιώδες χαρακτηριστικό της στενής τεχνητής νοημοσύνης, η οποία δεν μπορεί να προγραμματιστεί ώστε να ανταποκρίνεται άμεσα σε κάθε πιθανή προτροπή ή είσοδο, αλλά πρέπει να είναι σε θέση να επεξεργάζεται δεδομένα και να τα χρησιμοποιεί για να κάνει συνδέσεις και να συνθέτει νέα συμπεράσματα.

Επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP)

Με λίγα λόγια, το NLP είναι η τεχνολογία που επιτρέπει στις μηχανές να κατανοούν, να ερμηνεύουν και να παράγουν ανθρώπινη γλώσσα.

Είναι αυτό που επιτρέπει στην τεχνητή νοημοσύνη να επικοινωνεί αποτελεσματικά με τους χρήστες με τρόπο που να φαίνεται φυσικός.

Σκεφτείτε την προτροπή ChatGPT που απαντά στην προτροπή σας σε μια γλώσσα και έναν τόνο φωνής που μπορείτε να καταλάβετε ή το εργαλείο Undetectable AI humanizer, το οποίο προχωρά ένα βήμα πέρα από την ανάλυση της γλώσσας για να δημιουργήσει μοναδικό κείμενο με ανθρώπινο ήχο.

Μη διστάσετε να δοκιμάσετε το AI Humanizer χρησιμοποιώντας το παρακάτω widget!

Όραση υπολογιστών

Τέλος, η όραση υπολογιστών βοηθά την ΤΝ να "βλέπει" οπτικές πληροφορίες από τον κόσμο, όπως η αναγνώριση προσώπου ή η ανάλυση εικόνων.

Για να το κάνουν αυτό, τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης αναλύουν τα οπτικά δεδομένα αναλύοντάς τα σε εικονοστοιχεία και εντοπίζοντας μοτίβα ή χαρακτηριστικά (όπως ακμές, χρώματα και σχήματα), και στη συνέχεια δημιουργώντας συνδέσεις για να βρουν συγκεκριμένα αντικείμενα που μπορούν να αναγνωρίσουν.

Οφέλη από τη χρήση του Narrow AI σήμερα

Η στενή τεχνητή νοημοσύνη βρίσκεται παντού, κάνοντας αθόρυβα τη ζωή απλούστερη και την εργασία πιο αποτελεσματική.

Αναλαμβάνει επαναλαμβανόμενες και χρονοβόρες εργασίες, απελευθερώνοντας εμάς τους ανθρώπους για να επικεντρωθούμε σε δημιουργικές ή πιο σύνθετες εργασίες.

Αυτό ελαφρύνει το διοικητικό βάρος και τα πράγματα γίνονται γρηγορότερα.

Ένα άλλο μεγάλο πλεονέκτημα είναι η δυνατότητα κλιμάκωσής της - η στενή ΤΝ μπορεί να χειριστεί τεράστιες ποσότητες δεδομένων και αλληλεπιδράσεων ταυτόχρονα, κάτι που κανένας άνθρωπος δεν θα μπορούσε να διαχειριστεί.

Είναι επίσης απίστευτα ακριβής, καθώς εντοπίζει λεπτομέρειες που μπορεί να διαφεύγουν από τον άνθρωπο, όπως ο εντοπισμός απάτης στον τραπεζικό τομέα ή η ανίχνευση ασθενειών σε πρώιμο στάδιο σε ιατρικές σαρώσεις.

Επιπλέον, επειδή είναι προσιτή και προσιτή, δεν επωφελούνται μόνο οι επιχειρήσεις.

Τα άτομα μπορούν να χρησιμοποιήσουν τη στενή τεχνητή νοημοσύνη για να τους βοηθήσει στην καθημερινή τους ζωή ή ακόμη και στην

Προκλήσεις και περιορισμοί της στενής τεχνητής νοημοσύνης

Όμως, ενώ η στενή τεχνητή νοημοσύνη έχει σίγουρα τα πλεονεκτήματά της, υπάρχουν και κάποια μειονεκτήματα της τεχνολογίας.

Το πιο προφανές είναι ότι τα εργαλεία αυτά δεν είναι ευέλικτα.

Κάθε σύστημα είναι κατασκευασμένο για να κάνει ένα πράγμα πολύ καλά και δεν μπορεί να προσαρμοστεί σε εργασίες εκτός του συγκεκριμένου προγραμματισμού του.

Για παράδειγμα, η τεχνητή νοημοσύνη που βρίσκεται πίσω από τις συστάσεις του Netflix δεν πρόκειται να σας βοηθήσει να κλείσετε μια πτήση - απλά δεν είναι φτιαγμένη γι' αυτό, και οι περιορισμοί της μνήμης και της βαθιάς μάθησης σημαίνουν ότι δεν θα έχει ποτέ τη δυνατότητα να το κάνει.

Αυτό σημαίνει ότι διαφορετικές χρήσεις απαιτούν διαφορετικά μοντέλα ΤΝ που πρέπει να προγραμματιστούν και να κατασκευαστούν ειδικά για τη συγκεκριμένη περίπτωση χρήσης.

Αυτό σημαίνει πιθανές επαναλήψεις εργασιών, δαπανηρές απαιτήσεις προγραμματισμού και πολύπλοκες τεχνολογικές στοίβες για την εκτέλεση πολλαπλών ενεργειών, όπως απαιτείται.

Ένα άλλο ζήτημα είναι τα δεδομένα.

Για να λειτουργήσει σωστά, η στενή τεχνητή νοημοσύνη χρειάζεται τεράστιες ποσότητες δεδομένων υψηλής ποιότητας, χωρίς προκαταλήψεις. Εάν τα δεδομένα είναι ελαττωματικά, το ίδιο θα συμβεί και με την παραγωγή της ΤΝ.

Το έχουμε ήδη δει αυτό όταν πρόκειται για Προκατάληψη AI, και αυτό είναι ένα δύσκολο εμπόδιο που πρέπει να ξεπεραστεί με σοβαρές συνέπειες στον πραγματικό κόσμο.

Και τέλος, υπάρχουν οι ηθικές ανησυχίες.

Η αυτοματοποίηση είναι σπουδαία για την αποτελεσματικότητα, αλλά μπορεί επίσης να οδηγήσει σε εκτόπιση θέσεων εργασίας και άλλες κοινωνικές προκλήσεις που πρέπει να εξεταστούν προσεκτικά.

Ενώ η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αυτοματοποιήσει τις επαναλαμβανόμενες εργασίες, υπάρχουν πολλοί άνθρωποι που βασίζονται σε αυτές τις εργασίες για να ζήσουν.

Σε ποιο βαθμό θα πρέπει να επιτρέψουμε στην ΤΝ να αναλάβει αυτούς τους ρόλους, και υπάρχουν αρκετοί δημιουργικοί, προκλητικοί ρόλοι για να αναλάβουν όλοι;

Θα κυριαρχήσει η γενική ή η υπερ-ευφυής τεχνητή νοημοσύνη;

Αλλά κάτι που μόνο αγγίξαμε σε αυτό το άρθρο είναι η συζήτηση σχετικά με την κατάληψη του κόσμου από τους σούπερ αλγορίθμους τεχνητής νοημοσύνης.

Υπάρχουν σοβαρές ηθικές, δεοντολογικές και νομικές ανησυχίες σχετικά με ορισμένους από αυτούς τους τύπους τεχνητής νοημοσύνης. Τι θα σημαίνει αυτή η συζήτηση για το μέλλον μας;

Προς το παρόν, η ιδέα της γενικής τεχνητής νοημοσύνης ή της υπερ-νοημοσύνης παραμένει σταθερά στη σφαίρα της επιστημονικής φαντασίας.

Τούτου λεχθέντος, η προοπτική αυτών των προηγμένων μορφών τεχνητής νοημοσύνης είναι άξια συζήτησης.

Από τη μία πλευρά, θα μπορούσαν να λύσουν τεράστια παγκόσμια προβλήματα.

Από την άλλη, εγείρουν σοβαρά ερωτήματα σχετικά με τον έλεγχο, την ασφάλεια και τον αντίκτυπο στην ανθρωπότητα.

Προς το παρόν, όμως, είμαστε ακόμα πολύ μακριά και η στενή τεχνητή νοημοσύνη παραμένει η πιο πρακτική και αποτελεσματική μορφή τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιείται σήμερα.

Τελικές σκέψεις

Και οι 7 τύποι τεχνητής νοημοσύνης διαμορφώνουν το παρόν.

Η στενή τεχνητή νοημοσύνη είναι ήδη εδώ, κάνοντας τις καθημερινές εργασίες πιο ομαλές και τις βιομηχανίες πιο αποτελεσματικές.

Βρίσκεται στις συστάσεις του Netflix, στο έξυπνο οικιακό σας σύστημα και σε πολλά από τα εργαλεία δημιουργίας περιεχομένου που μπορεί να χρησιμοποιείτε στη δουλειά ή στις σπουδές σας.

Και η τεχνητή νοημοσύνη δεν θα σταματήσει εκεί.

Καθώς οι διάφοροι τύποι τεχνητής νοημοσύνης συνεχίζουν να εξελίσσονται, μας περιμένει ένα συναρπαστικό μέλλον, με νέους τύπους τεχνητής νοημοσύνης να επηρεάζουν τους ρόλους μας, ακόμη και τις σχέσεις μας και τη λήψη αποφάσεων.

Προς το παρόν, η εστίαση παραμένει στη βελτίωση και την υπεύθυνη χρήση των εργαλείων που ήδη διαθέτουμε - εργαλεία που, όταν χρησιμοποιούνται σωστά, μπορούν να κάνουν τη ζωή όλων μας καλύτερη.

Εν τω μεταξύ, την επόμενη φορά που το θέμα της συζήτησης θα μετατοπιστεί στο: "Ποιο είναι το πιο συνηθισμένο είδος τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιείται σήμερα;" Θα είστε εξοπλισμένοι με μια έξυπνη απάντηση (Φίλοι χιούμορ).