Onko sinusta koskaan tuntunut Joeyn tavoin, kun hän ostaa yhden tietosanakirjan?
Tekoälystä puhuminen voi joskus tuntua siltä.
Kaikki puhuvat uusimmista tekoälyjärjestelmistä, käyttävät uutta sanastoa, uusia käyttötapauksia ja huipputeknologiaa, ja (olkaamme rehellisiä) voi olla aika vaikea pysyä perässä.
Sisällön luomiseen on olemassa generatiivisia tekoälytyökaluja;
Tekoälyä tutkivat robotit, jotka auttavat sinua vastaamaan mihin tahansa kysymykseen, ja jopa itseohjautuvat autot, jotka käyttävät uusinta tekoälyteknologiaa navigoidakseen tiellä.
Se kaikki voi jättää sinut hieman hämmentyneeksi (aivan kuten Joey siinä, että Ystävät jakso.)
Jos haluat päivittää tietämystäsi nykyisin käytössä olevista yleisimmistä tekoälytyypeistä, lue lisää.
Tässä blogissa esitellään 7 erilaista tekoälyä, mihin niitä tällä hetkellä käytetään ja mitä se voi tarkoittaa tulevaisuudessa.
7 tekoälytyyppiä: yleiskatsaus
Yleisesti ottaen tekoälyä on 7 erilaista.
Kukin tyyppi edustaa eri kykyä tai erikoistumista.
Mitkä ovat siis tekoälyn 7 tyyppiä? Jaottelemme ne.
Älä enää koskaan murehdi tekoälyn havaitsevan tekstejäsi. Undetectable AI Voi auttaa sinua:
- Tee tekoälyavusteinen kirjoittaminen näkyväksi ihmisen kaltainen.
- Bypass kaikki tärkeimmät tekoälyn tunnistustyökalut yhdellä napsautuksella.
- Käytä AI turvallisesti ja luottavaisesti koulussa ja työssä.
| Tekoälyn tyyppi | Kuvaus | Esimerkkejä |
| Kapea tekoäly (ANI) | Erikoistunut yhteen tehtävään, ei ole muistia eikä pysty mukautumaan ennalta määritettyjä parametreja pidemmälle. | Siri, Netflixin suosittelujärjestelmä, asiakaspalvelun chatbotit. |
| Yleinen tekoäly (AGI) | Hypoteettinen tekoäly, jolla on ihmisen kaltainen älykkyys ja joka kykenee ymmärtämään, oppimaan ja suorittamaan monimutkaisia tehtäviä itsenäisesti. | Ei vielä kehitetty. |
| Keinotekoinen superäly (ASI) | Hypoteettinen tekoäly, joka ylittää ihmisen älykkyyden ja kykenee ratkaisemaan maailmanlaajuisia ongelmia, mutta herättää eettisiä huolenaiheita. | Ei vielä kehitetty. |
| Reaktiiviset koneet | Perustason tekoäly, joka reagoi reaaliaikaiseen dataan ilman muistia tai oppimisominaisuuksia. | IBM:n Deep Blue -tekoäly, automaattiset ovet, älykkäät valot, itsepalvelukassat. |
| Rajoitettu muisti AI | Tekoäly, jolla on lyhytkestoinen muisti, jonka avulla se voi oppia aiemmista kokemuksista ja sopeutua reaaliaikaisesti. | Itsestään ajavat autot, petosten havaitsemisjärjestelmät, lääkekeksintöjen algoritmit. |
| Mielen teoria tekoäly | Hypoteettinen tekoäly, joka kykenee ymmärtämään tunteita, aikomuksia ja uskomuksia ihmisen psykologian innoittamana. | Konseptuaalinen; voisi johtaa sosiaalisiin robotteihin tai tekoälyn neuvonantajiin. |
| Itsetietoinen tekoäly | Hypoteettinen tekoäly, jolla on itsetuntemus, joka kykenee kriittiseen ajatteluun, tunteiden ymmärtämiseen ja merkittävien eettisten kysymysten esittämiseen. | Ei vielä kehitetty (ja saattaa olla mahdotonta, vaikka se voikin olla joidenkin lopullinen tavoite). |
1. Kapea tekoäly (Artificial Narrow Intelligence - ANI)
Suppea tekoäly on yleisin tekoälytyyppi, jota nykyään käytetään, ja on todennäköistä, että käytät jo suppeaa tekoälyä tietämättäsi.
Kapea tekoäly, kuten Siri, tuo asiakaspalvelun chatbot tai jopa Netflixin suosittelualgoritmi, on "kapea" siinä mielessä, että se on todella hyvä yhdessä tehtävässä.
Toisin kuin monimutkaisemmat tekoälyn muodot, joita tarkastelemme myöhemmin, kapea älykkyys ei voi ajatella, järkeillä tai sopeutua ohjelmointia pidemmälle; se voi vain suorittaa yhden tehtävän ennalta määritettyjen parametrien puitteissa.
Tärkeä ero suppean tekoälyn ja kehittyneempien tekoälytyyppien välillä on sen muistin puute.
Suppeat tekoälytyökalut eivät pysty tallentamaan tietoja ja oppimaan niistä, eivätkä ne voi soveltaa oppimista tehtävästä toiseen; kaikkien niiden toimien on oltava ennalta määritettyjä ja sääntöihin perustuvia.
2. Yleinen tekoäly (AGI)
Nyt olemme siirtymässä todellisen todellisuuden yläpuolelta mahdolliseen tulevaisuuden tekoälyyn.
Keinotekoinen yleinen älykkyys on tällä hetkellä hypoteettinen, ja se tarkoittaisi, että koneella olisi oltava inhimillinen älykkyys, joka kykenee ymmärtämään, oppimaan ja suorittamaan itsenäisesti valtavan määrän monimutkaisia tehtäviä.
Asia voi kuitenkin muuttua varsin monimutkaiseksi, kun puhumme "ihmisälystä" AGI:n yhteydessä.
Teoriassa AGI:llä olisi älykkyys, jota ei voisi erottaa ihmisestä.
Tarkemmin sanottuna AGI olisi kuitenkin älykkäämpi kuin ihminen, sillä sen kyky käsitellä valtavia tietomääriä ylittäisi huomattavasti ihmisen aivojen kyvyn.
Älä kuitenkaan ole huolissasi.
AGI on vielä melko kaukana, ja sen toteutuminen vaatisi merkittäviä läpimurtoja esimerkiksi neuroverkkojen suunnittelussa, koneoppimisessa ja robotiikassa.
3. Keinotekoinen superäly (ASI)
Jatketaan hypoteettista tilannetta vielä pidemmälle. AGI:tä pidemmälle menevä tekoäly on keinotekoinen superäly (ASI), joka on älykkyyttä, joka ylittää ihmisen kyvyt kaikilla tasoilla.
Tämä on tekoälyä yhdessä sen kyvykkäimmistä muodoista, ja se kykenisi suorittamaan monimutkaisia tehtäviä, päättelemään ja ratkaisemaan ongelmia käyttämällä älyä, joka ylittää ihmisen älykkyyden.
Ja se on hieman pelottavaa.
Keinotekoinen superäly ei vain jäljittelisi ihmisen kykyjä, vaan se ylittäisi ne huomattavasti, ehkä jopa niin, että se voisi saavuttaa itsetietoisuuden, ihmisen manipuloinnin ja pahempaa.
Tällaisen tekoälyn vaikutukset ihmisiin, yhteiskuntaamme ja tulevaisuuteen ovat täysin arvaamattomia, mutta on todennäköistä, että tällainen tekoäly kykenisi ratkaisemaan köyhyyden ja ilmaston romahtamisen kaltaisia maailmanlaajuisia ongelmia.
Kysymys kuuluu, haluammeko todella tietää vastauksen?
Onneksi tämäntyyppiseen tekoälyyn liittyvät suuret eettiset keskustelut ovat täysin kuvitteellisia... Toistaiseksi.
4. Reaktiiviset koneet
Kaksi viimeksi mainittua ovat esimerkkejä 100%-hypoteettisesta tekoälystä, mutta reaktiiviset tekoälykoneet ovat yksi ensimmäisistä koskaan luoduista koneoppimismalleista, ja ne ovat edelleen tärkeitä teknisiä laitteita jokapäiväisessä elämässämme.
Reaktiiviset koneet ovat tekoälyn perusmuoto.
Nämä järjestelmät voivat reagoida vain reaaliaikaisiin liikennetietoihin ohjelmoitujen sääntöjen perusteella, eivätkä ne voi oppia tai mukautua ajan myötä.
Ne ovat rajallisen muistin omaavia koneita tai niiltä puuttuu muisti kokonaan, joten niiden toiminta on täysin reaktiivinen.
Esimerkki tästä on IBM:n Deep Blue shakkitekoälyjärjestelmä, joka voitti suurmestari Garri Kasparovin vuonna 1997 - läpimurto tekoälyn kehityksessä.
Nykyään robotiikassa ja automaatiossa saatetaan nähdä reaktiivisia koneita, jotka noudattavat ennalta määritettyjä ohjeita valmistamaan jotakin uutta.
Vielä yleisempiä, reaktiivisia koneita ovat toistuvat tehtävät, kuten automaattiset ovet, automaattiset lentokoneiden navigointijärjestelmät, äänikomennot (kuten Alexassa tai kodin älyvaloissa) ja jopa supermarketin kassakoneet.
5. Rajoitettu muisti AI
Reaktiivisilla koneilla ei ole lainkaan muistia, kun taas AGI:llä on laaja muisti, jonka avulla se voi luoda ja muodostaa yhteyksiä syötteiden välille, kun taas rajoitetun muistin tekoälyjärjestelmät ovat tasapaino näiden kahden välillä.
Tekoälytyökalut, joiden muisti on rajallinen, voivat tallentaa tietoja aiemmista kokemuksista ja oppia niistä parantaakseen suorituskykyään.
Esimerkkinä tästä voisi olla itseohjautuva auto, joka oppii aiemmista reiteistä optimoimaan matka-aikoja eri puolilla päivää, kehittyneet algoritmit petosten havaitsemiseen, lääkkeiden löytämiseen tai jopa sairauksien ennaltaehkäisyyn.
Rajoitetun muistin tekoäly on ainutlaatuinen, koska se pystyy sopeutumaan uusiin tilanteisiin lyhytaikaisen muistinsa avulla, mikä tarkoittaa, että se pystyy tekemään dynaamisia mukautuksia reaaliaikaisen tiedon muuttuessa.
6. Mielen teoria tekoäly
Mielen teoriaan perustuva tekoälykone on psykologian innoittama käsite, jolla tarkoitetaan koneita, jotka kykenevät ymmärtämään tunteiden, aikomusten ja ihmisen uskomusten monimutkaisuutta.
Tämä on haasteellista, sillä uskomukset ja ihmiskielen vivahteet eivät ole yksinkertaisia ja tulkinnanvaraisia.
Jotta voisimme kehittää mielen teorian tekoälytyökaluja, tarvittaisiin merkittäviä läpimurtoja kognitiivisessa mallintamisessa, luonnollisen kielen käsittelyssä ja koneoppimisessa.
Jos se kuitenkin on mahdollista, nämä tekoälykoneet voisivat auttaa ihmisiä ymmärtämään ja säätelemään tunteita ja toimimaan neuvonantajan tai psykologin tavoin.
Mielen teoria voisi tasoittaa tietä sosiaalisille roboteille, jotka voisivat toimia ihmisten ystävinä, hoitajina tai jopa kumppaneina.
7. Itsetietoinen tekoäly
Joillekin ihmisille itsetietoinen tekoäly on kuitenkin lopullinen tavoite: tietokone, joka on itsetietoinen ja tietoinen omasta olemassaolostaan.
Tämä supertekoäly ei ainoastaan pystyisi suorittamaan tiettyä tehtävää, vaan se pystyisi myös ymmärtämään tunteita ja moraalia ja ajattelemaan kriittisesti tekojaan ja tarkoitustaan.
Itsetietoiset koneet herättävät kuitenkin monimutkaisia eettisiä kysymyksiä.
Onko moraalisesti oikein tuoda maailmaan elämää ja sitten käyttää näitä superälykkäitä olentoja toistuviin tehtäviin? Voiko kone kärsiä? Kuinka paljon koneen tunteet eroavat ihmisen tunteista?
Kaikkiin näihin kysymyksiin on mahdotonta vastata, mutta niillä voi olla merkittäviä vaikutuksia tekoälytutkimuksen tulevaisuuteen.
Miksi kapea tekoäly on nykyään yleisin tyyppi?
Mikä on yleisin tekoälytyyppi, kun otetaan huomioon kaikki nämä erilaiset tekoälytyypit?
Vastaus on selvä: yleisin nykyisin käytössä oleva tekoälytyyppi on kapea tekoäly.
Tämä johtuu siitä, että se on mukautuva, skaalautuva ja käytännöllinen, joten sitä voidaan ottaa käyttöön monilla eri toimialoilla melko helposti.
Vaikka se ei pysty ratkaisemaan monimutkaisia ongelmia, se voi poistaa toistuvia tai hallinnollisia tehtäviä ja sitä voidaan skaalata helposti.
Lisäksi teknologia on nykyään saatavilla ja kohtuuhintaista, joten se on jo käytössä ja muuttaa monien alojen, kuten terveydenhuollon, rahoituksen, valmistuksen, vähittäiskaupan ja viihteen, maisemaa.
Esimerkkejä suppeasta tekoälystä jokapäiväisessä elämässä
On todennäköistä, että sinulla on jo nyt käytössäsi joitakin kapea-alaisia älykkyystyökaluja.
Seuraavassa on muutamia esimerkkejä yleisimmistä muodoista, joihin törmäät jokapäiväisessä elämässäsi.
Ensinnäkin ne chatbotit joihin olet tottunut luottamaan, kuten ChatGPT tai palveluntarjoajasi käyttämä asiakaspalvelun chatbot, ovat kaikki esimerkkejä suppeasta tekoälystä.
Ne käyttävät tekoälyalgoritmeja, jotka on ohjelmoitu vastaamaan pyyntöihisi ja auttavat sinua löytämään vastauksia, käsittelemään tietoja ja tehostamaan arkeasi.
Kuten chatbotit, virtuaaliavustajat kuten Siri, Alexa ja Google Assistant vastaavat äänikomentoihin ja auttavat sinua tekemään toistuvia tai arkipäiväisiä tehtäviä, luomaan soittolistan, soittamaan ystävällesi tai jopa lähettämään tekstiviestin.
Jopa Netflix- ja YouTube-tilien suosittelumoottorit ovat esimerkkejä suppeasta tekoälystä.
Ne auttavat yhdistämään tietosi ja käyttävät sitten tekoälymalleja ehdottaakseen, mistä nautit seuraavaksi.
Tällaisia malleja ei käytetä vain kotona - ne auttavat myös yrityksiä analysoimaan ja käsittelemään asiakkaiden käyttäytymiseen liittyvää dataa, mikä auttaa niitä tarjoamaan optimaalisemman kokemuksen pitkällä aikavälillä.
Lopuksi, jotkut työkalut, joihin olet tottunut luottamaan (kuten Undetectable.ai's AI SEO-kirjoittaja, AI essee kirjoittaja ja Human Typer) käyttävät kapeita tekoälymalleja.
Vaikka he kirjoittavat inhimillistettyä sisältöä, jota ei voi erottaa aidosta sisällöstä.
Nämä työkalut ovat "kapeita", koska ne tekevät yhden asian poikkeuksellisen hyvin - kirjoittavat sisältöä yrityksille, jotka luottavat sisältömarkkinointikäytäntöihin.
Kapean tekoälyn taustalla olevat keskeiset teknologiat
Mutta miten nämä työkalut toimivat? Mikä on kapean tekoälyn takana piilevä tekniikka, jonka ansiosta sitä voidaan käyttää niin monipuolisesti?
Koneoppiminen (ML)
Koneoppiminen, johon liittyy esimerkiksi syväoppimista, on tekoälyjärjestelmien kyky oppia datasta ja parantaa suorituskykyä ajan myötä.
Tämä on kapea-alaisen tekoälyn perusominaisuus, sillä sitä ei voida ohjelmoida vastaamaan suoraan kaikkiin mahdollisiin kehotuksiin tai syötteisiin, vaan sen on kyettävä käsittelemään tietoja ja käyttämään niitä yhteyksien luomiseen ja uusien johtopäätösten syntetisointiin.
Luonnollisen kielen käsittely (NLP)
Lyhyesti sanottuna NLP on teknologia, jonka avulla koneet pystyvät ymmärtämään, tulkitsemaan ja tuottamaan ihmisen kieltä.
Sen avulla tekoäly voi kommunikoida käyttäjien kanssa tehokkaasti ja luonnolliselta tuntuvalla tavalla.
Ajattele esimerkiksi ChatGPT-kehotetta, joka vastaa kehotukseesi kielellä ja äänensävyllä, jota ymmärrät, tai Undetectable AI humanizer -työkalua, joka menee kielen analysointia pidemmälle luodakseen ainutlaatuista, ihmiseltä kuulostavaa tekstiä.
Voit vapaasti testata AI Humanizer -ohjelmamme alla olevan widgetin avulla!
Tietokonenäkö
Tietokonenäkö auttaa tekoälyä "näkemään" visuaalista tietoa maailmasta, esimerkiksi kasvojen tunnistamisessa tai kuvien analysoinnissa.
Tätä varten tekoälymallit analysoivat visuaalista dataa pilkkomalla sen pikseleiksi ja tunnistamalla kuvioita tai piirteitä (kuten reunoja, värejä ja muotoja), minkä jälkeen ne luovat yhteyksiä löytääkseen tiettyjä tunnistettavia kohteita.
Kapean tekoälyn käytön edut tänään
Kapea tekoäly on kaikkialla, ja se tekee elämästä vaivihkaa yksinkertaisempaa ja työstä tehokkaampaa.
Se ottaa hoitaakseen toistuvia ja aikaa vieviä tehtäviä ja vapauttaa meidät ihmiset keskittymään luoviin tai monimutkaisempiin tehtäviin.
Tämä keventää hallinnollista taakkaa ja nopeuttaa asioiden hoitamista.
Toinen suuri etu on sen skaalautuvuus - kapea tekoäly pystyy käsittelemään kerralla valtavia määriä tietoja ja vuorovaikutustilanteita, mikä ei onnistuisi ihmiseltä.
Se on myös uskomattoman tarkka, sillä se havaitsee yksityiskohtia, jotka ihmiset saattavat jäädä huomaamatta, kuten petokset pankkitoiminnassa tai varhaisvaiheen sairaudet lääketieteellisissä skannauksissa.
Koska se on edullista ja helposti saatavilla, siitä hyötyvät muutkin kuin yritykset.
Yksilöt voivat käyttää kapea-alaista tekoälyä apuna jokapäiväisessä elämässään tai jopa heidän
Suppean tekoälyn haasteet ja rajoitukset
Vaikka tekoälyllä on varmasti etunsa, teknologiaan liittyy myös joitakin haittoja.
Ilmeisin on se, että nämä työkalut eivät ole joustavia.
Kukin järjestelmä on rakennettu tekemään yhtä asiaa todella hyvin, eikä se pysty sopeutumaan tehtäviin, jotka eivät kuulu sen erityisohjelmoinnin piiriin.
Esimerkiksi Netflixin suositusten taustalla oleva tekoäly ei auta sinua varaamaan lentoa - sitä ei ole luotu sitä varten, ja sen muistin ja syväoppimisen rajoitukset tarkoittavat, että se ei koskaan pysty siihen.
Tämä tarkoittaa, että eri käyttötarkoitukset edellyttävät erilaisia tekoälymalleja, jotka on ohjelmoitava ja rakennettava nimenomaan kyseistä käyttötarkoitusta varten.
Tämä tarkoittaa mahdollisia päällekkäisyyksiä, kalliita ohjelmointivaatimuksia ja monimutkaisia tekniikkapinoja, joiden avulla voidaan suorittaa useita toimintoja tarpeen mukaan.
Toinen kysymys on tiedot.
Toimiakseen hyvin suppea tekoäly tarvitsee valtavia määriä korkealaatuista ja puolueetonta dataa. Jos tiedot ovat virheellisiä, myös tekoälyn tulokset ovat virheellisiä.
Olemme jo nähneet tämän, kun on kyse seuraavista asioista. Tekoälyn puolueellisuus, ja tämä on haastava este, joka on voitettava ja jolla on vakavia seurauksia todellisessa maailmassa.
Lopuksi on vielä eettiset kysymykset.
Automaatio on tehokkuuden kannalta hieno asia, mutta se voi myös johtaa työpaikkojen siirtymiseen ja muihin yhteiskunnallisiin haasteisiin, jotka vaativat huolellista harkintaa.
Vaikka tekoäly voi automatisoida toistuvia tehtäviä, on monia ihmisiä, joiden toimeentulo riippuu näistä tehtävistä.
Missä määrin meidän pitäisi antaa tekoälyn ottaa nämä roolit haltuunsa, ja onko tarpeeksi luovia ja haastavia rooleja tarjolla?
Ottaako yleinen vai superälykäs tekoäly vallan?
Tässä artikkelissa on kuitenkin vain sivuttu keskustelua siitä, että tekoälyalgoritmit valtaavat maailman.
Joihinkin näistä tekoälytyypeistä liittyy vakavia eettisiä, moraalisia ja oikeudellisia huolenaiheita. Mitä tämä keskustelu merkitsee tulevaisuudellemme?
Tällä hetkellä ajatus yleisestä tekoälystä tai superälykkäästä tekoälystä pysyy tiukasti tieteiskirjallisuuden piirissä.
Tästä huolimatta näiden kehittyneiden tekoälymuotojen tulevaisuudennäkymät ovat keskustelun arvoisia.
Toisaalta ne voisivat ratkaista valtavia maailmanlaajuisia ongelmia.
Toisaalta ne herättävät vakavia kysymyksiä valvonnasta, turvallisuudesta ja vaikutuksista ihmiskuntaan.
Toistaiseksi olemme kuitenkin vielä kaukana, ja kapea tekoäly on edelleen käytännöllisin ja vaikuttavin tekoälyn muoto, jota nykyään käytetään.
Lopulliset ajatukset
Kaikki 7 tekoälytyyppiä muokkaavat nykyhetkeä.
Suppea tekoäly on jo täällä ja tekee päivittäisistä tehtävistä sujuvampia ja teollisuudenaloista tehokkaampia.
Se on Netflix-suosituksissasi, älykotijärjestelmässäsi ja monissa sisällöntuotantotyökaluissa, joita saatat käyttää työssäsi tai opiskelussasi.
Ja tekoäly ei lopu tähän.
Kun tekoälyn eri tyypit kehittyvät edelleen, edessä on jännittävä tulevaisuus, jossa uudenlainen tekoäly vaikuttaa tehtäviimme, jopa ihmissuhteisiimme ja päätöksentekoon.
Toistaiseksi keskitytään edelleen jo käytössä olevien välineiden parantamiseen ja vastuulliseen käyttöön - välineiden, jotka hyvin käytettynä voivat parantaa kaikkien elämää.
Sillä välin, kun seuraavan kerran keskustelun aiheeksi nousee: "Mikä on yleisin tekoäly, jota nykyään käytetään?". Sinulla on älykäs vastaus (Ystävät huumorista huolimatta).