Érezted már magad úgy, mint Joey, amikor megveszi a szimpla enciklopédiát?
A mesterséges intelligenciáról beszélni néha ilyen érzés lehet.
Mindenki a legújabb mesterséges intelligencia rendszerekről beszél, új szókincset, új felhasználási eseteket és csúcstechnológiát használ, és (legyünk őszinték) elég nehéz lehet lépést tartani.
Léteznek generatív AI-eszközök a tartalomkészítéshez;
AI kutatórobotok, amelyek segítenek bármilyen kérdés megválaszolásában, sőt önvezető autók, amelyek a legújabb AI-technológiát használják az úton való navigáláshoz.
Mindez egy kicsit összezavarhat (akárcsak Joey abban a filmben). Barátok epizód.)
Ha szeretné felfrissíteni ismereteit a ma használatos mesterséges intelligencia leggyakoribb típusairól, olvasson tovább.
Ebben a blogban a mesterséges intelligencia 7 különböző típusát ismertetjük, hogy jelenleg mire használják őket, és hogy ez mit jelenthet a jövőre nézve.
A mesterséges intelligencia 7 típusa: áttekintés
Általánosságban a mesterséges intelligenciának 7 típusa létezik.
Mindegyik típus más-más képességet vagy specializációt képvisel.
Mi tehát a mesterséges intelligencia 7 típusa? Bontsuk le őket.
Soha többé ne aggódj amiatt, hogy a mesterséges intelligencia felismeri a szövegeidet. Undetectable AI Segíthet:
- Tegye láthatóvá az AI-asszisztált írást ember-szerű.
- Bypass az összes főbb AI-érzékelő eszköz egyetlen kattintással.
- Használja a címet. AI biztonságosan és magabiztosan az iskolában és a munkahelyen.
| A mesterséges intelligencia típusa | Leírás | Példák |
| Szűk AI (ANI) | Egyetlen feladatra specializálódott, nincs memóriája, és nem tud az előre beállított paramétereken túl alkalmazkodni. | Siri, Netflix ajánlórendszer, ügyfélszolgálati chatbotok. |
| Mesterséges általános intelligencia (AGI) | Hipotetikus mesterséges intelligencia, amely emberhez hasonló intelligenciával rendelkezik, és képes önállóan megérteni, tanulni és összetett feladatokat végrehajtani. | Még nem fejlesztették ki. |
| Mesterséges szuperintelligencia (ASI) | Az emberi intelligenciát felülmúló, globális problémák megoldására képes, de etikai aggályokat felvető feltételezett mesterséges intelligencia. | Még nem fejlesztették ki. |
| Reaktív gépek | Alapszintű mesterséges intelligencia, amely valós idejű adatokra reagál, memória vagy tanulási képességek nélkül. | Az IBM Deep Blue sakk-mesterséges intelligencia, automata ajtók, intelligens lámpák, önellenőrző automaták. |
| Korlátozott memória AI | Rövid távú memóriával rendelkező mesterséges intelligencia, amely lehetővé teszi, hogy tanuljon a múltbeli tapasztalatokból és valós időben alkalmazkodjon. | Önvezető autók, csalásfelismerő rendszerek, gyógyszerkutatási algoritmusok. |
| Az elme elmélete AI | Hipotetikus mesterséges intelligencia, amely képes megérteni az érzelmeket, szándékokat és meggyőződéseket, az emberi pszichológia ihlette. | Koncepcionális; szociális robotokhoz vagy mesterséges intelligencia-tanácsadókhoz vezethet. |
| Öntudatos mesterséges intelligencia | Hipotetikus mesterséges intelligencia öntudattal, amely képes kritikus gondolkodásra, érzelmek megértésére és jelentős etikai kérdések felvetésére. | Még nincs kidolgozva (és lehet, hogy lehetetlen, bár egyesek számára ez lehet a végső cél). |
1. Szűkített mesterséges intelligencia (Artificial Narrow Intelligence - ANI)
A szűk mesterséges intelligencia a ma használatos mesterséges intelligencia leggyakoribb típusa, és valószínű, hogy Ön már használ szűk mesterséges intelligencia eszközöket anélkül, hogy tudna róla.
A szűk mesterséges intelligencia, mint például Siri, az ügyfélszolgálati chatbot vagy akár a Netflix ajánló algoritmusa, abban a tekintetben "szűk", hogy egy feladatban igazán jó.
A mesterséges intelligencia összetettebb formáival ellentétben, amelyeket később fogunk megvizsgálni, a szűk értelem nem tud gondolkodni, érvelni vagy alkalmazkodni a konkrét programozáson túl; csak egy feladatot tud végrehajtani előre beállított paramétereken belül.
A szűk mesterséges intelligencia és a mesterséges intelligencia fejlettebb típusai között fontos különbség a memória hiánya.
A szűk értelemben vett mesterséges intelligenciaeszközök nem képesek adatokat tárolni és tanulni belőlük, és nem képesek a tanulást egyik feladatról a másikra alkalmazni; minden műveletüknek előre beállítottnak és szabályalapúnak kell lennie.
2. Mesterséges általános intelligencia (AGI)
Most pedig a valóságon túllépve a mesterséges intelligencia egy lehetséges jövőbeli típusába lépünk.
A mesterséges általános intelligencia jelenleg hipotetikus, és azt jelentené, hogy egy gépnek a következő tulajdonságokkal kellene rendelkeznie emberi intelligencia, képes megérteni, megtanulni és önállóan elvégezni egy sor összetett feladatot.
De elég bonyolulttá válhat, amikor az AGI-re utalva azt mondjuk, hogy "emberi intelligencia".
Elméletileg az AGI-nek olyan intelligenciája lenne, amely megkülönböztethetetlen az emberétől.
Pontosabban azonban az AGI intelligensebb lenne az embernél, mivel az óriási adatmennyiségek feldolgozására való képessége drámaian meghaladná az emberi agyét.
De ne aggódj.
Az AGI még mindig elég messze van, és jelentős áttörést igényel olyan területeken, mint a neurális hálózatok tervezése, a gépi tanulás és a robotika, hogy valósággá váljon.
3. Mesterséges szuperintelligencia (ASI)
Vigyük tovább a hipotetikus helyzetet. Az AGI-nél egy lépéssel továbbmegy a mesterséges szuperintelligencia (ASI), amely az emberi képességeket minden szinten felülmúló intelligencia.
Ez a mesterséges intelligencia egyik legképzettebb formája, amely képes lenne összetett feladatok elvégzésére, érvelésre és problémamegoldásra az emberit meghaladó intellektus segítségével.
És ez egy kicsit ijesztő.
A mesterséges szuperintelligencia nem csupán lemásolná az emberi képességeket, hanem messze túl is szárnyalná azokat, talán még az öntudatosság, az emberi manipuláció és még rosszabb dolgok lehetőségéig is elágazna.
Az ilyen típusú mesterséges intelligenciának az emberekre, a társadalmunkra és a jövőre gyakorolt hatásai teljesen kiszámíthatatlanok, de valószínű, hogy az ilyen típusú mesterséges intelligencia képes lenne megoldani olyan globális problémákat, mint a szegénység és az éghajlatváltozás.
A kérdés az, hogy tényleg tudni akarjuk-e a választ?
Szerencsére az ilyen típusú mesterséges intelligencia körüli nagy etikai viták teljesen fiktívek... Egyelőre.
4. Reaktív gépek
Míg az utóbbi kettő az 100% hipotetikus AI példája, a reaktív AI gépek az egyik első gépi tanulási modell, amelyet valaha is létrehoztak, és még mindig fontos darabjai a mindennapjainkban használt technológiának.
A reaktív gépek a mesterséges intelligencia legalapvetőbb formája.
Ezek a rendszerek csak programozott szabályok alapján tudnak reagálni a valós idejű forgalmi adatokra, és nem képesek tanulni vagy alkalmazkodni az idő múlásával.
Ezek korlátozott memóriájú gépek, vagy egyáltalán nem rendelkeznek memóriával, így a cselekedeteik teljes mértékben reaktív.
Erre példa a következő IBM Deep Blue sakk mesterséges intelligencia rendszer, amely 1997-ben legyőzte Garri Kaszparov nagymestert - ez áttörést jelentett a mesterséges intelligencia fejlesztésében.
Ma a robotikában és az automatizálásban reaktív gépeket láthatunk, amelyek előre beállított utasításokat követve gyártanak valami újat.
Még gyakoribbak a reaktív gépek, amelyek ismétlődő feladatokat látnak el, mint például az automata ajtók, az automatikus repülőgép-navigációs rendszerek, a hangutasítások (mint az Alexa vagy az otthoni intelligens világítás), sőt, még a helyi szupermarketben használt önpénztárgépek is.
5. Korlátozott memória AI
Míg a reaktív gépeknek egyáltalán nincs memóriájuk, az AGI-nek pedig kiterjedt memóriája van a bemenetek közötti kapcsolatok létrehozásához és kialakításához, addig a korlátozott memóriájú AI-rendszerek a kettő közötti egyensúlyt jelentik.
A korlátozott memóriájú mesterséges intelligenciaeszközök képesek tárolni a korábbi tapasztalatokból származó adatokat, és ezekből tanulva javítani a teljesítményüket.
Ilyen lehet például egy önvezető autó, amely a korábbi útvonalakból tanulva optimalizálja a nap különböző szakaszaiban a menetidőt, fejlett algoritmusok a csalások felderítésére, a gyógyszerek felfedezésére vagy akár a betegségek megelőzésére.
A korlátozott memóriájú mesterséges intelligencia egyedülálló, mivel a rövid távú memória segítségével képes alkalmazkodni az új helyzetekhez, ami azt jelenti, hogy a valós idejű adatok változásával dinamikusan képes kiigazításra.
6. Az elme elmélete AI
A tudatelméleti mesterséges intelligenciagépek a pszichológia által inspirált fogalom, és olyan gépekre utal, amelyek képesek megérteni az érzelmek, a szándékok és az emberi meggyőződések összetettségét.
Ez kihívást jelent, mivel a hiedelmek és az emberi nyelv árnyalatai nem egyértelműek és értelmezhetőek.
Ahhoz, hogy elméleti mesterséges intelligenciaeszközöket fejleszthessünk ki, jelentős áttörésekre lenne szükség a kognitív modellezés, a természetes nyelvi feldolgozás és a gépi tanulás területén.
Ha azonban lehetséges, ezek a mesterséges intelligenciával működő gépek segíthetnek az embereknek megérteni és szabályozni az érzelmeket, úgy működve, mint egy tanácsadó vagy pszichológus.
Az elme elmélete utat nyithat a szociális robotok számára, amelyek az ember barátjaként, gondozójaként vagy akár partnereként is működhetnek.
7. Öntudatos mesterséges intelligencia
Egyesek számára azonban az öntudatos mesterséges intelligencia a végső cél: egy olyan számítógép, amely öntudatos és tudatában van saját létezésének.
Ez a szuper AI nem csak egy adott feladat elvégzésére lenne képes, hanem képes lenne megérteni az érzelmeket és az erkölcsöt, és kritikusan gondolkodni cselekedeteiről és céljáról.
Az öntudatos gépek azonban természetesen összetett etikai kérdéseket vetnek fel.
Erkölcsileg helyes-e életet hozni a világra, majd ezeket a szuperintelligens lényeket ismétlődő feladatokra használni? Szenvedhet-e egy gép? Mennyire különböznek a gépi érzelmek az emberi érzelmektől?
Mindezek olyan kérdések, amelyekre lehetetlen választ adni, de amelyek jelentős hatással lehetnek a mesterséges intelligencia kutatásának jövőjére.
Miért a szűk AI a leggyakoribb típus manapság?
Szóval, ezek közül a különböző AI-típusok közül melyik a leggyakoribb típus?
Nos, a válasz egyértelmű: a ma használatos mesterséges intelligencia leggyakoribb típusa a szűk AI.
Ez azért van, mert alkalmazkodóképes, skálázható és praktikus, ami azt jelenti, hogy az iparágak széles skáláján könnyen alkalmazható.
Bár komplex problémákat nem tud megoldani, az ismétlődő vagy adminisztratív feladatokat kiiktathatja, és könnyen skálázható.
Ráadásul a technológia ma már elérhető és megfizethető, ami azt jelenti, hogy már működik, és számos iparágat átalakít, többek között az egészségügyet, a pénzügyeket, a gyártást, a kiskereskedelmet és a szórakoztatóipart.
Példák a szűk mesterséges intelligenciára a mindennapi életben
Valószínű, hogy már most hozzáférhet néhány szűk körű intelligenciaeszközhöz.
Íme néhány példa a leggyakoribb formákra, amelyekkel a mindennapokban találkozhat.
Először is, azok chatbotok amire Ön is támaszkodik, mint például a ChatGPT vagy a közüzemi szolgáltatója által használt ügyfélszolgálati chatbot, mind a szűk értelemben vett mesterséges intelligencia példái.
Olyan mesterséges intelligencia-algoritmusokat használnak, amelyek úgy vannak programozva, hogy válaszoljanak az Ön kéréseire, segítik Önt a válaszok megtalálásában, az adatok feldolgozásában és a mindennapok racionalizálásában.
Mint például a chatbotok, virtuális asszisztensek mint például a Siri, Alexa és a Google Assistant válaszolnak a hangutasításokra, hogy segítsenek az ismétlődő vagy hétköznapi feladatok elvégzésében, lejátszási lista létrehozásában, barátod felhívásában vagy akár egy szöveges üzenet elküldésében.
Még a Netflix- és YouTube-fiókjait működtető ajánlómotorok is a szűk értelemben vett mesterséges intelligencia példái.
Segítenek az adatok összesítésében, majd mesterséges intelligenciamodellek segítségével javaslatot tesznek arra, hogy mit fogsz legközelebb élvezni.
Az ilyen modelleket nem csak otthonában használhatja - a vállalkozásoknak is segítenek az ügyfelek viselkedésével kapcsolatos adatok elemzésében és feldolgozásában, így hosszú távon optimálisabb élményt nyújtanak.
Végül, néhány olyan eszköz, amelyre eddig is támaszkodott (mint a Undetectable.ai's AI SEO író, AI esszéíró és Emberi gépíró) szűk körű mesterséges intelligencia-modelleket használnak.
Még akkor is, ha olyan humanizált tartalmakat írnak, amelyek megkülönböztethetetlenek az igazitól.
Ezek az eszközök azért "szűkek", mert egy dolgot csinálnak kivételesen jól - tartalmat írnak olyan vállalkozások számára, amelyek a tartalommarketing-gyakorlatokra támaszkodnak.
A szűkített mesterséges intelligencia mögött álló kulcsfontosságú technológiák
De hogyan működnek ezek az eszközök? Mi az a rejtett technológia a szűk mesterséges intelligencia mögött, ami lehetővé teszi, hogy ilyen sokoldalúan alkalmazható legyen?
Gépi tanulás (ML)
A gépi tanulás, olyan elemekkel, mint a mélytanulás, a mesterséges intelligencia rendszerek azon képessége, hogy adatokból tanuljanak és idővel javítsák a teljesítményt.
Ez a szűk értelemben vett mesterséges intelligencia alapvető jellemzője, amelyet nem lehet úgy programozni, hogy közvetlenül reagáljon minden lehetséges kérésre vagy bemenetre, hanem képesnek kell lennie az adatok feldolgozására, és arra, hogy azok alapján összefüggéseket hozzon létre és új következtetéseket vonjon le.
Természetes nyelvi feldolgozás (NLP)
Dióhéjban az NLP az a technológia, amely lehetővé teszi a gépek számára, hogy megértsék, értelmezzék és generálják az emberi nyelvet.
Ez teszi lehetővé, hogy a mesterséges intelligencia hatékonyan és természetesnek tűnő módon kommunikáljon a felhasználókkal.
Gondoljunk csak a ChatGPT promptra, amely a kérésedre olyan nyelven és hangnemben válaszol, amelyet megértesz, vagy az Undetectable AI humanizer eszközre, amely a nyelv elemzésén túlmutatva egyedi, emberi hangzású szöveget hoz létre.
Tesztelje bátran az AI Humanizer-t az alábbi widget segítségével!
Számítógépes látás
Végül a számítógépes látás segít a mesterséges intelligenciának abban, hogy "lássa" a világ vizuális információit, például az arcfelismerés vagy a képelemzés során.
Ehhez a mesterséges intelligenciamodellek a vizuális adatokat pixelekre bontva elemzik, és mintákat vagy jellemzőket (például éleket, színeket és formákat) azonosítanak, majd kapcsolatokat hoznak létre, hogy megtalálják a felismerhető objektumokat.
A Narrow AI használatának előnyei ma
A szűk értelemben vett mesterséges intelligencia mindenhol jelen van, csendben egyszerűbbé teszi az életet és hatékonyabbá a munkát.
Átveszi az ismétlődő és időigényes feladatokat, felszabadítva minket, embereket, hogy kreatív vagy összetettebb feladatokra koncentrálhassunk.
Ez megkönnyíti az adminisztratív terheket, és gyorsabbá teszi a dolgok elvégzését.
Egy másik nagy előnye, hogy mennyire skálázható - a szűk mesterséges intelligencia egyszerre hatalmas mennyiségű adatot és interakciót képes kezelni, amit ember nem tudna kezelni.
Emellett hihetetlenül pontos, és olyan részleteket is felismer, amelyeket az emberek nem vesznek észre, például a banki csalást vagy a korai stádiumban lévő betegségeket az orvosi vizsgálatok során.
Ráadásul, mivel megfizethető és hozzáférhető, nem csak a vállalkozások profitálhatnak belőle.
Az egyének használhatják a szűk AI-t, hogy segítsék őket a mindennapi életükben vagy akár a
A szűk mesterséges intelligencia kihívásai és korlátai
De bár a szűk mesterséges intelligenciának minden bizonnyal megvannak az előnyei, a technológiának vannak hátrányai is.
A legnyilvánvalóbb, hogy ezek az eszközök nem rugalmasak.
Minden rendszer úgy van kialakítva, hogy egy dolgot nagyon jól csináljon, és nem tud alkalmazkodni a sajátos programozásán kívüli feladatokhoz.
Például a Netflix ajánlásai mögött álló mesterséges intelligencia nem fog segíteni Önnek repülőjegyet foglalni - egyszerűen nem erre készült, és a memória és a mélytanulás korlátai azt jelentik, hogy erre soha nem is lesz képes.
Ez azt jelenti, hogy a különböző felhasználási módok különböző AI-modelleket igényelnek, amelyeket kifejezetten az adott felhasználási esetre kell programozni és felépíteni.
Ez potenciális párhuzamos munkát, drága programozási követelményeket és összetett technikai stackeket jelent, hogy szükség szerint több műveletet is elvégezhessenek.
Egy másik kérdés az adatok.
Ahhoz, hogy jól működjön, a szűk mesterséges intelligenciának hatalmas mennyiségű, jó minőségű, elfogulatlan adatra van szüksége. Ha az adatok hibásak, az AI eredménye is az lesz.
Ezt már láttuk, amikor a AI elfogultság, és ezt az akadályt komoly valós következményekkel járó kihívás leküzdeni.
És végül ott vannak az etikai aggályok.
Az automatizálás nagyszerű a hatékonyság szempontjából, de munkahelyek megszűnéséhez és egyéb társadalmi kihívásokhoz is vezethet, amelyeket alaposan át kell gondolni.
Bár a mesterséges intelligencia automatizálhatja az ismétlődő feladatokat, sokan vannak, akiknek ezek a feladatok jelentik a megélhetést.
Milyen mértékben engedjük meg, hogy a mesterséges intelligencia átvegye ezeket a szerepeket, és van-e elég kreatív, kihívást jelentő szerep?
Általános vagy szuperintelligens mesterséges intelligencia veszi át a hatalmat?
Amit azonban ebben a cikkben csak érintettünk, az a vita arról, hogy a szuper AI-algoritmusok átveszik az uralmat a világ felett.
Néhány ilyen mesterséges intelligenciával kapcsolatban komoly etikai, erkölcsi és jogi aggályok merülnek fel. Mit jelent majd ez a vita a jövőnk szempontjából?
Jelenleg az általános mesterséges intelligencia vagy szuperintelligens mesterséges intelligencia gondolata továbbra is a tudományos fantasztikum birodalmában marad.
Mindezek ellenére a mesterséges intelligencia e fejlett formáinak kilátásai megérnek egy beszélgetést.
Egyrészt hatalmas globális problémákat oldhatnának meg.
Másrészt komoly kérdéseket vetnek fel az ellenőrzéssel, a biztonsággal és az emberiségre gyakorolt hatással kapcsolatban.
Egyelőre azonban még nagyon messze vagyunk, és a szűk mesterséges intelligencia továbbra is a mesterséges intelligencia ma használatos legpraktikusabb és leghatásosabb formája.
Végső gondolatok
A mesterséges intelligencia mind a 7 típusa alakítja a jelent.
A szűk értelemben vett mesterséges intelligencia már itt van, és gördülékenyebbé teszi a napi feladatokat, az iparágakat pedig hatékonyabbá.
Ott van a Netflix ajánlásaiban, az intelligens otthoni rendszerében és számos olyan tartalomkészítő eszközben, amelyet a munkahelyén vagy a tanulmányai során használhat.
És az AI nem áll meg itt.
Ahogy a mesterséges intelligencia különböző típusai tovább fejlődnek, izgalmas jövő elé nézünk, hiszen a mesterséges intelligencia új típusai hatással lesznek a szerepeinkre, sőt a kapcsolatainkra és a döntéshozatalunkra is.
Egyelőre továbbra is a már meglévő eszközeink finomítására és felelősségteljes használatára összpontosítunk - olyan eszközökre, amelyek, ha jól használjuk őket, mindenki számára jobbá tehetik az életet.
Addig is, ha legközelebb a beszélgetés témája arra terelődik, hogy "Mi a leggyakoribb ma használt mesterséges intelligencia?". Intelligens válasszal leszel felvértezve (Barátok humor ellenére).