Czy kiedykolwiek czułeś się jak Joey, gdy kupuje pojedynczą encyklopedię?
Mówienie o sztucznej inteligencji może czasami sprawiać takie wrażenie.
Wszyscy mówią o najnowszych systemach sztucznej inteligencji, używając nowego słownictwa, nowych przypadków użycia i najnowocześniejszych technologii, a (bądźmy szczerzy) może być dość trudno nadążyć.
Istnieją generatywne narzędzia AI do tworzenia treści;
Boty badawcze AI, które pomogą ci odpowiedzieć na każde pytanie, a nawet samojezdne samochody, które wykorzystują najnowszą technologię AI do poruszania się po drogach.
To wszystko może sprawić, że poczujesz się trochę zagubiony (tak jak Joey w tym filmie). Przyjaciele odcinek).
Jeśli chcesz odświeżyć swoją wiedzę na temat najpopularniejszych rodzajów sztucznej inteligencji, które są obecnie używane, czytaj dalej.
Na tym blogu omówimy 7 różnych rodzajów sztucznej inteligencji, do czego są one obecnie wykorzystywane i co to może oznaczać w przyszłości.
7 rodzajów sztucznej inteligencji: przegląd
Ogólnie rzecz biorąc, istnieje 7 rodzajów sztucznej inteligencji.
Każdy z typów reprezentuje inną zdolność lub specjalizację.
Jakie jest zatem 7 rodzajów sztucznej inteligencji? Rozbijmy to na czynniki pierwsze.
Nigdy więcej nie martw się, że sztuczna inteligencja wykryje twoje teksty. Undetectable AI Może ci pomóc:
- Spraw, by pisanie wspomagane przez sztuczną inteligencję wyglądało podobny do człowieka.
- Obejście wszystkie główne narzędzia do wykrywania AI za pomocą jednego kliknięcia.
- Użycie AI bezpiecznie i pewnie w szkole i pracy.
| Typ sztucznej inteligencji | Opis | Przykłady |
| Wąska sztuczna inteligencja (ANI) | Specjalizuje się w jednym zadaniu, nie ma pamięci i nie może dostosować się poza wstępnie skonfigurowanymi parametrami. | Siri, system rekomendacji Netflix, chatboty obsługi klienta. |
| Sztuczna inteligencja ogólna (AGI) | Hipotetyczna sztuczna inteligencja podobna do ludzkiej, zdolna do rozumienia, uczenia się i samodzielnego wykonywania złożonych zadań. | Jeszcze nie opracowany. |
| Sztuczna superinteligencja (ASI) | Hipotetyczna sztuczna inteligencja przewyższająca ludzką, zdolna do rozwiązywania globalnych problemów, ale budząca wątpliwości etyczne. | Jeszcze nie opracowany. |
| Maszyny reaktywne | Podstawowa sztuczna inteligencja, która reaguje na dane w czasie rzeczywistym, bez pamięci i możliwości uczenia się. | Sztuczna inteligencja szachowa Deep Blue firmy IBM, automatyczne drzwi, inteligentne światła, automaty samoobsługowe. |
| Ograniczona pamięć AI | Sztuczna inteligencja z pamięcią krótkotrwałą pozwala jej uczyć się na podstawie wcześniejszych doświadczeń i dostosowywać się w czasie rzeczywistym. | Samojezdne samochody, systemy wykrywania oszustw, algorytmy odkrywania leków. |
| Teoria umysłu AI | Hipotetyczna sztuczna inteligencja zdolna do rozumienia emocji, intencji i przekonań, inspirowana ludzką psychologią. | Koncepcyjne; może prowadzić do robotów społecznych lub doradców AI. |
| Samoświadoma sztuczna inteligencja | Hipotetyczna sztuczna inteligencja z samoświadomością, zdolna do krytycznego myślenia, rozumienia emocji i stawiania istotnych pytań etycznych. | Nie został jeszcze opracowany (i może być niemożliwy, choć dla niektórych może być ostatecznym celem). |
1. Wąska sztuczna inteligencja (Artificial Narrow Intelligence - ANI)
Wąska sztuczna inteligencja jest obecnie najczęściej używanym typem sztucznej inteligencji i prawdopodobnie już korzystasz z narzędzi wąskiej sztucznej inteligencji, nawet o tym nie wiedząc.
Wąska sztuczna inteligencja, taka jak Siri, chatbot obsługi klienta, czy nawet algorytm rekomendacji Netflixa, jest "wąska" w tym sensie, że jest naprawdę dobra w jednym zadaniu.
W przeciwieństwie do bardziej złożonych form sztucznej inteligencji, którym przyjrzymy się później, wąska inteligencja nie może myśleć, rozumować ani dostosowywać się poza określonym programowaniem; może po prostu wykonać jedno zadanie w ramach wstępnie skonfigurowanych parametrów.
Ważną różnicą między wąską sztuczną inteligencją a bardziej zaawansowanymi rodzajami sztucznej inteligencji jest brak pamięci.
Wąskie narzędzia AI nie mogą przechowywać danych i uczyć się na ich podstawie, ani stosować uczenia się z jednego zadania do drugiego; wszystkie jego działania muszą być wstępnie skonfigurowane i oparte na regułach.
2. Sztuczna inteligencja ogólna (AGI)
Teraz przenosimy się poza sferę rzeczywistości do potencjalnego przyszłego typu sztucznej inteligencji.
Sztuczna inteligencja ogólna jest obecnie hipotetyczna i oznaczałaby, że maszyna miałaby ludzka inteligencjaz umiejętnością rozumienia, uczenia się i samodzielnego wykonywania szerokiego zakresu złożonych zadań.
Ale może to być dość skomplikowane, gdy mówimy "ludzka inteligencja" w odniesieniu do AGI.
Teoretycznie, AGI posiadałaby inteligencję, która byłaby nie do odróżnienia od ludzkiej.
Jednak dokładniej, AGI byłaby bardziej inteligentna niż człowiek, ponieważ jej zdolność do przetwarzania ogromnych ilości danych znacznie przewyższałaby zdolność ludzkiego mózgu.
Nie martw się jednak.
AGI jest wciąż dość odległa i wymagałaby znaczących przełomów w obszarach takich jak projektowanie sieci neuronowych, uczenie maszynowe i robotyka, aby stać się rzeczywistością.
3. Sztuczna superinteligencja (ASI)
Pójdźmy jeszcze dalej. Krokiem poza AGI jest sztuczna superinteligencja (ASI), czyli inteligencja przewyższająca ludzkie możliwości na każdym poziomie.
Jest to sztuczna inteligencja w jednej ze swoich najbardziej wydajnych form, która byłaby zdolna do wykonywania złożonych zadań, rozumowania i rozwiązywania problemów przy użyciu intelektu przewyższającego ludzki.
I to jest trochę przerażające.
Sztuczna superinteligencja nie tylko powielałaby ludzkie zdolności; znacznie by je przewyższała, być może nawet wkraczając w możliwość samoświadomości, ludzkiej manipulacji i gorszych rzeczy.
Implikacje tego rodzaju sztucznej inteligencji dla ludzi, naszego społeczeństwa i przyszłości są całkowicie nieprzewidywalne, ale jest prawdopodobne, że tego rodzaju sztuczna inteligencja byłaby w stanie rozwiązać globalne problemy, takie jak ubóstwo i załamanie klimatu.
Pytanie brzmi, czy naprawdę chcemy znać odpowiedź?
Na szczęście wielkie debaty etyczne wokół tego typu sztucznej inteligencji są całkowicie fikcyjne... Na razie.
4. Maszyny reaktywne
Podczas gdy dwa ostatnie są przykładami hipotetycznej sztucznej inteligencji 100%, reaktywne maszyny AI są jednym z pierwszych modeli uczenia maszynowego, jakie kiedykolwiek stworzono i nadal są ważnymi elementami technologii w naszej codzienności.
Maszyny reaktywne są najbardziej podstawową formą sztucznej inteligencji.
Systemy te mogą reagować tylko na dane o ruchu drogowym w czasie rzeczywistym w oparciu o zaprogramowane reguły i nie mogą się uczyć ani dostosowywać w czasie.
Są to maszyny z ograniczoną pamięcią lub całkowicie pozbawione pamięci, więc ich działania są całkowicie reaktywny.
Przykładem tego jest Deep Blue firmy IBM szachowy system AI, który pokonał arcymistrza Garriego Kasparowa w 1997 roku - przełom w rozwoju AI.
Dziś w robotyce i automatyce można zobaczyć reaktywne maszyny, które wykonują wstępnie skonfigurowany zestaw instrukcji, aby wyprodukować coś nowego.
Jeszcze bardziej powszechne, reaktywne maszyny zasilają powtarzalne zadania, takie jak automatyczne drzwi, zautomatyzowane systemy nawigacji samolotowej, polecenia głosowe (takie jak w Alexie lub inteligentnym oświetleniu w domu), a nawet automaty samoobsługowe, z których korzystasz w lokalnym supermarkecie.
5. Ograniczona pamięć AI
Podczas gdy maszyny reaktywne nie mają żadnej pamięci, a AGI ma rozległą pamięć do tworzenia i tworzenia połączeń między danymi wejściowymi, systemy AI z ograniczoną pamięcią stanowią równowagę między tymi dwoma.
Narzędzia AI z ograniczoną pamięcią mogą przechowywać dane z poprzednich doświadczeń i uczyć się na ich podstawie, aby poprawić swoją wydajność.
Przykładem może być samonawigujący samochód, który uczy się na podstawie poprzednich tras, aby zoptymalizować czas podróży w różnych porach dnia, zaawansowane algorytmy do wykrywania oszustw, odkrywania leków, a nawet zapobiegania chorobom.
Sztuczna inteligencja z ograniczoną pamięcią jest wyjątkowa, ponieważ może dostosowywać się do nowych sytuacji, wykorzystując swoją pamięć krótkotrwałą, co oznacza, że jest w stanie dynamicznie dostosowywać się do zmian danych w czasie rzeczywistym.
6. Teoria umysłu AI
Teoria umysłu maszyn AI to koncepcja inspirowana psychologią i odnosi się do maszyn, które są w stanie zrozumieć złożoność emocji, intencji i ludzkich przekonań.
Jest to wyzwanie, ponieważ przekonania i niuanse ludzkiego języka nie są proste i podlegają interpretacji.
Abyśmy mogli opracować narzędzia sztucznej inteligencji oparte na teorii umysłu, potrzebne byłyby znaczące przełomy w modelowaniu poznawczym, przetwarzaniu języka naturalnego i uczeniu maszynowym.
Jeśli jednak jest to możliwe, te maszyny AI mogłyby pomóc ludziom zrozumieć i regulować emocje, działając jak doradca lub psycholog.
Teoria umysłu może utorować drogę dla robotów społecznych, które mogłyby działać jako przyjaciele, opiekunowie, a nawet partnerzy ludzi.
7. Samoświadoma sztuczna inteligencja
Jednak dla niektórych osób samoświadoma sztuczna inteligencja jest ostatecznym celem: komputer, który jest samoświadomy i świadomy własnego istnienia.
Ta super SI byłaby nie tylko zdolna do wykonywania określonych zadań, ale także byłaby w stanie zrozumieć emocje i moralność oraz krytycznie myśleć o swoich działaniach i celu.
Jednak oczywiście samoświadome maszyny rodzą złożone pytania etyczne.
Czy moralnie słuszne jest powoływanie życia na świat, a następnie wykorzystywanie tych superinteligentnych istot do wykonywania powtarzalnych zadań? Czy maszyna może cierpieć? Jak bardzo emocje maszyn różnią się od ludzkich?
Na wszystkie te pytania nie da się odpowiedzieć, ale mogą one mieć znaczący wpływ na przyszłość badań nad sztuczną inteligencją.
Dlaczego wąska sztuczna inteligencja jest obecnie najpopularniejszym typem
Tak więc, biorąc pod uwagę wszystkie te różne rodzaje sztucznej inteligencji, który z nich jest najbardziej powszechny?
Cóż, odpowiedź jest jasna: najbardziej powszechnym rodzajem sztucznej inteligencji jest obecnie wąska sztuczna inteligencja.
Wynika to z faktu, że jest on adaptowalny, skalowalny i praktyczny, co oznacza, że można go dość łatwo wdrożyć w wielu branżach.
Chociaż nie może rozwiązać złożonych problemów, może wyeliminować powtarzalne lub administracyjne zadania i może być łatwo skalowany.
Ponadto technologia ta jest dziś dostępna i niedroga, co oznacza, że już działa, zmieniając krajobraz wielu branż, w tym opieki zdrowotnej, finansów, produkcji, handlu detalicznego i rozrywki.
Przykłady wąskiej sztucznej inteligencji w życiu codziennym
Prawdopodobnie będziesz mieć dostęp do niektórych wąskich narzędzi wywiadowczych.
Oto kilka przykładów najpopularniejszych form, z którymi można się spotkać w codziennym życiu.
Po pierwsze, te chatboty ChatGPT lub chatbot do obsługi klienta, z którego korzysta dostawca usług komunalnych, to przykłady wąskiej sztucznej inteligencji.
Korzystają one z algorytmów sztucznej inteligencji, które są zaprogramowane tak, aby reagować na żądania użytkowników, pomagając w znajdowaniu odpowiedzi, przetwarzaniu danych i usprawnianiu codziennej pracy.
Na przykład chatboty, wirtualni asystenci Siri, Alexa i Google Assistant reagują na polecenia głosowe, pomagając w wykonywaniu powtarzalnych lub przyziemnych zadań, tworzeniu listy odtwarzania, dzwonieniu do znajomego, a nawet wysyłaniu wiadomości tekstowych.
Nawet te silniki rekomendacji, które zasilają Twoje konta Netflix i YouTube, są przykładami wąskiej sztucznej inteligencji.
Pomagają agregować dane, a następnie wykorzystują modele sztucznej inteligencji, aby zasugerować, co spodoba ci się w następnej kolejności.
Tego rodzaju modele nie są używane tylko w domu - pomagają również firmom analizować i przetwarzać dane dotyczące zachowań klientów, pomagając im zapewnić bardziej optymalne wrażenia w dłuższej perspektywie czasowej
Wreszcie, niektóre narzędzia, na których można polegać (takie jak Undetectable.ai's AI SEO Writer, AI Essay Writer i Human Typer) wykorzystują wąskie modele sztucznej inteligencji.
Nawet gdy piszą humanizowane treści, które są nie do odróżnienia od prawdziwych.
Narzędzia te są "wąskie", ponieważ robią jedną rzecz wyjątkowo dobrze - piszą treści dla firm, które polegają na praktykach marketingu treści.
Kluczowe technologie stojące za wąską sztuczną inteligencją
Ale jak działają te narzędzia? Jaka technologia kryje się za wąską sztuczną inteligencją, która pozwala jej na tak wszechstronne zastosowanie?
Uczenie maszynowe (ML)
Uczenie maszynowe, z elementami takimi jak głębokie uczenie, to zdolność systemów sztucznej inteligencji do uczenia się na podstawie danych i poprawy wydajności w czasie.
Jest to podstawowa cecha wąskiej sztucznej inteligencji, której nie można zaprogramować tak, aby reagowała bezpośrednio na każdy możliwy monit lub dane wejściowe, ale raczej musi być w stanie przetwarzać dane i wykorzystywać je do tworzenia połączeń i syntezy nowych wniosków.
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)
W skrócie, NLP to technologia, która umożliwia maszynom rozumienie, interpretowanie i generowanie ludzkiego języka.
To właśnie pozwala sztucznej inteligencji skutecznie komunikować się z użytkownikami w sposób, który wydaje się naturalny.
Pomyśl o podpowiedzi ChatGPT, która odpowiada na Twój monit w języku i tonie głosu, który możesz zrozumieć lub o narzędziu Undetectable AI humanizer, które wykracza poza analizę języka, aby stworzyć unikalny, ludzko brzmiący tekst.
Zachęcamy do przetestowania naszego AI Humanizer za pomocą poniższego widżetu!
Wizja komputerowa
Wreszcie, wizja komputerowa pomaga sztucznej inteligencji "widzieć" informacje wizualne ze świata, takie jak rozpoznawanie twarzy lub analiza obrazu.
W tym celu modele sztucznej inteligencji analizują dane wizualne, dzieląc je na piksele i identyfikując wzorce lub cechy (takie jak krawędzie, kolory i kształty), a następnie tworząc połączenia w celu znalezienia określonych obiektów, które mogą rozpoznać.
Korzyści z korzystania z wąskiej sztucznej inteligencji już dziś
Wąska sztuczna inteligencja jest wszędzie, po cichu upraszczając życie i zwiększając wydajność pracy.
Podejmuje się powtarzalnych i czasochłonnych zadań, uwalniając nas, ludzi, do skupienia się na kreatywnych lub bardziej złożonych zadaniach.
Zmniejsza to obciążenie administracyjne i przyspiesza załatwianie spraw.
Kolejną dużą zaletą jest skalowalność - wąska sztuczna inteligencja może obsługiwać ogromne ilości danych i interakcji jednocześnie, z czym nie poradziłby sobie żaden człowiek.
Jest również niezwykle dokładny, wyłapując szczegóły, które ludzie mogą przeoczyć, takie jak wykrywanie oszustw w bankowości lub wykrywanie wczesnych stadiów chorób w skanach medycznych.
Ponadto, ponieważ jest przystępny cenowo i dostępny, korzyści odnoszą nie tylko firmy.
Osoby fizyczne mogą korzystać z wąskiej sztucznej inteligencji, aby pomóc im w codziennym życiu, a nawet w ich
Wyzwania i ograniczenia wąskiej sztucznej inteligencji
Ale choć wąska sztuczna inteligencja z pewnością ma swoje zalety, istnieją pewne wady tej technologii.
Najbardziej oczywiste jest to, że narzędzia te nie są elastyczne.
Każdy system jest zbudowany tak, aby robić jedną rzecz naprawdę dobrze i nie może dostosować się do zadań wykraczających poza jego specyficzne programowanie.
Na przykład sztuczna inteligencja stojąca za rekomendacjami Netflixa nie pomoże ci zarezerwować lotu - po prostu nie jest do tego stworzona, a jej ograniczenia pamięci i głębokiego uczenia oznaczają, że nigdy nie będzie w stanie tego zrobić.
Oznacza to, że różne zastosowania wymagają różnych modeli sztucznej inteligencji, które muszą być zaprogramowane i zbudowane specjalnie dla tego jednego przypadku użycia.
Oznacza to potencjalne powielanie pracy, kosztowne wymagania programistyczne i złożone stosy technologiczne do wykonywania wielu działań zgodnie z wymaganiami.
Kolejną kwestią są dane.
Aby dobrze działać, wąska sztuczna inteligencja potrzebuje ogromnych ilości wysokiej jakości, bezstronnych danych. Jeśli dane są wadliwe, wyniki sztucznej inteligencji również takie będą.
Widzieliśmy to już w przypadku Stronniczość AIJest to trudna do pokonania przeszkoda o poważnych konsekwencjach w świecie rzeczywistym.
I wreszcie, istnieją obawy natury etycznej.
Automatyzacja jest świetna pod względem wydajności, ale może również prowadzić do utraty miejsc pracy i innych wyzwań społecznych, które wymagają starannego rozważenia.
Podczas gdy sztuczna inteligencja może zautomatyzować powtarzalne zadania, jest wiele osób, które polegają na tych zadaniach, aby się utrzymać.
W jakim stopniu powinniśmy pozwolić sztucznej inteligencji przejąć te role i czy jest wystarczająco dużo kreatywnych, wymagających ról?
Czy ogólna lub superinteligentna sztuczna inteligencja przejmie kontrolę?
Ale coś, co tylko poruszyliśmy w tym artykule, to debata na temat super algorytmów AI przejmujących świat.
Istnieją poważne obawy etyczne, moralne i prawne dotyczące niektórych z tych rodzajów sztucznej inteligencji. Co ta debata będzie oznaczać dla naszej przyszłości?
Obecnie idea ogólnej sztucznej inteligencji lub superinteligentnej sztucznej inteligencji pozostaje mocno w sferze science fiction.
To powiedziawszy, perspektywa tych zaawansowanych form sztucznej inteligencji jest warta rozmowy.
Z jednej strony mogłyby one rozwiązać ogromne globalne problemy.
Z drugiej strony rodzą poważne pytania dotyczące kontroli, bezpieczeństwa i wpływu na ludzkość.
Na razie jednak wciąż jesteśmy daleko, a wąska sztuczna inteligencja pozostaje najbardziej praktyczną i wpływową formą sztucznej inteligencji w użyciu.
Przemyślenia końcowe
Wszystkie 7 typów sztucznej inteligencji kształtuje teraźniejszość.
Wąska sztuczna inteligencja już tu jest, sprawiając, że codzienne zadania stają się płynniejsze, a branże bardziej wydajne.
Znajduje się w rekomendacjach Netflix, systemie inteligentnego domu i wielu narzędziach do tworzenia treści, z których możesz korzystać w pracy lub na studiach.
AI na tym nie poprzestanie.
Ponieważ różne rodzaje sztucznej inteligencji nadal ewoluują, czeka nas ekscytująca przyszłość, w której nowe rodzaje sztucznej inteligencji będą miały wpływ na nasze role, a nawet relacje i podejmowanie decyzji.
Na razie skupiamy się na udoskonalaniu i odpowiedzialnym korzystaniu z narzędzi, którymi już dysponujemy - narzędzi, które dobrze wykorzystane mogą uczynić życie lepszym dla wszystkich.
W międzyczasie, następnym razem, gdy temat rozmowy przeniesie się na "Jaki jest obecnie najczęściej używany rodzaj sztucznej inteligencji?". będziesz wyposażony w inteligentną odpowiedź (Przyjaciele niezależnie od humoru).