Вы когда-нибудь чувствовали себя как Джоуи, когда он покупает одну энциклопедию?
Разговоры об искусственном интеллекте иногда кажутся именно такими.
Все говорят о новейших системах искусственного интеллекта, используют новую лексику, новые сценарии использования и передовые технологии, и (будем честны) за этим бывает довольно сложно угнаться.
Существуют генеративные инструменты ИИ для создания контента;
Исследовательские боты с искусственным интеллектом, которые помогут вам ответить на любой вопрос, и даже самоуправляемые автомобили, которые используют новейшие технологии искусственного интеллекта для навигации на дороге.
Все это может заставить вас почувствовать себя немного растерянным (как Джоуи в том Друзья эпизод).
Если вы хотите подтянуть свои знания о наиболее распространенных типах искусственного интеллекта, которые используются сегодня, читайте дальше.
В этом блоге мы расскажем о 7 различных типах ИИ, о том, для чего они используются в настоящее время, и о том, что это может означать в будущем.
7 типов искусственного интеллекта: обзор
В целом существует 7 типов искусственного интеллекта.
Каждый из типов представляет собой различные возможности или специализацию.
Итак, каковы же 7 типов ИИ? Давайте разберемся.
Никогда больше не беспокойтесь о том, что ИИ обнаружит ваши сообщения. Undetectable AI Мы можем помочь вам:
- Сделайте так, чтобы ваши записи с помощью искусственного интеллекта появились человекоподобный.
- Байпас все основные инструменты обнаружения ИИ одним щелчком мыши.
- Используйте AI безопасно и уверенно в школе и на работе.
| Тип искусственного интеллекта | Описание | Примеры |
| Узкий AI (ANI) | Специализируется на выполнении одной задачи, не обладает памятью и не может адаптироваться за пределами заданных параметров. | Siri, рекомендательная система Netflix, чат-боты для обслуживания клиентов. |
| Искусственный интеллект (AGI) | Гипотетический ИИ с человекоподобным интеллектом, способный понимать, обучаться и самостоятельно выполнять сложные задачи. | Пока не разработано. |
| Искусственный сверхинтеллект (ИСИ) | Гипотетический ИИ, превосходящий человеческий интеллект, способный решать глобальные проблемы, но вызывающий этические опасения. | Пока не разработано. |
| Реактивные машины | Базовый ИИ, реагирующий на данные в реальном времени, без памяти и возможностей обучения. | Шахматный искусственный интеллект Deep Blue от IBM, автоматические двери, умное освещение, автоматы самообслуживания. |
| ИИ с ограниченной памятью | ИИ с кратковременной памятью, позволяющей ему учиться на прошлом опыте и адаптироваться в режиме реального времени. | Самоуправляемые автомобили, системы обнаружения мошенничества, алгоритмы обнаружения лекарств. |
| Теория разума ИИ | Гипотетический ИИ, способный понимать эмоции, намерения и убеждения, вдохновленный человеческой психологией. | Концептуально; может привести к созданию социальных роботов или ИИ-консультантов. |
| Самосознающий ИИ | Гипотетический ИИ с самосознанием, способный критически мыслить, понимать эмоции и поднимать важные этические вопросы. | Еще не разработано (и может быть невозможно, хотя для некоторых это может быть конечной целью) |
1. Узкий ИИ (искусственный узкий интеллект - ANI)
Узкий ИИ - самый распространенный тип ИИ, используемый сегодня, и вполне вероятно, что вы уже используете инструменты узкого ИИ, даже не подозревая об этом.
Узкий ИИ, например Siri, чатбот для обслуживания клиентов или даже рекомендательный алгоритм Netflix, "узок" в том смысле, что он действительно хорош в выполнении одной задачи.
В отличие от более сложных форм ИИ, которые мы рассмотрим позже, узкий интеллект не может думать, рассуждать или адаптироваться за пределами конкретной программы; он может просто выполнять одну задачу в рамках заранее заданных параметров.
Важным отличием узкого ИИ от более продвинутых типов искусственного интеллекта является отсутствие памяти.
Инструменты узкого ИИ не могут хранить данные и обучаться на их основе, а также применять полученные знания при решении одной задачи к другой; все их действия должны быть заранее настроены и основаны на правилах.
2. Искусственный общий интеллект (ИОИ)
Теперь мы выходим за рамки реальности и переходим к потенциальному будущему типу ИИ.
Искусственный интеллект в настоящее время является гипотетическим и означает, что машина будет иметь человеческий интеллектСпособность понимать, изучать и самостоятельно выполнять огромный спектр сложных задач.
Но когда мы говорим "человеческий интеллект", имея в виду AGI, это может стать довольно сложным.
Теоретически, AGI будут обладать интеллектом, неотличимым от человеческого.
Однако, если говорить точнее, AGI будет более интеллектуальным, чем человек, поскольку его способность обрабатывать огромное количество данных значительно превысит возможности человеческого мозга.
Не волнуйтесь.
До появления AGI еще очень далеко, и чтобы стать реальностью, потребуются значительные прорывы в таких областях, как проектирование нейронных сетей, машинное обучение и робототехника.
3. Искусственный сверхинтеллект (ИСИ)
Давайте пойдем еще дальше. Шагом дальше AGI является искусственный сверхинтеллект (ASI), который представляет собой интеллект, превосходящий человеческие возможности на всех уровнях.
Это ИИ в одной из его самых мощных форм, и он будет способен выполнять сложные задачи, рассуждать и решать проблемы, используя интеллект, превосходящий человеческий.
И это немного пугает.
Искусственный сверхинтеллект будет не просто повторять человеческие возможности, он будет значительно превосходить их, возможно, даже расширяя возможности самосознания, манипулирования людьми и т. д.
Последствия такого ИИ для человека, нашего общества и будущего совершенно непредсказуемы, но вполне вероятно, что он сможет решить такие глобальные проблемы, как бедность и ухудшение климата.
Вопрос в том, действительно ли мы хотим знать ответ?
К счастью, большие этические споры вокруг этого типа искусственного интеллекта полностью вымышлены... Пока.
4. Реактивные машины
Если последние два примера - это примеры 100% гипотетического ИИ, то реактивные машины с ИИ - одни из первых созданных моделей машинного обучения, которые до сих пор являются важными частями техники в нашей повседневной жизни.
Реактивные машины - это самая базовая форма ИИ.
Эти системы могут реагировать на данные о дорожном движении в режиме реального времени только на основе запрограммированных правил и не могут обучаться или адаптироваться с течением времени.
Они имеют ограниченный объем памяти или вообще ее лишены, поэтому их действия полностью реактивный.
В качестве примера можно привести Deep Blue от IBM шахматная система искусственного интеллекта, победившая гроссмейстера Гарри Каспарова в 1997 году, что стало прорывом в развитии ИИ.
Сегодня в робототехнике и автоматизации можно увидеть реактивные машины, которые, следуя заранее подготовленному набору инструкций, производят что-то новое.
Еще чаще реактивные машины выполняют повторяющиеся задачи, например, автоматические двери, автоматические системы навигации самолетов, голосовые команды (как в вашем Alexa или "умных" светильниках), и даже автоматы самообслуживания, которыми вы пользуетесь в местном супермаркете.
5. Ограниченная память AI
В то время как реактивные машины вообще не имеют памяти, а AGI обладают обширной памятью для создания и формирования связей между входными данными, системы ИИ с ограниченной памятью представляют собой баланс между ними.
Инструменты ИИ с ограниченной памятью могут хранить данные из прошлого опыта и учиться на них, чтобы улучшить свою работу.
В качестве примера можно привести самонавигационный автомобиль, который учится на прошлых маршрутах, чтобы оптимизировать время поездки в разные периоды дня, продвинутые алгоритмы для выявления мошенничества, открытия лекарств или даже профилактики заболеваний.
ИИ с ограниченной памятью уникален тем, что он может адаптироваться к новым ситуациям, используя свою кратковременную память, а значит, способен динамически корректировать ситуацию по мере изменения данных в реальном времени.
6. Теория разума ИИ
Теория разума ИИ машин - это концепция, вдохновленная психологией, и относится к машинам, способным понимать сложность эмоций, намерений и человеческих убеждений.
Это непростая задача, поскольку убеждения и нюансы человеческого языка не являются однозначными и допускают интерпретацию.
Чтобы разработать инструменты ИИ для создания теории разума, потребуются значительные прорывы в области когнитивного моделирования, обработки естественного языка и машинного обучения.
Однако, если это возможно, эти машины с искусственным интеллектом могли бы помогать людям понимать и регулировать эмоции, работая подобно консультантам или психологам.
Теория разума может проложить путь к созданию социальных роботов, которые смогут выступать в роли друзей, сиделок или даже партнеров для человека.
7. Самосознающий ИИ
Тем не менее, для некоторых людей самосознательный ИИ - это конечная цель: компьютер, который будет самосознательным и осознающим свое собственное существование.
Этот супер ИИ будет способен не только выполнять конкретные задачи, но и понимать эмоции и мораль, критически осмысливать свои действия и цели.
Однако, конечно, самоосознающие машины поднимают сложные этические вопросы.
Правильно ли с моральной точки зрения создавать жизнь, а затем использовать эти сверхразумные существа для выполнения повторяющихся задач? Может ли машина страдать? Насколько отличаются эмоции машин от человеческих?
Все это вопросы, на которые невозможно ответить, но которые могут иметь значительные последствия для будущего исследований в области ИИ.
Почему узкий искусственный интеллект - самый распространенный тип на сегодняшний день
Итак, среди всех этих различных типов ИИ, какой из них наиболее распространен?
Ответ очевиден: самый распространенный тип искусственного интеллекта, используемый сегодня, - это узкий ИИ.
Это потому, что он адаптируемый, масштабируемый и практичный, а значит, его можно легко внедрить в самых разных отраслях.
Хотя он не может решить сложные проблемы, он может устранить повторяющиеся или административные задачи и легко масштабируется.
Кроме того, сегодня эта технология доступна и недорога, а значит, она уже работает, изменяя ландшафт многих отраслей, включая здравоохранение, финансы, производство, розничную торговлю и развлечения.
Примеры узкого ИИ в повседневной жизни
Вполне вероятно, что уже сейчас у вас есть доступ к некоторым инструментам узкой разведки.
Вот несколько примеров наиболее распространенных форм, с которыми вы можете столкнуться в повседневной жизни.
Во-первых, те. Чатботы Например, ChatGPT или чатбот для обслуживания клиентов, которым пользуется поставщик коммунальных услуг, - все это примеры узкого ИИ.
Они используют алгоритмы искусственного интеллекта, которые запрограммированы отвечать на ваши запросы, помогая вам находить ответы, обрабатывать данные и оптимизировать ваши будни.
Например, чатботы, виртуальные помощники Siri, Alexa и Google Assistant реагируют на голосовые команды, помогая вам выполнять повторяющиеся или обыденные задачи, создавать плейлист, звонить другу или даже отправлять текстовые сообщения.
Даже те рекомендательные системы, которые работают на ваших аккаунтах Netflix и YouTube, являются примерами узкого ИИ.
Они помогают обобщить ваши данные, а затем с помощью моделей искусственного интеллекта предлагают, что вам понравится в следующий раз.
Подобные модели используются не только в вашем доме - они также помогают компаниям анализировать и обрабатывать данные о поведении клиентов, обеспечивая более оптимальный опыт в долгосрочной перспективе.
Наконец, некоторые из инструментов, на которые вы привыкли полагаться (например, Undetectable.ai's ИИ SEO-писатель, Писатель эссе по искусственному интеллекту и Типировщик людей) используют узкие модели искусственного интеллекта.
Даже когда они пишут очеловеченный контент, неотличимый от реального.
Эти инструменты можно назвать "узкими", потому что они исключительно хорошо справляются с одной задачей - написанием контента для компаний, которые полагаются на практику контент-маркетинга.
Ключевые технологии, лежащие в основе узкого искусственного интеллекта
Но как работают эти инструменты? Что скрывается за узконаправленным ИИ, который позволяет ему быть настолько универсальным в применении?
Машинное обучение (ML)
Машинное обучение с элементами глубокого обучения - это способность систем искусственного интеллекта обучаться на основе данных и улучшать производительность с течением времени.
Это фундаментальная особенность узкого ИИ, который не может быть запрограммирован на прямой ответ на каждый возможный запрос или ввод, а должен уметь обрабатывать данные и использовать их для установления связей и синтеза новых выводов.
Обработка естественного языка (NLP)
В двух словах, НЛП - это технология, позволяющая машинам понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык.
Это то, что позволяет ИИ эффективно общаться с пользователями так, чтобы чувствовать себя естественно.
Подумайте о подсказке ChatGPT, которая отвечает на ваш запрос на понятном вам языке и тоном голоса, или об инструменте гуманизации Undetectable AI, который не ограничивается анализом языка, а создает уникальный текст с человеческим звучанием.
Не стесняйтесь тестировать наш искусственный интеллект Humanizer, используя виджет ниже!
Компьютерное зрение
Наконец, компьютерное зрение помогает ИИ "видеть" визуальную информацию из окружающего мира, например, распознавание лиц или анализ изображений.
Для этого модели искусственного интеллекта анализируют визуальные данные, разбивая их на пиксели и выявляя закономерности или особенности (например, края, цвета и формы), а затем устанавливают связи для поиска конкретных объектов, которые они могут распознать.
Преимущества использования узкого искусственного интеллекта уже сегодня
Узкий искусственный интеллект повсюду, он незаметно делает жизнь проще, а работу эффективнее.
Она берет на себя повторяющиеся и отнимающие много времени задачи, освобождая нас, людей, чтобы мы могли сосредоточиться на творческих или более сложных задачах.
Это облегчает административное бремя и ускоряет выполнение задач.
Еще одним важным преимуществом является масштабируемость - узконаправленный ИИ может обрабатывать огромные объемы данных и взаимодействий одновременно, что не под силу ни одному человеку.
Кроме того, он невероятно точен, улавливая детали, которые человек может пропустить, например, выявляя мошенничество в банковской сфере или обнаруживая болезни на ранних стадиях при медицинском сканировании.
Кроме того, благодаря своей доступности и дешевизне, выгоду получают не только предприятия.
Люди могут использовать узконаправленный ИИ, чтобы помочь им в повседневной жизни или даже в
Проблемы и ограничения узкого ИИ
Но, несмотря на то, что узконаправленный ИИ, безусловно, имеет свои преимущества, у этой технологии есть и недостатки.
Наиболее очевидным является то, что эти инструменты не являются гибкими.
Каждая система создана для того, чтобы делать что-то одно, и не может адаптироваться к задачам, выходящим за рамки ее специфических программ.
Например, ИИ, стоящий за рекомендациями Netflix, не поможет вам забронировать билет на самолет - он просто не создан для этого, а ограничения памяти и глубокого обучения означают, что у него никогда не будет такой возможности.
Это означает, что для разных целей требуются разные модели ИИ, которые должны быть запрограммированы и созданы специально для этого случая.
Это означает потенциальное дублирование работы, необходимость дорогостоящего программирования и сложные технологические стеки для выполнения нескольких необходимых действий.
Другой вопрос - данные.
Для успешной работы узкопрофильному ИИ необходимы огромные объемы высококачественных и объективных данных. Если данные будут неполноценными, то и результаты работы ИИ будут такими же.
Мы уже видели это, когда речь шла о Предвзятость ИИИ это сложное препятствие, преодоление которого чревато серьезными последствиями в реальном мире.
И, наконец, этические проблемы.
Автоматизация - это здорово, но она также может привести к сокращению рабочих мест и другим социальным проблемам, которые требуют тщательного рассмотрения.
Хотя искусственный интеллект может автоматизировать повторяющиеся задачи, есть много людей, для которых эти задачи являются источником средств к существованию.
В какой степени мы должны позволить искусственному интеллекту взять на себя эти роли, и достаточно ли творческих, сложных ролей для этого?
Придет ли к власти общий или сверхинтеллектуальный ИИ?
Но в этой статье мы лишь затронули тему споров о том, что алгоритмы супер-ИИ захватят мир.
Некоторые виды искусственного интеллекта вызывают серьезные этические, моральные и юридические сомнения. Как эти споры отразятся на нашем будущем?
В настоящее время идея общего ИИ или сверхразумного ИИ остается в области научной фантастики.
Тем не менее, перспектива появления этих продвинутых форм ИИ заслуживает обсуждения.
С одной стороны, они могут решить огромные глобальные проблемы.
С другой стороны, они поднимают серьезные вопросы о контроле, безопасности и влиянии на человечество.
Однако пока до этого еще далеко, и узконаправленный ИИ остается наиболее практичной и эффективной формой искусственного интеллекта, используемой сегодня.
Заключительные мысли
Все 7 типов ИИ формируют настоящее.
Узконаправленный ИИ уже здесь, он делает повседневные задачи более плавными, а отрасли - более эффективными.
Он есть в ваших рекомендациях Netflix, в системе "умный дом" и во многих инструментах для создания контента, которые вы используете на работе или в учебе.
И ИИ на этом не остановится.
По мере развития различных видов искусственного интеллекта нас ожидает захватывающее будущее, когда новые виды искусственного интеллекта будут влиять на наши роли, отношения и принятие решений.
Пока же основное внимание уделяется совершенствованию и ответственному использованию уже имеющихся у нас инструментов, которые при правильном применении могут сделать жизнь лучше для всех.
Тем временем, когда в следующий раз тема разговора перейдет к вопросу: "Какой вид ИИ наиболее часто используется сегодня?" вы будете вооружены умным ответом (Друзья несмотря на юмор).