Silna sztuczna inteligencja vs. Słaba sztuczna inteligencja: jaka jest różnica?

Często postrzegamy sztuczną inteligencję (AI) jako inteligencję obliczeniową, która naśladuje ludzki umysł. Jednak ta charakterystyka nie dotyczy wszystkich systemów sztucznej inteligencji, ponieważ różne rodzaje sztucznej inteligencji mają różne cechy. Dwie główne kategorie AI to „silna sztuczna inteligencja” i „słaba sztuczna inteligencja”, reprezentujące różne podejścia do inteligencji maszynowej.

Przyjrzyjmy się teraz fundamentalnym różnicom między silną a słabą sztuczną inteligencją i zbadajmy obecny stan technologii sztucznej inteligencji.

Co to jest słaba sztuczna inteligencja?

Słaba sztuczna inteligencja, znana również jako wąska sztuczna inteligencja, odnosi się do aplikacji sztucznej inteligencji, które zostały specjalnie zaprojektowane do automatyzacji zadań wymagających określonych umiejętności poznawczych. Ta kategoria sztucznej inteligencji wykorzystuje modele uczenia maszynowego dostosowane do określonych zadań, takich jak rozpoznawanie obiektów, interakcji chatbota, osobistych asystentów głosowych, systemów autokorekty i algorytmów wyszukiwania Google inni.

Być może zastanawiasz się, dlaczego ta kategoria sztucznej inteligencji jest określana jako „słaba” sztuczna inteligencja. Termin „słaby” może błędnie sugerować, że w tych aplikacjach AI czegoś brakuje. Jednak ważne jest, aby zdać sobie sprawę, że szybkie postępy w sztucznej inteligencji i ich wszechobecny wpływ na różne branże wynikają w dużej mierze z wąskiej inteligencji maszynowej. Etykieta „słaby” wskazuje, że te aplikacje koncentrują się na określonej lub wąskiej funkcji poznawczej.

Zastosowania słabej sztucznej inteligencji

ChatGPT, Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E i Bard to tylko kilka przykładów narzędzi AI, które podbiły świat w 2022 i 2023 roku. To niezwykłe, że tak wielu zawody wykorzystują ich szerokie zastosowanie, wywołując nawet debaty na temat możliwości zastąpienia ludzi przez sztuczną inteligencję i pozostawiając wielu z nas z pytaniem „Czy ChatGPT może mnie zastąpić?"

Należy jednak zauważyć, że te niesamowite narzędzia nadal są klasyfikowane jako przykłady „słabej sztucznej inteligencji” w działaniu.

Przyjrzyjmy się siedmiu typowym zastosowaniom słabej sztucznej inteligencji:

1. Filtry spamu e-mail: Funkcje przeznaczone do wykrywania i przekierowywania wiadomości e-mail ze spamem do folderu ze spamem.
2. Chatboty: Narzędzia, które wykorzystują Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) interakcja z ludźmi to kolejny przykład słabej sztucznej inteligencji.
3. Artyści AI: Sztuka generowana komputerowo przy użyciu sztucznej inteligencji może przekształcać instrukcje języka naturalnego w obrazy, a także wchodzi w zakres wąskiej sztucznej inteligencji.
4. Inteligentni asystenci głosowi: Siri, Cortana, Alexa i inne osoby mogą wykonywać wiele zadań w Twoim imieniu, odpowiadając na polecenia głosowe.
5. Algorytmy mediów społecznościowych: Rekomendacje na platformach takich jak Twitter, Instagram, Facebook, a nawet Spotify są oparte na słabych algorytmach AI.
6. Autonomiczna jazda: The funkcja samojezdna w pojazdach to kolejne zastosowanie słabej sztucznej inteligencji.
7. Opieka zdrowotna: Zastosowania AI w służbie zdrowia, takie jak medyczne systemy diagnostyczne zdolne do identyfikowania chorób przy minimalnej interwencji człowieka, służą jako dodatkowe przykłady słabej sztucznej inteligencji w działaniu.

Pomimo określenia „słaba sztuczna inteligencja” jasne jest, że ma ona wiele rzeczywistych aplikacji, z których już korzystamy.

Ograniczenia słabej sztucznej inteligencji

Głównym powodem ograniczeń dzisiejszej sztucznej inteligencji jest skupienie się na automatyzacji określonych zadań dla ludzi. Na przykład ChatGPT i Google Bard są zaprojektowane jako duże modele językowe (LLM). Są specjalnie zaprogramowane do generowania treści tekstowych. Podobnie Midjourney i Stable Diffusion to generatory tekstu na obraz ograniczone do tej konkretnej funkcji.

Przyjrzyjmy się niektórym ograniczeniom i wadom słabej sztucznej inteligencji:

• Ograniczone możliwości ze względu na modele specyficzne dla zadań.
• Wąskie aplikacje sztucznej inteligencji są w dużym stopniu uzależnione od danych, co wymaga dużych zestawów danych do uczenia się i wykonywania określonych zadań.
• Co za tym idzie, korzystanie z dużych zbiorów danych może powodować problemy z prywatnością i przetwarzaniem danych.,
• Słaba sztuczna inteligencja często polega na interwencji człowieka przy wykonywaniu zadań, co może wprowadzać ludzkie uprzedzenia do procesu.
• Aplikacje te mogą być podatne na cyberzagrożenia i luki w zabezpieczeniach.

Jednak pomimo tych ograniczeń narzędzia takie jak ChatGPT stały się faktycznie niezbędne w krótkim okresie od publicznego udostępnienia.

Co to jest silna AI lub AGI?

W przeciwieństwie do słabej sztucznej inteligencji istnieje silna sztuczna inteligencja, znana również jako sztuczna inteligencja ogólna (AGI). Ta forma sztucznej inteligencji opiera się na przekonaniu, że moc obliczeniowa może naśladować możliwości ludzkiego mózgu, w tym myślenie analityczne i inne zdolności intelektualne. Silna sztuczna inteligencja ma na celu stworzenie maszyn zdolnych do wykonywania każdego zadania intelektualnego, które może wykonać człowiek, niekoniecznie w taki sam sposób jak ludzie.

W przeciwieństwie do słabej sztucznej inteligencji, silna sztuczna inteligencja nie polega na określonych zaprogramowanych modelach do wykonywania wąskich zadań. Zamiast tego ma potencjał do wykonywania ogólnych zadań poprzez symulowanie funkcji ludzkiego mózgu. AGI ma zdolność umożliwiania systemom technologicznym ewoluowania w czasie i dostosowywania się do zmian w środowisku.

To będzie silna sztuczna inteligencja, która prawdopodobnie doprowadzi do osobliwości. Należy jednak zauważyć, że silna sztuczna inteligencja jest wciąż odległym celem, ponieważ większość prac w tej dziedzinie pozostaje w dużej mierze teoretyczna. Sama koncepcja silnej sztucznej inteligencji często czerpie inspirację z filmów i powieści science fiction.

Zastosowania silnej sztucznej inteligencji

Ponieważ rozwój silnej sztucznej inteligencji wciąż musi zostać zakończony, znalezienie jej w praktycznym, rzeczywistym świecie scenariuszy jest prawie niemożliwe, przez co większość dyskusji na temat jego użycia i rozwoju jest czysta teoretyczny. Oto jednak pięć oczekiwanych aplikacji, w których można wykorzystać silną sztuczną inteligencję:

1. Inteligencja emocjonalna i przetwarzanie myśli: Zrozumienie ludzkich emocji i procesów myślowych można włączyć do systemów AGI, przynosząc korzyści branżom, takim jak opieka zdrowotna, edukacja i obsługa klienta.
2. Podejmowanie decyzji: Maszyny wyposażone w silną sztuczną inteligencję mogą posiadać zdolność podejmowania autonomicznych decyzji w oparciu o racjonalność.
3. Ewolucja: Silne systemy sztucznej inteligencji mogą umożliwić maszynom adaptację i modyfikację, aby lepiej pasowały do ​​otoczenia.
4. Świadomość: Samoświadomość i świadome podejmowanie decyzji można osiągnąć dzięki silnym systemom sztucznej inteligencji.
5. Sztuczna kreatywność: Silna sztuczna inteligencja może uwolnić potencjał sztucznej kreatywności, umożliwiając maszynom generowanie innowacyjnych pomysłów bez instrukcji człowieka.

Pomimo w dużej mierze teoretycznej natury AGI, ma ona ogromny potencjał.

Ograniczenia silnej sztucznej inteligencji

Silna sztuczna inteligencja lub AGI może zmienić nasze społeczeństwo. Jednak przy wdrażaniu takich systemów należy wziąć pod uwagę kilka kwestii i wyzwań.

• Złożoność, ponieważ silna sztuczna inteligencja wymaga ogromnych ilości danych i dużej mocy obliczeniowej do szkolenia.
• Względy etyczne wynikające z niepewności związanej z zachowaniem silnej sztucznej inteligencji w rzeczywistych scenariuszach (np. systemy AGI mogą podejmować decyzje szkodliwe dla ludzi).
• Systemy AGI będą w dużym stopniu opierać się na danych pochodzących od ludzi, co może prowadzić do uprzedzeń spowodowanych przez człowieka.
• Bezpieczeństwo i odpowiedzialność za działania silnej AI (np. określanie, kto powinien ponosić odpowiedzialność, gdy coś pójdzie nie tak).

Biorąc pod uwagę zmieniający świat potencjał AGI, zanim jakikolwiek taki produkt zostanie wypuszczony na rynek, muszą zostać wprowadzone obszerne regulacje. To już było wystarczająco trudna regulacja generatywnej sztucznej inteligencji, a AGI zwiększy te problemy o kolejny poziom.

Różnice między silną i słabą sztuczną inteligencją

Istnieje kilka znaczących różnic między silną i słabą sztuczną inteligencją pod względem ich celu, metody uczenia się i podejścia do rozwiązywania problemów. Przyjrzyjmy się tym rozróżnieniom.

Zamiar

Godna uwagi różnica między tymi dwoma systemami sztucznej inteligencji polega na ich przeznaczeniu. Słabe systemy AI mają przede wszystkim na celu automatyzację określonych procesów i wykonywanie ściśle określonych zadań, co prowadzi do zwiększenia efektywności w różnych dziedzinach.

Z drugiej strony silne systemy sztucznej inteligencji, choć hipotetyczne, mają na celu naśladowanie funkcjonowania ludzkiego mózgu. Systemy te mogą prawdopodobnie posiadać samoświadomość, świadomość i zdolności analityczne, umożliwiając im podejmowanie szerokiego zakresu ogólnych zadań, podobnie jak ludzie.

Metoda uczenia się

Wąskie systemy AI i AGI różnią się również metodami uczenia się. Wąska sztuczna inteligencja opiera się na określonych zestawach danych w celu uczenia się wzorców i wykonywania powtarzalnych zadań. Zazwyczaj słaba sztuczna inteligencja przetwarza dane, klasyfikując je na podstawie z góry określonych kryteriów.

W przeciwieństwie do tego, mechanizmy AGI wymagają ogromnych ilości danych do wykonywania ogólnych obowiązków, mających na celu naśladowanie procesów poznawczych ludzkiego umysłu. W związku z tym AGI wykorzystują metody grupowania i łączenia danych do przetwarzania i analizowania informacji.

Podejście do rozwiązywania problemów

Słabe systemy sztucznej inteligencji są specjalnie zaprojektowane do powtarzalnych zadań, które wymagają dokładnego zbadania zbiorów danych i rozpoznawania wzorców. Dzięki temu system może dokonywać wiarygodnych prognoz i wyników.

Dla porównania, silna sztuczna inteligencja przyjmuje podejście polegające na rozwiązywaniu problemów, ukierunkowane na rozwiązywanie bardziej skomplikowanych i kreatywnych zadań. Opiera się na obszernych zbiorach danych i stale ewoluuje, aby dostosować się do nowych warunków i wyzwań.

Obecny stan technologii sztucznej inteligencji

Obecnie nasze codzienne, przyziemne zadania są zautomatyzowane głównie przez wąską lub słabą sztuczną inteligencję. Jednak systemom tym brakuje zdolności poznawczych i analitycznego myślenia, które są naturalne dla ludzkiego mózgu. W związku z tym naukowcy i programiści koncentrują się obecnie na rozwijaniu sztucznej inteligencji w celu włączenia systemów obliczeniowych bardziej przypominających człowieka.

Sztuczna inteligencja ogólna (AGI) będzie znacznie bardziej wyrafinowana niż jej słabe odpowiedniki AI. Niemniej jednak AGI jest wciąż na wczesnym etapie rozwoju i ma przed sobą długą drogę, zanim stanie się rzeczywistością.