Сильный ИИ против Слабый ИИ: в чем разница?

Мы часто воспринимаем искусственный интеллект (ИИ) как вычислительный интеллект, эмулирующий человеческий разум. Однако эта характеристика не верна для всех систем ИИ, поскольку разные типы ИИ имеют разные характеристики. Две основные категории ИИ — это «сильный ИИ» и «слабый ИИ», представляющие разные подходы к машинному интеллекту.

Теперь давайте рассмотрим фундаментальные различия между сильным и слабым ИИ и исследуем текущее состояние технологии ИИ.

Что такое слабый ИИ?

Слабый ИИ, также известный как узкий ИИ, относится к приложениям ИИ, специально разработанным для автоматизации задач, требующих определенных когнитивных навыков. Эта категория ИИ использует модели машинного обучения, адаптированные для конкретных задач, таких как распознавание объектов, взаимодействия с чат-ботами, персональные голосовые помощники, системы автозамены и алгоритмы поиска Google, среди другие.

Вам может быть интересно, почему эту категорию ИИ называют «слабым» ИИ. Термин «слабый» может ошибочно подразумевать, что эти приложения ИИ каким-то образом отсутствуют. Однако важно признать, что быстрый прогресс в области ИИ и его широкое влияние на различные отрасли в значительной степени связаны с узким машинным интеллектом. Ярлык «слабый» указывает на то, что эти приложения ориентированы на конкретную или узкую когнитивную функцию.

Применение слабого ИИ

ChatGPT, Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E и Bard — это лишь несколько примеров инструментов ИИ, которые покорили мир в 2022 и 2023 годах. Примечательно, что так много профессии используют их широкое применение, даже разжигая споры о способности ИИ заменить людей и оставляя многих из нас с вопросом:Может ли ChatGPT заменить меня?"

Однако важно отметить, что эти удивительные инструменты по-прежнему классифицируются как примеры «слабого ИИ» в действии.

Давайте рассмотрим семь распространенных применений слабого ИИ:

1. Спам-фильтры электронной почты: Функции, предназначенные для обнаружения и перенаправления спама в папку со спамом.
2. Чат-боты: Инструменты, которые используют Обработка естественного языка (NLP) взаимодействие с людьми — еще один пример слабого ИИ.
3. Художники ИИ: Компьютерное искусство с использованием ИИ может преобразовывать инструкции на естественном языке в изображения и также подпадает под определение узкого ИИ.
4. Умные голосовые помощники: Siri, Cortana, Alexa и другие могут выполнять многочисленные задачи от вашего имени, отвечая на голосовые команды.
5. Алгоритмы социальных сетей: Рекомендации на таких платформах, как Twitter, Instagram, Facebook или даже Spotify, основаны на слабых алгоритмах искусственного интеллекта.
6. Автономное вождение: функция автономного вождения в транспортных средствах еще одно применение слабого ИИ.
7. Здравоохранение: Применение ИИ в здравоохранении, такие как медицинские диагностические системы, способные выявлять заболевания с минимальным вмешательством человека, служат дополнительными примерами слабого ИИ в действии.

Несмотря на термин «слабый ИИ», ясно, что у него есть множество реальных приложений, которые мы уже используем.

Ограничения слабого ИИ

Основной причиной ограничений ИИ сегодня является его сосредоточенность на автоматизации конкретных задач для людей. Например, ChatGPT и Google Bard спроектированы как большие языковые модели (LLM). Они специально запрограммированы для создания текстового контента. Точно так же Midjourney и Stable Diffusion являются генераторами преобразования текста в изображение, ограниченными этой конкретной функцией.

Давайте рассмотрим некоторые ограничения и недостатки слабого ИИ:

• Ограниченные возможности из-за моделей для конкретных задач.
• Узкие приложения ИИ сильно зависят от данных, требуя больших наборов данных для обучения и выполнения определенных задач.
• Кроме того, использование больших наборов данных может создать проблемы с конфиденциальностью и обработкой данных.
• Слабый ИИ часто полагается на вмешательство человека для выполнения задач, что может внести человеческие предубеждения в процесс.
• Эти приложения могут быть подвержены киберугрозам и уязвимостям.

Однако, несмотря на эти ограничения, такие инструменты, как ChatGPT, стали фактически незаменимыми в течение короткого периода публичного выпуска.

Что такое сильный ИИ или AGI?

В отличие от слабого ИИ существует сильный ИИ, также известный как общий искусственный интеллект (AGI). Эта форма ИИ основана на убеждении, что вычислительная мощность может имитировать возможности человеческого мозга, включая аналитическое мышление и другие интеллектуальные способности. Сильный ИИ направлен на создание машин, способных выполнять любые интеллектуальные задачи, которые может выполнять человек, не обязательно так же, как люди.

В отличие от слабого ИИ, сильный ИИ не полагается на конкретные запрограммированные модели для выполнения узких задач. Вместо этого он обладает потенциалом для решения общих задач, имитируя функции человеческого мозга. AGI позволяет технологическим системам развиваться с течением времени и адаптироваться к изменениям в окружающей среде.

Это будет сильный ИИ, который, вероятно, приведет к сингулярности. Однако важно отметить, что сильный ИИ все еще остается далекой целью, поскольку большая часть работы в этой области остается в основном теоретической. Сама концепция сильного ИИ часто черпает вдохновение из научно-фантастических фильмов и романов.

Применение сильного ИИ

Поскольку разработка сильного ИИ еще не завершена, найти его в практическом, реальном мире сценариях практически невозможно, поэтому большая часть разговоров о его использовании и разработке становится чисто теоретический. Тем не менее, вот пять предполагаемых приложений, в которых можно использовать сильный ИИ:

1. Эмоциональный интеллект и обработка мыслей: Понимание человеческих эмоций и мыслительных процессов может быть включено в системы AGI, что принесет пользу таким отраслям, как здравоохранение, образование и обслуживание клиентов.
2. Принятие решений: Машины, оснащенные сильным ИИ, могут обладать способностью принимать автономные решения, основанные на рациональности.
3. Эволюция: Сильные системы искусственного интеллекта могут позволить машинам адаптироваться и модифицировать себя, чтобы лучше соответствовать своему окружению.
4. Сознание: Самосознание и сознательные возможности принятия решений могут быть достигнуты с помощью сильных систем искусственного интеллекта.
5. Искусственное творчество: Сильный ИИ может раскрыть потенциал искусственного творчества, позволяя машинам генерировать инновационные идеи без участия человека.

Несмотря на в основном теоретический характер ОИИ, он явно обладает огромным потенциалом.

Ограничения сильного ИИ

Сильный ИИ или ОИИ может изменить наше общество. Однако при внедрении таких систем необходимо решить несколько соображений и проблем.

• Сложность, так как сильный ИИ требует огромных объемов данных и высокой вычислительной мощности для обучения.
• Этические соображения, возникающие из-за неопределенности, связанной с поведением сильного ИИ в реальных сценариях (например, системы ОИИ могут принимать вредные решения для людей).
• Системы ОИИ будут в значительной степени полагаться на человеческие данные, что может привести к предвзятости, вызванной человеческим фактором.
• Безопасность и ответственность за действия сильного ИИ (например, определение того, кто должен нести ответственность, когда что-то пойдет не так).

Учитывая потенциал AGI, способный изменить мир, необходимо ввести обширное регулирование, прежде чем любой такой продукт будет выпущен для широкой публики. это уже было достаточно сложный регулирующий генеративный ИИ, и AGI еще больше улучшит эти проблемы.

Различия между сильным и слабым ИИ

Есть несколько заметных различий между сильным и слабым ИИ с точки зрения их цели, метода обучения и подхода к решению проблем. Давайте рассмотрим эти различия.

Цель

Заметное различие между двумя системами искусственного интеллекта заключается в их назначении. Слабые системы ИИ в первую очередь предназначены для автоматизации конкретных процессов и выполнения четко определенных задач, что приводит к повышению эффективности в различных областях.

С другой стороны, сильные системы ИИ, хотя и гипотетические, стремятся имитировать работу человеческого мозга. Эти системы, вероятно, могут обладать самосознанием, сознанием и аналитическими способностями, что позволяет им выполнять широкий спектр общих задач, как и люди.

Метод обучения

Узкие системы ИИ и ОИИ также различаются по своим методам обучения. Узкий ИИ опирается на определенные наборы данных для изучения шаблонов и выполнения повторяющихся задач. Как правило, слабый ИИ обрабатывает данные, классифицируя их на основе заранее определенных критериев.

Напротив, механизмы ОИИ требуют больших объемов данных для выполнения общих задач, направленных на имитацию когнитивных процессов человеческого разума. Следовательно, AGI используют методы кластеризации и связывания данных для обработки и анализа информации.

Подход к решению проблем

Слабые системы искусственного интеллекта специально разработаны для повторяющихся задач, требующих тщательного изучения наборов данных и распознавания образов. Это позволяет системе делать надежные прогнозы и результаты.

Для сравнения, сильный ИИ использует подход к решению проблем, направленный на решение более сложных и творческих задач. Он опирается на обширные наборы данных и постоянно развивается, чтобы адаптироваться к новым условиям и задачам.

Текущее состояние технологии ИИ

Сегодня наши повседневные рутинные задачи в основном автоматизируются узким или слабым ИИ. Однако этим системам не хватает когнитивных способностей и аналитического мышления, которые естественным образом присущи человеческому мозгу. Следовательно, исследователи и разработчики в настоящее время сосредоточены на совершенствовании ИИ, чтобы включить вычислительные системы, более похожие на человека.

Общий искусственный интеллект (AGI) будет гораздо более сложным, чем его слабые аналоги ИИ. Тем не менее, ОИИ все еще находится на ранней стадии разработки, и ему еще предстоит пройти долгий путь, прежде чем он станет реальностью.