Forberedelse til vores robotmestre: Udforsk svag og stærk AI

Støjen omkring kunstig intelligens (AI) forårsager en lille smule forvirring, især da så mange virksomheder, AI-projekter og kapaciteter er eksploderet på scenen. Hvor begynder vi at få mening ud af det hele? Lad os starte med en definition.

AI er et underområde inden for datalogi, der er rettet mod udvikling af computere, der er i stand til at gøre ting, der normalt udføres af mennesker - især ting, der er forbundet med mennesker, der handler intelligent.

Computere og maskiner kan kende forskel på en stol og et bord, en kat og en hund, og det kan mennesker også. Dette er gjort muligt af AI.

I denne del af serien — Forberedelse til vores robotmestere, vil vi udforske de to typer AI, og hvad du bør vide om dem.

For nogle AI-forskere, udviklere og ingeniører er målet at bygge systemer, der kan fungere på samme måde, som folk gør. Det betyder at bygge systemer, der tænker intelligent ligesom mennesker.

Andre er simpelthen ligeglade med, om de systemer, de bygger, har menneskelignende funktionalitet, bare så længe disse systemer gør det rigtige. Ved siden af ​​disse to tankegange er der andre et sted midt imellem, der bruger menneskelig ræsonnement som model til at hjælpe med at informere om, hvordan vi kan få computere til at gøre lignende ting.

Kunstig intelligens kan opdeles i to — svag AI og stærk AI. Som forklaret ovenfor kan mange være tilfredse, når systemer udviser intelligens forbundet med svag AI, mens andre sigtede mod at opnå stærk AI.

Lad os udforske og forstå, hvad svag AI og stærk er:

Et AI-system anses for at være stærk når det virkelig simulerer menneskelig ræsonnement på en måde, der kan bruges til ikke kun at bygge systemer, der tænker, men også forklare, hvordan mennesker tænker.

Det betyder, at ethvert system, der kan agere som mennesker, ræsonnere som mennesker og forklare, hvordan mennesker tænker, er stærk AI. Husk filmen Terminator? det er et eksempel på stærk AI, fordi den som robot præsterede og opførte sig ligesom et menneske.

Det er godt at bemærke, at ægte modeller af stærk AI eller systemer, der er faktiske simuleringer af menneskelig kognition, endnu ikke er bygget.

Ethvert arbejde, der sigter mod blot at få systemer til at fungere, kaldes normalt svag AI, idet vi måske er i stand til at bygge systemer, der kan opføre sig som mennesker, fortæller resultaterne os intet om, hvordan mennesker tænker.

Svag AI er relativt let at få øje på, fordi den ikke virkelig handler eller efterligner menneskelig adfærd eller intelligens.

Et af de bedste eksempler på dette var IBM's Deep Blue, et system, der var en mesterskakspiller, men som bestemt ikke spillede på samme måde, som mennesker gør, og som fortalte os meget lidt om kognition generelt.

1. Chatbot-trendsrapport 2021

2. 4 DO's og 3 DON'T'er for at træne en Chatbot NLP-model

3. Concierge Bot: Håndter flere chatbots fra én chatskærm

4. Et ekspertsystem: Conversational AI Vs Chatbots

Der er endnu en tankegang, der bringer både stærk og svag AI sammen.

Balanceret mellem stærk og svag AI er de systemer, der er informeret af menneskelige ræsonnementer, men ikke slaver af det.

Denne form for system, der simpelthen bruger, er ikke drevet af målet om perfekt at modellere, hvordan mennesker opfører sig, men bruger menneskelig ræsonnement som en guide. Det plejer at være her, det meste af det mere kraftfulde arbejde inden for AI foregår i dag.

Hvis vi nu kun kunne tænke på et iørefaldende navn til denne tankegang! Jeg ved det ikke, måske praktisk AI? Et godt eksempel er avanceret naturlig sproggenerering (NLG). Avancerede NLG-platforme omdanner data til sprog.

Hvor grundlæggende NLG-platforme blot forvandler data til tekst, gør avancerede platforme disse data til et sprog, der ikke kan skelnes fra den måde, et menneske ville skrive.

Ved at analysere konteksten for det, der bliver sagt, og beslutte, hvad der er de mest interessante og vigtige ting at sige, kommunikerer disse platforme til os gennem intelligente fortællinger. Et eksempel på dette i aktion er softwaren kaldet Grammatisk, Google Assistantog Krabbe.

Selvom de fleste af ovenstående udtryk måske er nye for dig, har vi forstået de to typer AI - svag og stærk.

Det er godt at bemærke, at mens denne serie er titlen forberedelse til vores robotmestre, det betyder ikke, at mennesker vil tjene robotter i fremtiden (jeg tror, ​​at dette aldrig vil ske). Denne serie er rettet mod at udforske udviklingen af ​​kunstig intelligens og hvad man skal vide.

Den vigtige takeaway er, at for at et system skal være AI, behøver det ikke at være smart på samme måde, som mennesker er. Det skal bare være smart.

Source: https://chatbotslife.com/preparing-for-our-robot-masters-exploring-weak-and-strong-ai-92e232bc1f95?source=rss—-a49517e4c30b—4