Felkészülés a robotmestereinkre: A gyenge és erős mesterséges intelligencia felfedezése

A mesterséges intelligencia (AI) körüli zaj egy kis zavart okoz, különösen azért, mert oly sok vállalat, mesterséges intelligencia projekt és képesség robbanásszerűen felrobbant a helyszínen. Hol kezdjük ennek az egésznek az értelmét? Kezdjük egy meghatározással.

A mesterséges intelligencia a számítástechnika egy részterülete, amelynek célja olyan számítógépek fejlesztése, amelyek képesek olyan dolgokat megtenni, amelyeket általában az emberek végeznek – különösen az intelligens cselekvéshez kapcsolódó dolgokat.

A számítógépek és a gépek különbséget tesznek a szék és az asztal, a macska és a kutya között, és az emberek is. Ezt az AI teszi lehetővé.

A sorozat ezen részében – Felkészülés a robotmestereinkre – megvizsgáljuk a mesterséges intelligencia két típusát, és azt, hogy mit érdemes tudni róluk.

Egyes AI-kutatók, fejlesztők és mérnökök számára az a cél, hogy olyan rendszereket építsenek, amelyek ugyanúgy működnek, mint az emberek. Ez azt jelenti, hogy olyan rendszereket kell kiépíteni, amelyek az emberekhez hasonlóan intelligensen gondolkodnak.

Másokat egyszerűen nem érdekel, hogy az általuk épített rendszerek emberszerű funkcionalitásúak-e, csak addig, amíg ezek a rendszerek helyesen cselekszenek. E két irányzat mellett vannak más irányzatok is, valahol a kettő között, amelyek az emberi gondolkodást használják modellként, hogy segítsenek tájékozódni arról, hogyan vehetjük rá a számítógépeket hasonló dolgokra.

A mesterséges intelligencia két részre osztható: gyenge és erős mesterséges intelligencia. Amint azt fentebb kifejtettük, sokan elégedettek lehetnek azzal, ha a rendszerek gyenge mesterséges intelligenciával kapcsolatos intelligenciát mutatnak, míg mások erős mesterségesintelligencia elérését tűzték ki célul.

Fedezzük fel és értsük meg, mi a gyenge AI és mi az erős:

Az AI-rendszert annak tekintik erős amikor valóban szimulálja az emberi érvelést oly módon, hogy nemcsak gondolkodó rendszereket építsen fel, hanem megmagyarázza az emberek gondolkodását is.

Ez azt jelenti, hogy minden olyan rendszer, amely képes emberként viselkedni, emberként gondolkodni, és megmagyarázni, hogyan gondolják az emberek, erős mesterséges intelligencia. Emlékezz a filmre Terminator? ez az erős mesterséges intelligencia példája, mert robotként ugyanúgy teljesített és viselkedett, mint egy ember.

Jó megjegyezni, hogy az erős mesterséges intelligencia valódi modelljei vagy olyan rendszerek, amelyek az emberi megismerés tényleges szimulációi, még várat magára.

Minden olyan munkát, amelynek célja a rendszerek működése, általában gyenge AI-nak neveznek, mivel bár képesek vagyunk olyan rendszereket építeni, amelyek képesek emberként viselkedni, az eredmények semmit sem árulnak el az emberek gondolkodásáról.

A gyenge mesterséges intelligencia viszonylag könnyen észrevehető, mivel nem képes ténylegesen cselekedni vagy utánozni az emberi viselkedést vagy intelligenciát.

Ennek egyik kiváló példája az IBM Deep Blue rendszere volt, egy olyan rendszer, amely mester sakkozó volt, de természetesen nem játszott úgy, mint az emberek, és nagyon keveset árult el nekünk a megismerésről általában.

1. Chatbot Trends Report 2021

2. 4 NAGYON ÉS 3 NEGYED a Chatbot NLP-modell betanításához

3. Concierge Bot: Több chatbotot kezelhet egyetlen csevegőképernyőről

4. Szakértői rendszer: Beszélgetési AI vs Chatbotok

Létezik még egy irányzat, amely az erős és a gyenge MI-t egyesíti.

Az erős és gyenge mesterséges intelligencia között egyensúlyban vannak azok a rendszerek, amelyek emberi érveléssel rendelkeznek, de nem rabszolgái annak.

Ezt a fajta rendszert egyszerűen nem az a cél vezérli, hogy tökéletesen modellezze az emberek viselkedését, hanem az emberi érvelést használja útmutatóként. Általában ez az a hely, ahol manapság a mesterséges intelligencia legerőteljesebb munkája zajlik.

Nos, ha eszünkbe jutna egy fülbemászó név ennek a gondolati iskolának! Nem tudom, talán gyakorlati AI? Jó példa erre a fejlett természetes nyelvgenerálás (NLG). A fejlett NLG platformok az adatokat nyelvvé alakítják át.

Ahol az alapvető NLG platformok egyszerűen szöveggé alakítják az adatokat, a fejlett platformok ezeket az adatokat olyan nyelvvé alakítják, amely megkülönböztethetetlen az ember írásmódjától.

Az elhangzottak kontextusának elemzésével és annak eldöntésével, hogy mi a legérdekesebb és legfontosabb mondanivaló, ezek a platformok intelligens narratívákon keresztül kommunikálnak velünk. Ennek működőképes példája az ún Grammarly, Google Asszisztensés Rák.

Bár a fenti kifejezések többsége új lehet az Ön számára, megértettük a mesterséges intelligencia két típusát – a gyenge és az erős.

Jó megjegyezni, hogy bár ennek a sorozatnak a címe készülünk robotmestereinkre, ez nem jelenti azt, hogy az emberek a jövőben robotokat fognak szolgálni (úgy gondolom, hogy ez soha nem fog megtörténni). Ennek a sorozatnak az a célja, hogy feltárja az AI fejlődését és azt, hogy mit kell tudni.

A lényeg az, hogy ahhoz, hogy egy rendszer mesterséges intelligencia legyen, nem kell ugyanolyan okosnak lennie, mint az embereknek. Csak okosnak kell lennie.

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