הכנה למאסטרים שלנו ברובוטים: חקר AI חלש וחזק

הרעש סביב בינה מלאכותית (AI) גורם למעט בלבול, במיוחד מאז כל כך הרבה חברות, פרויקטים של AI ויכולות התפוצצו במקום. מאיפה נתחיל להבין את כל זה? נתחיל בהגדרה.

בינה מלאכותית היא תת-תחום של מדעי המחשב שמטרתו פיתוח מחשבים המסוגלים לעשות דברים שבדרך כלל נעשים על ידי אנשים - בפרט דברים הקשורים לאנשים הפועלים בתבונה.

מחשבים ומכונות יכולים להבדיל בין כיסא לשולחן, חתול וכלב וכך גם בני אדם. זה מתאפשר על ידי AI.

בחלק זה של הסדרה - הכנה למאסטרים הרובוטים שלנו, נחקור את שני סוגי הבינה המלאכותית ומה עליך לדעת עליהם.

עבור כמה חוקרי בינה מלאכותית, מפתחים ומהנדסים, המטרה היא לבנות מערכות שיכולות לפעול באותה צורה שאנשים עושים. זה אומר לבנות מערכות שחושבות בצורה חכמה בדיוק כמו בני אדם.

לאחרים פשוט לא אכפת אם למערכות שהם בונים יש פונקציונליות כמו אנושית, רק כל עוד המערכות האלה עושות את הדבר הנכון. לצד שתי אסכולות אלה נמצאות אחרות איפשהו באמצע, המשתמשות בהיגיון אנושי כמודל כדי לעזור ליידע כיצד אנו יכולים לגרום למחשבים לעשות דברים דומים.

בינה מלאכותית ניתן לחלק לשניים - בינה מלאכותית חלשה ובינה מלאכותית חזקה. כפי שהוסבר לעיל, רבים יכולים להיות מרוצים כאשר מערכות מפגינות אינטליגנציה הקשורה לבינה מלאכותית חלשה, בעוד שאחרות שאפו להשיג בינה מלאכותית חזקה.

בואו נחקור ונבין מה זה AI חלש וחזק:

מערכת AI נחשבת חזק כאשר זה באמת מדמה חשיבה אנושית באופן שניתן להשתמש בו כדי לא רק לבנות מערכות שחושבות אלא גם להסביר איך בני אדם חושבים גם כן.

זה אומר שכל מערכת שיכולה להתנהג כמו בני אדם, לחשוב כמו בני אדם ולהסביר איך בני אדם חושבים היא בינה מלאכותית חזקה. זכור את הסרט שליחות קטלנית? זו דוגמה לבינה מלאכותית חזקה מכיוון שכרובוט הוא פעל והתנהג בדיוק כמו אדם.

טוב לציין שעדיין לא נבנו מודלים אמיתיים של AI חזק או מערכות שהן סימולציות ממשיות של קוגניציה אנושית.

כל עבודה שמטרתה רק לגרום למערכות לעבוד נקראת בדרך כלל בינה מלאכותית חלשה בכך שאולי נוכל לבנות מערכות שיכולות להתנהג כמו בני אדם, התוצאות לא אומרות לנו דבר על איך בני אדם חושבים.

קל יחסית לזהות בינה מלאכותית חלשה בכך שהיא לא מצליחה לפעול באמת או לחקות התנהגות או אינטליגנציה אנושית.

אחת הדוגמאות הבולטות לכך הייתה ה-Deep Blue של IBM, מערכת שהייתה שחקן שחמט אמן אבל בהחלט לא שיחקה באותו אופן שבני אדם שיחקו וסיפרה לנו מעט מאוד על קוגניציה באופן כללי.

1. דוח מגמות צ'טבוט 2021

2. 4 DO ו- 3 DON'T להכשרת מודל NLP של Chatbot

3. Bot Concierge: טפל במספר צ'אט-בוטים ממסך צ'אט אחד

4. מערכת מומחים: שיחות AI לעומת צ'אטבוטים

יש עוד אסכולה נוספת שמפגישה בין בינה מלאכותית חזקה וחלשה.

מאוזנות בין בינה מלאכותית לחלשה הן מערכות אלו שמיועדות על ידי חשיבה אנושית אך לא עבדות לה.

סוג זה של מערכת פשוט משתמשת אינו מונע על ידי המטרה ליצור מודל מושלם של איך בני אדם מתנהגים אלא להשתמש בהיגיון אנושי כמדריך. זה נוטה להיות המקום שבו מתרחשת היום רוב העבודה החזקה יותר ב-AI.

עכשיו אם רק יכולנו לחשוב על שם קליט לאסכולה הזו! אני לא יודע, אולי בינה מלאכותית מעשית? דוגמה טובה היא יצירת שפה טבעית מתקדמת (NLG). פלטפורמות NLG מתקדמות הופכות נתונים לשפה.

כאשר פלטפורמות NLG בסיסיות פשוט הופכות נתונים לטקסט, פלטפורמות מתקדמות הופכות את הנתונים הללו לשפה שאי אפשר להבחין בה מהדרך שבה אדם יכתוב.

על ידי ניתוח ההקשר של הנאמר והחלטה מה הם הדברים המעניינים והחשובים ביותר לומר, הפלטפורמות הללו מתקשרות אלינו באמצעות נרטיבים אינטליגנטיים. דוגמה לכך בפעולה היא התוכנה הנקראת דקדוק, Google Assistant, ו סוריה.

למרות שרוב המונחים לעיל עשויים להיות חדשים עבורך, הבנו את שני סוגי הבינה המלאכותית - חלש וחזק.

טוב לציין שאמנם הסדרה הזו היא הכותרת מתכוננים למאסטרים הרובוטים שלנו, זה לא אומר שבני אדם ישרתו רובוטים בעתיד (אני מאמין שזה לעולם לא יקרה). סדרה זו נועדה לחקור את ההתקדמות של AI ומה צריך לדעת.

הנקודה החשובה היא שכדי שמערכת תהיה בינה מלאכותית, היא לא חייבת להיות חכמה כמו בני אדם. זה רק צריך להיות חכם.

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