Förberedelser för våra robotmästare: Utforska svag och stark AI

Bullret kring artificiell intelligens (AI) orsakar lite förvirring, särskilt eftersom så många företag, AI -projekt och kapacitet har exploderat på scenen. Var börjar vi förstå allt? Låt oss börja med en definition.

AI är ett delområde inom datavetenskap som syftar till utveckling av datorer som kan göra saker som normalt görs av människor - i synnerhet saker som är förknippade med människor som agerar intelligent.

Datorer och maskiner kan se skillnaden mellan en stol och ett bord, en katt och en hund och det kan människor också. Detta möjliggörs av AI.

I den här delen av serien - Preparing for Our Robot Masters, kommer vi att utforska de två typerna av AI och vad du borde veta om dem.

För vissa AI -forskare, utvecklare och ingenjörer är målet att bygga system som kan agera på samma sätt som människor gör. Detta innebär att man bygger system som tänker intelligent precis som människor.

Andra bryr sig helt enkelt inte om systemen de bygger har mänsklig funktionalitet, bara så länge dessa system gör rätt. Vid sidan av dessa två tankeskolor finns andra någonstans däremellan och använder mänskligt resonemang som modell för att informera om hur vi kan få datorer att göra liknande saker.

Artificiell intelligens kan delas in i två - svag AI och stark AI. Som förklarats ovan kan många vara nöjda när system uppvisar intelligens i samband med svag AI, medan andra syftar till att uppnå stark AI.

Låt oss utforska och förstå vad svag AI och stark är:

Ett AI-system anses vara stark när det verkligen simulerar mänskligt resonemang på ett sätt som kan användas för att inte bara bygga system som tänker utan också förklara hur människor tänker också.

Detta betyder att alla system som kan agera som människor, resonera som människor och förklara hur människor tycker är stark AI. Kom ihåg filmen terminator? det är ett exempel på stark AI eftersom den som robot utförde och agerade precis som en människa.

Det är bra att notera att äkta modeller av stark AI eller system som är faktiska simuleringar av mänsklig kognition ännu inte ska byggas.

Allt arbete som syftar till att bara få system att fungera kallas vanligtvis svag AI eftersom vi kanske kan bygga system som kan bete sig som människor, men resultaten säger ingenting om hur människor tänker.

Svag AI är relativt lätt att upptäcka genom att den inte verkligen agerar eller efterliknar mänskligt beteende eller intelligens.

Ett av de främsta exemplen på detta var IBMs Deep Blue, ett system som var en mästare i schackspelare men verkligen inte spelade på samma sätt som människor gör och berättade väldigt lite om kognition i allmänhet.

1. Chatbots trenderapport 2021

2. 4 GÖR och 3 GÖR INTE för träning av en Chatbot NLP-modell

3. Concierge Bot: Hantera flera chatbots från en chattskärm

4. Ett expertsystem: Conversational AI Vs Chatbots

Det finns ännu en tankeskola som för samman både stark och svag AI.

Balanserad mellan stark och svag AI är de system som informeras av mänskliga resonemang men inte slavar av det.

Denna typ av system använder helt enkelt inte målet att perfekt modellera hur människor beter sig utan använda mänskligt resonemang som en vägledning. Det brukar vara där det mest kraftfulla arbetet inom AI sker idag.

Om vi ​​bara kunde tänka på ett fängslande namn för denna tankeskola! Jag vet inte, kanske Praktisk AI? Ett bra exempel är avancerad naturlig språkgenerering (NLG). Avancerade NLG-plattformar omvandlar data till språk.

Där grundläggande NLG-plattformar helt enkelt förvandlar data till text, gör avancerade plattformar dessa data till språk som inte kan skiljas från hur en människa skulle skriva.

Genom att analysera sammanhanget för vad som sägs och bestämma vad som är de mest intressanta och viktiga sakerna att säga kommunicerar dessa plattformar till oss genom intelligenta berättelser. Ett exempel på detta är den programvara som kallas Grammatiskt, Google Assistantoch Krabba.

Även om de flesta av villkoren ovan kan vara nya för dig har vi förstått de två typerna av AI - svag och stark.

Det är bra att notera att medan denna serie är titel förbereder sig för våra robotmästare, det betyder inte att människor kommer att betjäna robotar i framtiden (jag tror att detta aldrig kommer att hända). Denna serie syftar till att utforska framstegen för AI och vad du behöver veta.

Det viktiga takeaway är att för att ett system ska vara AI behöver det inte vara smart på samma sätt som människor är. Det behöver bara vara smart.

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