Підготовка до наших майстрів-роботів: вивчення слабкого та сильного ШІ

Шум навколо штучного інтелекту (ШІ) викликає деяку плутанину, особливо тому, що на сцені вибухнуло так багато компаній, проектів ШІ та можливостей. З чого нам почати розуміти це все? Почнемо з визначення.

ШІ — це підгалузь інформатики, яка спрямована на розробку комп’ютерів, здатних робити те, що зазвичай роблять люди — зокрема те, що пов’язано з діяльністю людей розумно.

Комп’ютери та машини можуть відрізнити стілець від столу, кішку та собаку, а також люди. Це стало можливим завдяки ШІ.

У цій частині серії «Підготовка до наших майстрів роботів» ми дослідимо два типи штучного інтелекту та те, що вам слід про них знати.

Для деяких дослідників ШІ, розробників та інженерів метою є створення систем, які можуть діяти так само, як і люди. Це означає створення систем, які думають розумно, як люди.

Іншим просто байдуже, чи створені ними системи мають людську функціональність, лише якщо ці системи працюють правильно. Поряд із цими двома школами думки є інші десь посередині, які використовують людські міркування як модель, щоб допомогти зрозуміти, як ми можемо змусити комп’ютери робити подібні речі.

Штучний інтелект можна розділити на два — слабкий і сильний ШІ. Як пояснювалося вище, багато хто може бути задоволений, коли системи демонструють інтелект, пов’язаний зі слабким ШІ, тоді як інші прагнуть досягти сильного ШІ.

Давайте дослідимо і зрозуміємо, що таке слабкий AI і сильний:

Системою ШІ вважається сильний коли він справді симулює людські міркування таким чином, що можна використовувати не лише для створення систем, які думають, але й для пояснення того, як люди думають.

Це означає, що будь-яка система, яка може діяти як люди, міркувати як люди та пояснювати, як люди думають, є сильним ШІ. Згадайте фільм Термінатор? це приклад потужного штучного інтелекту, оскільки як робот він діяв і діяв так само, як людина.

Приємно відзначити, що справжні моделі сильного штучного інтелекту або систем, які є фактичною симуляцією людського пізнання, ще належить створити.

Будь-яку роботу, спрямовану лише на те, щоб змусити системи працювати, зазвичай називають слабким штучним інтелектом, оскільки хоча ми можемо створювати системи, які можуть поводитися як люди, результати нічого не говорять нам про те, як люди думають.

Слабкий штучний інтелект відносно легко помітити через те, що він не в змозі справді діяти чи імітувати людську поведінку чи інтелект.

Одним із яскравих прикладів цього є Deep Blue від IBM, система, яка була найкращим гравцем у шахи, але, звичайно, не грала так, як люди, і дуже мало розповідала нам про пізнання загалом.

1. Звіт про тенденції чат-ботів за 2021 рік

2. 4 НЕОБХІДНІ та 3 НЕ ВИКОНАННІ для навчання моделі NLP Chatbot

3. Консьєрж-бот: обробляйте кілька чат-ботів з одного екрану чату

4. Експертна система: розмовні ШІ проти чат-ботів

Існує ще одна школа думки, яка об’єднує сильний і слабкий ШІ.

Між сильним і слабким штучним інтелектом збалансовано ті системи, які базуються на людських міркуваннях, але не є їхніми рабами.

Ця система просто використовує не мету ідеально змоделювати поведінку людей, а використовує людські міркування як орієнтир. Це, як правило, місце, де сьогодні відбувається більшість потужніших робіт у сфері ШІ.

Якби ми тільки могли придумати привабливу назву для цієї школи думки! Не знаю, можливо, Практичний ШІ? Хорошим прикладом є вдосконалена генерація природної мови (NLG). Розширені платформи NLG перетворюють дані на мову.

Якщо базові платформи NLG просто перетворюють дані на текст, просунуті платформи перетворюють ці дані на мову, яка не відрізняється від того, як пише людина.

Аналізуючи контекст сказаного та вирішуючи, що сказати найцікавіше та найважливіше, ці платформи спілкуються з нами за допомогою інтелектуальних наративів. Прикладом цього в дії є програмне забезпечення під назвою Grammarly, Google Assistant та Сірі.

Хоча більшість наведених вище термінів можуть бути для вас новими, ми зрозуміли два типи ШІ — слабкий і сильний.

Приємно відзначити, що поки ця серія є титульною готуємося до роботи наших майстрів, це не означає, що люди будуть обслуговувати роботів у майбутньому (я вірю, що цього ніколи не станеться). Ця серія присвячена дослідженню прогресу ШІ та того, що потрібно знати.

Важливим висновком є ​​те, що для того, щоб система була штучним інтелектом, вона не повинна бути такою ж розумною, як люди. Просто треба бути розумним.

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