Rodzaje sztucznej inteligencji można porządkować według różnych kryteriów, między innymi zakresu możliwości, funkcji i poziomu autonomii systemu. Technologia jest zbyt szeroka, dlatego znane jest siedem rodzajów sztucznej inteligencji (AI), które będą widoczne w opinii publicznej do 2024 roku. Należy pamiętać, że sztuczną inteligencję dzieli się na różne typy w zależności od jej funkcji, poziomu złożoności i możliwości adaptacji.
- Czym jest sztuczna inteligencja?
- Rodzaje sztucznej inteligencji
- Sztuczna inteligencja oparta na możliwościach
- Czym jest sztuczna inteligencja?
- Rodzaje sztucznej inteligencji
- Sztuczna inteligencja oparta na funkcjonalnościach
Czym jest sztuczna inteligencja?
Po pierwsze, ważne jest, aby zrozumieć, czym jest sztuczna inteligencja, co odnosi się do zdolności maszyny lub programu do wykonywania zadań, które normalnie wymagają ludzkiej inteligencji. Zadania te obejmują między innymi uczenie się, rozumowanie, percepcję wzrokową, rozpoznawanie mowy, podejmowanie decyzji i tłumaczenie językowe.
Cel? Opracuj systemy, które mogą wykonywać te funkcje autonomicznie lub półautonomicznie, bez ciągłej interwencji człowieka.
Jest przetwarzany za pomocą algorytmów i modeli matematycznych, które pozwalają maszynom uczyć się wzorców z danych, wykonywać określone zadania lub z biegiem czasu poprawiać swoją wydajność. Uczenie maszynowe i uczenie głębokie to poddziedziny sztucznej inteligencji, w których w ostatnich dziesięcioleciach nastąpił szybki rozwój.
Rodzaje sztucznej inteligencji
Sztuczną inteligencję (AI) można podzielić na różne typy w zależności od jej możliwości i funkcji. Oto kilka typowych kategorii:
Sztuczna inteligencja oparta na możliwościach
1. Wąska lub słaba sztuczna inteligencja (Narrow / weak AI)
Koncentruje się na ograniczonym zadaniu i nie jest w stanie wykonać go ponad swoje ograniczenia. Działa bezpośrednio na pojedynczy podzbiór zdolności poznawczych i rozwija to spektrum.
Konkretne zastosowania sztucznej inteligencji stają się coraz bardziej powszechne w naszym codziennym życiu w miarę ciągłego rozwoju metod uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się.
PRZYKŁAD | Wirtualni asystenci: Siri firmy Apple, Asystent Google, Amazon Alexa to przykłady słabej sztucznej inteligencji zaprojektowanej do określonych zadań, takich jak odpowiadanie na pytania, wykonywanie prostych zadań i dostarczanie informacji.
2. Ogólna lub silna sztuczna inteligencja (General / strong AI)
Potrafi zrozumieć i nauczyć się każdego zadania intelektualnego, jakie może wykonać człowiek, dlatego pozwala maszynie zastosować wiedzę i umiejętności w różnych kontekstach.
Badaczom sztucznej inteligencji nie udało się dotychczas opracować potężnej sztucznej inteligencji. Musieliby znaleźć sposób na uświadomienie maszynom poprzez zaprogramowanie pełnego zestawu zdolności poznawczych. Firma General AI otrzymała od firmy Microsoft inwestycję o wartości 1 miliarda dolarów za pośrednictwem OpenAI.
PRZYKŁAD | Systemy, które potrafią rozumieć, uczyć się i szeroko stosować wiedzę, są w fazie rozwoju i stanowią długoterminowy cel w dziedzinie sztucznej inteligencji.
3. Super sztuczna inteligencja (Super AI)
Przewyższa ludzką inteligencję i może wykonać każde zadanie lepiej niż człowiek. Chociaż utworzenie ASI nie było jeszcze możliwe, oczekuje się, że w przyszłości możliwe będzie opracowanie systemów zdolnych do samodzielnego uczenia się i doskonalenia, bez konieczności interwencji człowieka.
PRZYKŁAD | Platformy streamingowe lub muzyczne, takie jak Netflix, HBO, Apple Music czy Spotify, wykorzystują sztuczną inteligencję do rekomendowania treści użytkownikom. Istnieją również narzędzia AI do obsługi treści, obrazów i wideo, takie jak ChatGPT, Midjourney, Fliki i inne, które wykorzystują sztuczną inteligencję do generowania oryginalnych treści z istniejących danych
Sztuczna inteligencja oparta na funkcjonalnościach
4. Maszyny reaktywne (Reactive machines)
Maszyna reaktywna to podstawowa forma sztucznej inteligencji, która nie przechowuje wspomnień ani nie wykorzystuje przeszłych doświadczeń do określania przyszłych działań. Działa tylko z aktualnymi danymi.
Postrzegają świat i reagują na niego, ponieważ otrzymują określone zadania i nie mają żadnych zdolności poza tymi zadaniami.
PRZYKŁAD | Deep Blue firmy IBM, system sztucznej inteligencji przeznaczony do gry w szachy, który pokonał mistrza świata Garry’ego Kasparowa w 1997 roku. Nie wyciągał wniosków z poprzednich gier, po prostu oceniał pozycje w danej chwili.
5. Ograniczona pamięć (Limited Memory AI)
Sztuczna inteligencja o ograniczonej pamięci jest szkolona na podstawie danych z przeszłości w celu podejmowania decyzji. Pamięć o tych systemach jest krótkotrwała. Mogą wykorzystywać te dane z przeszłości w określonym przedziale czasu, ale nie mogą dodawać ich do biblioteki Twoich doświadczeń. Tego typu technologię wykorzystuje się w pojazdach autonomicznych.
PRZYKŁAD | Sztuczną inteligencję o ograniczonej pamięci można zastosować w szerokim zakresie scenariuszy, od aplikacji na mniejszą skalę, takich jak chatboty, po pojazdy autonomiczne i inne zaawansowane przypadki użycia.
6. Teoria umysłu (Theory of Mind AI)
Reprezentuje zaawansowaną klasę technologii i istnieje jedynie jako koncepcja. Wymaga głębokiego zrozumienia, że ludzie i rzeczy w danym środowisku mogą zmieniać uczucia i zachowania.
W dziedzinie sztucznej inteligencji Teoria Umysłu jest rodzajem sztucznej inteligencji, która powinna być w stanie zrozumieć ludzkie emocje, konstrukcje społeczne, przekonania i inne parametry, aby móc wchodzić z nami w interakcję tak, jak robiłyby to dwie osoby.
PRZYKŁAD | Odniesieniem do zastosowania Teorii Umysłu jest sytuacja, gdy widzimy bladą osobę trzymającą się za brzuch obiema rękami, możemy wywnioskować, że ta osoba czuje się źle, zaoferować pomoc i odpowiednio zareagować.
7. Samoświadomość (Self-awareness AI)
Samoświadoma sztuczna inteligencja istnieje tylko hipotetycznie. Systemy te rozumieją Twoje wewnętrzne cechy, stany i warunki oraz postrzegają ludzkie emocje.
Maszyny te będą inteligentniejsze od ludzkiego umysłu, ponieważ nie tylko będą w stanie zrozumieć i wywołać emocje u osób, z którymi wchodzą w interakcję, ale także będą miały własne emocje, potrzeby i przekonania.
PRZYKŁAD | Rozpoznawanie emocji na obrazach lub filmach za pomocą algorytmów identyfikujących mimikę twarzy w celu określenia stanu emocjonalnego osoby oraz wirtualnych asystentów z reakcjami emocjonalnymi.
Przeczytaj także, co pozwoli Ci rozszerzyć wiedzę:
