Inteligența artificială generală deschide calea către mașini capabile să acționeze, să funcționeze și să învețe în mod similar ființelor umane!
Inteligența artificială a transformat modul în care mașinile îndeplinesc sarcini. În prezent, computerul tău poate executa o multitudine de activități personale și profesionale dacă este instruit cu instrumente de inteligență artificială. Câteva ilustrații includ crearea de imagini, generarea de voce din text, controlul utilităților etc.
Totuși, acestea nu sunt cu adevărat inteligente. În spatele acestor automatizări se ascund numeroase luni de instruire.
Ce ai zice de o aplicație computerizată cu adevărat inteligentă, capabilă să învețe de una singură? Acesta este domeniul inteligenței artificiale generale. Continuă să citești pentru a descoperi această tehnologie revoluționară!
Introducere
AGI este o tehnologie care permite software-ului și hardware-ului să devină atât de inteligente încât să manifeste abilități cognitive asemănătoare cu cele umane. Mai este cunoscută și sub alte denumiri, precum IA puternică sau AI completă.
Pentru a simplifica, imaginează-ți că prezinți un sistem inteligent AGI cu o problemă pe care nu a mai întâlnit-o. Computerul inteligent va analiza problema, va efectua cercetări online și va oferi o soluție.
IBM, OpenAI, Microsoft, Google Brain, Darktrace, Deepmind, printre altele, sunt companiile care avansează rapid tehnologia AGI. Aceste organizații încearcă să integreze următoarele caracteristici într-un computer inteligent proiectat:
- Inteligență generală comparabilă cu cea umană
- Inteligență expresă care nu este limitată la o sarcină specifică, precum tastarea sau vorbirea
- Capacitatea de a generaliza noile cunoștințe și de a conecta informațiile cu experiențele anterioare
- Abilitatea de a înțelege învățăminte diverse din punct de vedere calitativ
- Perceperea și analiza sarcinilor în contextul real
În prezent, nu există o inteligență artificială generală autentică. IBM Strong AI și Google Brain înregistrează anumite progrese, dar acestea nu sunt încă gata pentru implementare pe scară largă.
Beneficii și necesități
Avem nevoie de AGI pentru a înlocui ființele umane în medii periculoase. De asemenea, computerele AGI pot oferi un nivel de productivitate fără precedent în operațiunile comerciale.
Aplicațiile AGI vor contribui, de asemenea, la rezolvarea unor probleme dificile în domenii precum medicina, asistența medicală, lanțul de aprovizionare, economia, finanțele și științele sociale.
Iată câteva motive suplimentare cruciale pentru dezvoltarea AGI:
- Aplicațiile AGI pot oferi o înțelegere mai aprofundată a relației de cauză și efect, ajutând oamenii în proiectele de evaluare a riscurilor.
- AGI-urile pot utiliza eficient o gamă variată de percepții senzoriale, cum ar fi culoarea, sunetul, adâncimea, imaginile și dimensiunile.
- Astfel de programe inteligente pot instrui un braț robotic să execute mișcări motorii fine, precum asamblarea dispozitivelor electronice de la început până la sfârșit.
- Capacitatea de procesare a limbajului natural (NLP) a unui AGI va simplifica automatizarea. Poți pronunța câteva cuvinte cheie, iar instrumentul AGI va crea fluxul de lucru automatizat de care ai nevoie.
- AGI-urile pot rezolva probleme unice după ce au analizat problema și au evaluat mediul real. Nu este necesar să definești condiții de tipul Dacă/Atunci, Dacă/Altminteri etc.
- AGI-urile pot ajuta creatorii de conținut, artiștii, designerii și arhitecții cu idei inovatoare.
- Aplicațiile AGI pot oferi servicii excelente pentru clienți fără erori, datorită inteligenței emoționale și sociale pe care o vor afișa.
AI vs. AGI
#1. Modul de acțiune
AI, cunoscută și ca AI îngustă, este o aplicație inteligentă reactivă. Va răspunde cu o listă predefinită de acțiuni atunci când primește semnale de la declanșatoare de evenimente.
AGI-urile nu vor necesita niciun declanșator de evenimente. Aceste aplicații vor reacționa proactiv, similar oamenilor, pentru a preveni probleme, a rezolva puzzle-uri etc.
#2. Domeniul de acțiune
IA îngustă sau slabă are un domeniu de acțiune limitat. O IA concepută pentru scriere nu va conduce o mașină și invers. Această aplicație limitată face ca dezvoltarea să fie costisitoare și ineficientă la scară industrială.
Un singur AGI ar putea controla o fabrică întreagă de producție, mii de locuințe dintr-o zonă geografică sau toate birourile unei companii. Este pregătit pentru orice provocare, având capacități de învățare cognitivă, raționament și acțiune proactivă.
#3. Abilități de rezolvare a problemelor
IA îngustă rezolvă în general probleme cu finalitate definită, precum navigația GPS, căutarea pe web bazată pe cuvinte cheie, scrierea AI, completarea codului AI etc.
Inteligența artificială generală poate aborda probleme deschise, precum elaborarea unei strategii de marketing prin analiza pieței, a clienților și a produselor.
#4. Capacitatea de memorie
Cele mai slabe programe AI se bazează pe mașini cu memorie limitată. AI se bazează pe un set de rețele neuronale artificiale și baze de date de instruire. Atunci când bazele de date sau algoritmii sunt învechiți, IA se blochează.
AGI-urile vor dispune de memorie practic nelimitată (resurse de cunoștințe) prin intermediul bazelor de date locale, bazelor de date în cloud și Internetului.
#5. Actualizări
Oamenii trebuie să actualizeze periodic IA slabă, pe măsură ce cerințele de afaceri și tendințele pieței evoluează.
AGI-urile își vor actualiza singure memoriile și bazele de date. Nu vor necesita intervenție umană.
Abordări
#1. Abordarea subsimbolică
Aici, dezvoltatorii AGI folosesc aplicații care imită funcționarea creierului uman. De exemplu, AlphaGo de la DeepMind, rețele neuronale convoluționale, sisteme de învățare profundă etc.
#2. Abordarea simbolică
În această metodă, dezvoltatorii AGI utilizează diagrame de flux, simboluri și instrucțiuni de tipul dacă-atunci. Inteligența artificială generală folosește un algoritm de bază pentru a învăța și a construi o bază de cunoștințe. În plus, poate compara algoritmul și simbolurile sale cu aspecte din lumea reală și poate dezvolta procese de gândire superioare celor ale IA slabe.
#3. Abordarea corpului complet
În acest concept, dezvoltatorii AGI doresc să includă toate capacitățile software, hardware, rețele și senzoriale într-un corp cu aspect umanoid. Umanoidul poate merge, vorbi, interacționa tactil cu oamenii și așa mai departe.
#4. Abordarea hibridă
Calea hibridă către dezvoltarea AGI se bazează pe abordările subsimbolice și simbolice.
Un exemplu de succes în această categorie este Sophia, un robot umanoid. Acesta integrează atât sisteme simbolice, cât și sisteme conecționiste. De exemplu, Sophia are nevoie de arhitectura CogPrime și de baza de date AtomSpace pentru funcționalitățile sale.
#5. Abordarea matematică
Cercetătorii aspiră să confere AGI-urilor o putere de calcul nelimitată. Prin urmare, aceste aplicații și dispozitive inteligente vor fi capabile să rezolve numărul necesar de probleme matematice pentru a lua decizii excelente.
Cum funcționează AGI?
Un program AGI va utiliza diverse tehnologii pentru a atinge abilități cognitive la nivel uman. Acestea sunt după cum urmează:
Intrare și ieșire (I/O)
AGI-urile folosesc diverse dispozitive senzoriale pentru a-și îndeplini sarcinile în fabricile de producție sau ca mașini autonome. Acești senzori pot fi vizuali, RFID, de temperatură, de presiune, de viteză, de mișcare etc.
Un alt grup de AGI-uri poate necesita OCR, conectori de baze de date etc., pentru a efectua operațiuni comerciale în birouri.
Abilități motorii
Corpul complet, brațele robotizate, vehiculele autonome etc. funcționează prin mișcări fine. AGI se bazează pe abilitățile motorii dobândite din rețelele neuronale, procesarea imaginilor 3D, imitarea vizuală etc.
NLP
Un AGI poate învăța din diverse surse, precum articole de pe site-uri web, reviste de cercetare, cărți electronice, videoclipuri YouTube etc. În acest scop, aplicația inteligentă învață mai întâi să interpreteze limbajul natural în limbajul mașinii.
Raționament și rezolvare de probleme
Un robot sau o aplicație AGI utilizează adesea simulări pentru a rezolva o problemă unică. Datorită capacităților sale uriașe de procesare și memorie, mașina poate rula mai multe simulări simultan. Apoi, în funcție de rata de succes, poate alege o simulare.
Gândire creativă
AGI-urile pot utiliza multiple rețele neuronale pentru a crea idei unice și creative, cum ar fi forme de artă, compoziții muzicale, articole etc.
Recunoașterea facială și procesarea sunetului
AGI-urile umanoide care interacționează cu oamenii folosesc în mare parte analiza sunetului și recunoașterea facială. După prelucrarea semnalelor audio și imaginilor din mediul său și verificarea lor încrucișată cu bazele de cunoștințe existente, poate interacționa cu oamenii.
Provocări
Inteligența artificială generală are un potențial imens de a transforma universul AI. Însă atingerea acestui stadiu nu este un proces ușor. Iată dificultățile și obstacolele în calea dezvoltării AGI:
#1. Stăpânirea abilităților umane
Pentru a obține o inteligență autentică la nivel uman, un AGI trebuie să stăpânească o serie de abilități. Acestea includ abilitățile motorii, înțelegerea limbajului natural, percepția senzorială, conexiunea emoțională și socială și creativitatea la nivel uman.
#2. Absența unui protocol de lucru
Nu există protocoale standard de funcționare pentru sistemele AI, care să permită o colaborare facilă. Prin urmare, implementarea unui sistem AGI complet se confruntă cu deficiențe tehnice inevitabile.
#3. Lipsa alinierii cu obiectivele de afaceri
Integrarea AI în sistemele existente rămâne un proces complex. Deoarece părțile interesate nu cunosc încă parametrii operaționali, este dificil să se asigure că dezvoltarea este în concordanță cu obiectivele de afaceri.
#4. Bariere de comunicare
Încă există un decalaj de comunicare între sistemele AI distincte. Deoarece partajarea facilă a datelor între aceste sisteme este imposibilă, inter-învățarea modelelor AI este îngreunată, iar universalitatea sa este redusă.
#5. Lipsa direcției AGI
Nu există planuri sau directive pentru implementarea AGI în operațiunile de afaceri ale unei companii. Prin urmare, implementarea sa devine costisitoare, iar realizarea sa este îngreunată.
Tendințe
După cum știi, dezvoltarea completă a inteligenței artificiale generale nu a fost încă realizată. Cu toate acestea, aceste tendințe AI vor influența AGI:
#1. Procesarea limbajului natural (NLP)
NLP sau procesarea limbajului natural se referă la procesul prin care AI poate înțelege limbajul uman și îl poate converti în coduri compatibile cu mașinile. Prin utilizarea NLP, se așteaptă ca AGI să poată interacționa realist cu oamenii.
#2. Metavers
Metaversul este o tehnologie care oferă o experiență captivantă utilizatorului. Odată cu creșterea interesului, AGI va evolua pentru a contribui la dezvoltarea lumii virtuale în Metavers.
#3. AI cu cod redus sau fără cod
Există o cerere în continuă creștere pentru soluții cu cod redus sau fără cod, inclusiv pentru instrumente și algoritmi AI. Aceste soluții sunt dotate cu interfețe intuitive pentru a simplifica procesele complexe de dezvoltare a aplicațiilor.
#4. Augmentarea forței de muncă
Acest concept se referă la oameni și angajați digitali care lucrează umăr la umăr într-o organizație. Deși mulți se tem că AI va determina pierderea locurilor de muncă, includerea AI în operațiuni va spori eficiența.
#5. IA cuantică
IA cuantică are un potențial semnificativ de a influența AGI prin accelerarea algoritmilor de învățare automată și prin obținerea de rezultate cu o viteză remarcabilă. De asemenea, poate depăși obstacolele pe care AGI le-ar putea întâmpina în analiza unui volum imens de date.
#6. Etica AI
Riscurile potențiale ale AI sunt imposibil de ignorat. Dacă nu este utilizată în mod corespunzător, AI ar putea fi periculoasă pentru omenire. Prin urmare, etica AI va primi o atenție sporită în următorii ani.
#7. Chatboți AI
Chatboții AI sau asistenții virtuali pot purta conversații naturale și pot efectua operațiuni bazate pe reguli. Înlocuind agenții umani de asistență, acești chatboți au redus deja costurile operaționale ale companiilor. În viitor, aceștia ar putea revoluționa AGI.
Riscurile AGI
- Dacă baza de date a AGI este limitată, aceasta poate lua decizii nefaste care să prejudicieze afacerile și locuințele.
- AGI-urile pot deveni ținta unor atacuri sofisticate de hacking. Dacă un hacker blochează o mașină AGI, ar putea provoca daune întregii afaceri.
- Dezvoltatorii AI au raportat diverse incidente de decizii părtinitoare luate de prototipuri AGI.
- Oferirea accesului nerestricționat la baza de date AGI ar putea încălca, de asemenea, diverse reglementări privind confidențialitatea la nivel global.
În continuare, vom examina exemple reale de inteligență artificială generală.
Exemple din lumea reală
#1. Căutarea AI a lui ROSS
Avocatul AI ROSS poate căuta miliarde de documente juridice în mai puțin de trei secunde. Poți introduce orice întrebare juridică, iar el va oferi răspunsuri precise.
Este un AGI deoarece utilizează diverse tehnologii inteligente, cum ar fi clasarea, recuperarea și înțelegerea. De asemenea, are un domeniu de acțiune extins, deoarece acoperă toate nișele domeniului juridic.
#2. AlphaGo
AlphaGo este un sistem inteligent care joacă Go, un joc de societate. Este prima mașină inteligentă care a învins un jucător profesionist de Go. Deși este o IA cu un domeniu de acțiune limitat, are capacități de auto-învățare. AlphaGo poate învăța de la adversar și din propriile greșeli.
#3. Instrumente AI integrate de la OpenAI
Gama de sisteme AI de la OpenAI, menționată mai jos, poate executa automat diverse sarcini atunci când sunt combinate prin intermediul apelurilor API:
- GPT-3 creează texte bazate pe limbaj natural din fraze și indicii simple. Numeroase jocuri online și experiențe de realitate mixtă, precum „Ființa virtuală” bazată pe povești de la FableStudio, folosesc GPT-3 pentru povești interactive.
- Codex ajută dezvoltatorii să convertească intrările în limbaj natural în coduri, facilitând codificarea.
- DALL·E ajută creatorii NFT și artiștii digitali să producă mii de opere de artă originale și unice în câteva minute. AI poate edita și imagini.
#4. IBM Watson
IBM Watson este o suită AI cu servicii complete pentru companii. Poate fi considerată AGI, având o varietate de aplicații. Există diferite IA Watson, printre care:
- IBM Watson Assistant pentru servicii de asistență clienți sau asistență virtuală
- IBM Watson Discovery generează perspective și răspunsuri din documente de afaceri complexe
- IBM Watson pentru înțelegerea și clasificarea limbajului natural
Concluzii
Până acum, ai explorat conceptul de inteligență artificială generală. Ai aflat, de asemenea, cum funcționează, provocările, exemplele, riscurile și multe altele.
Aceste informații te vor ajuta să îți planifici corect proiectele de dezvoltare a inteligenței artificiale. Trebuie să fie suficient de flexibil pentru a include aplicații inteligente de ultimă generație în proiectul tău și pentru a-l transforma într-un AGI.
Dacă ești o companie care dorește să sporească productivitatea și eficiența operațiunilor, AGI ar putea fi soluția, deși multe sunt încă în dezvoltare.
În continuare, poți afla mai multe despre învățarea automată.