Inteligența generală artificială face loc mașinilor care se pot comporta, performa și învăța așa cum facem noi!
Inteligența artificială a schimbat modul în care mașina efectuează munca. Astăzi, computerul tău poate face multe sarcini personale și profesionale dacă îl antrenezi cu instrumente AI. Câteva exemple sunt crearea de imagini, producerea de voce din text, controlul utilităților etc.
Dar aceștia nu sunt cu adevărat inteligenți. Există o mulțime de luni de instruire în spatele unei astfel de automatizări.
Ce zici de o aplicație computerizată cu adevărat inteligentă, care poate învăța singură? Acesta este domeniul inteligenței generale artificiale. Citiți în continuare pentru a afla această tehnologie revoluționară astăzi!
Cuprins
Introducere
AGI este o tehnologie care poate face software-ul și hardware-ul atât de inteligente încât exprimă abilități cognitive asemănătoare omului. Are alte denumiri precum IA puternică, AI completă etc.
Pentru a o simplifica, prezentați sistemul inteligent AGI cu o problemă pe care nu o cunoștea înainte. Computerul inteligent va analiza problema, va face câteva cercetări online și va oferi o soluție la problemă.
IBM, OpenAI, Microsoft, Google Brain, Darktrace, Deepmind etc., sunt cei care mișcă rapid tehnologia AGI. Aceste companii încearcă să infuzeze următoarele într-un computer inteligent proiectat:
- Inteligență generală asemănătoare omului
- Inteligența expresă nu este legată de nicio sarcină specifică, cum ar fi tastarea sau vorbirea
- Generalizați noile învățături și legați cunoștințele cu experiențele anterioare
- Faceți sens din învățările care sunt diferite calitativ
- Percepeți și analizați sarcinile din contextul real
În prezent, nu există o adevărată inteligență artificială generală (AGI). IBM Strong AI și Google Brain fac unele progrese, dar acestea nu sunt pregătite pentru producție.
Beneficii și nevoi
Avem nevoie de AGI pentru a înlocui ființele umane în locuri periculoase. De asemenea, calculatoarele AGI pot oferi un nivel neprevăzut de productivitate în operațiunile de afaceri.
Aplicațiile AGI vor ajuta, de asemenea, rasa umană să rezolve puzzle-uri dificile în medicină, asistență medicală, lanț de aprovizionare, economie, finanțe și științe sociale.
Iată câteva alte motive vitale pentru dezvoltarea unui AGI:
- Aplicațiile AGI pot prezenta o mai bună înțelegere a cauzei și efectului pentru a ajuta oamenii cu proiecte de evaluare a riscurilor.
- AGI-urile pot folosi în mod eficient diverse percepții senzoriale, cum ar fi culoarea, sunetul, adâncimea, imaginile și dimensiunile.
- Astfel de programe inteligente de calculator pot comanda unui braț robot să realizeze abilități motorii fine, cum ar fi asamblarea dispozitivelor electronice de la început până la sfârșit.
- Capacitatea de procesare a limbajului natural (NLP) a unui AGI va face automatizarea mai ușoară. Puteți rosti doar câteva cuvinte cheie, iar instrumentul AGI va construi fluxul automat de care aveți nevoie.
- AGI-urile pot rezolva probleme unice după ce au analizat problema și au analizat mediul real. Nu este nevoie să îndepliniți condiții If/Then, If/Else etc.
- AGI-urile pot ajuta creatorii de conținut, artiștii, designerii și arhitecții cu idei ieșite din cutie.
- Aplicațiile AGI pot oferi servicii excelente pentru clienți fără nicio ratare, deoarece vor prezenta și inteligență emoțională și socială.
AI vs. AGI
#1. Modul de acțiune
AI, alias narrow AI, este o aplicație inteligentă reactivă. Va reacționa cu o listă prestabilită de acțiuni atunci când primește semnale de la declanșatoarele de evenimente.
AGI-urile nu vor avea nevoie de niciun declanșator de evenimente. Aceste aplicații vor răspunde proactiv, ca și oamenii, pentru a preveni problemele, a rezolva puzzle-uri etc.
#2. Domeniul de acțiune
IA înguste sau slabe au, de asemenea, un domeniu de activitate limitat. O IA scrisă nu va conduce o mașină și invers. Aplicația limitată face, de asemenea, dezvoltarea costisitoare și ineficientă la nivel de producție.
O singură AGI ar putea conduce o întreagă fabrică de producție, mii de case într-o localitate dintr-o regiune sau toate birourile companiei ale afacerii tale. Este deschis oricărei provocări, deoarece are capacități de învățare cognitivă, de raționament și de acțiune proactivă.
#3. Abilități de rezolvare a problemelor
AI-urile înguste rezolvă în mare parte probleme cu sfârșit, cum ar fi navigarea prin GPS, căutarea pe web bazată pe cuvinte cheie, scrierea AI, completarea codului AI etc.
Inteligența generală artificială poate gestiona probleme deschise, cum ar fi crearea unei strategii de marketing pe teren prin analiza pieței, clienților și produselor.
#4. Capacitate 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 antrenament. Când baza de date sau algoritmii sunt vechi, AI-urile se blochează.
AGI-urile vor veni cu memorie practic infinită (resurse de cunoștințe) prin baze de date locale, baze de date în cloud și Internet.
#5. Upgrade-uri
Oamenii trebuie să actualizeze IA slabe în mod regulat, pe măsură ce cerințele de afaceri și tendințele pieței se schimbă.
AGI-urile își vor actualiza singuri memoriile și bazele de date. Nu va cere intervenția umană.
Abordari
#1. Abordarea subsimbolica
Aici, dezvoltatorii AGI folosesc aplicații care seamănă cu creierul uman. De exemplu, AlphaGo de la DeepMind, rețele neuronale convoluționale, sisteme de învățare profundă etc.
#2. Abordarea simbolică
În această metodă, dezvoltatorii AGI folosesc diagrame de flux, simboluri și instrucțiuni dacă-atunci. Inteligența generală artificială folosește un algoritm primar pentru a învăța și a crea o bază de cunoștințe. În plus, poate compara algoritmul și simbolurile sale cu aspecte din lumea reală și poate dezvolta procese de gândire mai bune decât IA slabe.
#3. Abordarea întregului corp
În acest concept, dezvoltatorii AGI doresc să includă toate capacitățile software, hardware, rețele și senzoriale într-un corp asemănător omului. Umanoidul poate merge, vorbi, atinge oamenii și așa mai departe.
#4. Abordarea hibridă
Calea hibridă către dezvoltarea AGI se bazează pe abordările sub-simbolice și simbolice.
Un exemplu de succes al acestei categorii este Sophia, un robot umanoid. Acesta cuprinde 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. Abordare matematică
Cercetătorii urmăresc să aloce AGI-urilor putere de calcul infinită. 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 cu conducere autonomă. Acești senzori ar putea fi vizuali, RFID, temperatură, presiune, viteză, mișcare etc.
Un alt grup de AGI-uri poate necesita OCR, conectori de baze de date etc., pentru a efectua operațiuni de afaceri în birouri.
Abilitati motorii
Corpul întreg, brațele robotizate, vehiculele autonome etc., funcționează prin mișcări fine. AGI se bazează pe abilitățile motorii dobândite din rețelele neuronale, procesarea imaginilor 3D, mimarea vizuală etc.
NLP
Un AGI poate învăța din diverse surse, cum ar fi articole de 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. Deoarece are capacități 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 folosi mai multe rețele neuronale pentru a crea idei unice și creative, cum ar fi forme de artă, note muzicale, articole etc.
Recunoașterea facială și procesarea sunetului
AGI-urile humanoide care interacționează cu oamenii folosesc în mare parte analiza sunetului și recunoașterea facială. După procesarea audio și imaginile din mediul său și verificarea încrucișată cu bazele de cunoștințe existente, poate interacționa cu oamenii.
Provocări
Inteligența generală artificială are o posibilitate imensă de a transforma lumea AI. Dar atingerea acestui stadiu nu este un proces fără probleme. Iată provocările și obstacolele dezvoltării unui AGI:
#1. Stăpânirea abilităților asemănătoare omului
Pentru a obține adevărata inteligență la nivel uman, un AGI trebuie să stăpânească unele abilități. Acestea includ abilitățile motorii, înțelegerea limbajului natural, percepția senzorială, conexiunea emoțională și socială și creativitatea la nivel uman.
#2. Absența protocolului de lucru
Nu există protocoale standard de lucru ale sistemelor AI pentru o colaborare fără efort. Prin urmare, implementarea unui sistem AGI cuprinzător se confruntă cu deficiențe tehnice inevitabile.
#3. Lipsa alinierii afacerilor
Integrarea AI în sistemele existente rămâne un proces complex. Întrucât părțile interesate în cauză nu cunosc încă parametrii operaționali, este dificil să-și mențină dezvoltarea aliniată cu obiectivele de afaceri.
#4. Lacune de comunicare
Există încă un decalaj de comunicare între sistemele AI separate. Deoarece partajarea fără întreruperi a datelor între aceste sisteme este imposibilă, inter-învățarea modelelor AI este împiedicată, iar universalitatea sa este redusă.
#5. Absența Direcției AGI
Nu există planuri sau direcții pentru implementarea AGI în operațiunile de afaceri ale întreprinderii. Astfel, implementarea sa devine costisitoare, iar realizarea este împiedicată.
Tendințe
După cum știți, dezvoltarea completă a inteligenței generale artificiale 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 transforma în coduri suportate de mașini. Folosind NLP, AGI se poate aștepta să poată interacționa realist cu oamenii.
#2. Metavers
Metaverse este o tehnologie care oferă o experiență captivantă a utilizatorului. Cu mai mulți oameni interesați, AGI va evolua pentru a ajuta Metaverse în construirea unei lumi virtuale.
#3. AI cu cod redus sau fără cod
Există o cerere din ce în ce mai mare pentru soluții low-code sau fără cod, chiar și pentru instrumente și algoritmi AI. Aceste soluții vin cu interfețe intuitive pentru a ușura procesele complexe de dezvoltare a aplicațiilor.
#4. Creșterea forței de muncă
Înseamnă oameni și angajați digitali care lucrează cot la cot într-o organizație. Deși mulți se tem că AI va face oamenii șomeri, inclusiv AI în operațiuni îl va face mai eficient.
#5. IA cuantică
Quantum AI are șanse mari de a influența AGI prin accelerarea algoritmilor ML și ajutându-vă să obțineți rezultate cu o viteză rapidă. De asemenea, poate neutraliza obstacolele pe care AGI s-ar putea confrunta în analizarea unui volum uriaș 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 mai multă atenție în următorii ani.
#7. Chatbots AI
Chatboții AI sau asistenții virtuali pot avea o conversație naturală și pot efectua operațiuni bazate pe reguli. Înlocuind agenții de asistență umană, acești roboti de chat au redus deja costurile operaționale pentru întreprinderi. În viitor, acest lucru poate revoluționa AGI.
Riscurile AGI
- Dacă baza de date a AGI este limitată, aceasta poate lua decizii dezastruoase care dăunează afacerilor și caselor.
- AGI-urile pot deveni ținta unor atacuri avansate de hacking. Dacă un hacker blochează o mașină AGI, ar putea deteriora întreaga afacere.
- 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 de confidențialitate de pe tot globul.
În continuare, vom verifica exemple din lumea reală de inteligență generală artificială.
Exemple din lumea reală
#1. Căutarea AI a lui ROSS
Avocatul AI ROSS poate căuta miliarde de documente legale în mai puțin de trei secunde. Puteți introduce orice întrebare juridică și 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 mai larg, deoarece acoperă toate nișele domeniului juridic.
#2. AlphaGo
AlphaGo este un jucător de jocuri de societate Go bazat pe inteligență artificială. Este primul aparat inteligent care a învins un jucător profesionist Go în viață. Deși aceasta este o IA cu un domeniu de acțiune limitat, are capacități de auto-învățare. AlphaGo poate învăța de la concurentul său și de la propriile greșeli.
#3.Instrumente AI incluse la OpenAI
Gama de sisteme AI a OpenAI, așa cum este menționat mai jos, poate îndeplini automat diverse sarcini atunci când este combinată folosind apeluri API:
- GPT-3 creează texte bazate pe limbaj natural din fraze și indicii simple. Multe jocuri online și experiențe de realitate mixtă, cum ar fi „Ființa virtuală” bazată pe povești de la FableStudio, folosesc GPT-3 pentru povești interactive.
- Codex îi ajută pe dezvoltatori să traducă intrările în limbaj natural în coduri pentru o codificare convenabilă.
- DALL·E ajută creatorii NFT și artiștii digitali să producă mii de lucrări de artă originale și unice în câteva minute. AI poate edita și imagini.
#4. IBM Watson
IBM Watson este un pachet AI cu servicii complete pentru companii. Îl putem numi AGI, deoarece are diverse aplicații. Există diferite IA Watson, iar acestea sunt după cum urmează:
- IBM Watson Assistant pentru servicii pentru clienți sau asistență virtuală
- IBM Watson Discovery creează perspective și răspunsuri din documente de afaceri complexe
- Înțelegerea și clasificarea limbajului natural IBM Watson
Cuvinte finale
Până acum, ați explorat conceptul de inteligență generală artificială. De asemenea, ați învățat cum funcționează, provocările, exemplele, riscurile și multe altele.
Învățarea celor de mai sus vă va ajuta să vă planificați corect proiectele de dezvoltare a inteligenței artificiale. Trebuie să fie suficient de flexibil pentru a include aplicații inteligente de ultimă generație în proiectul dvs. și pentru a face din acesta un AGI.
Dacă sunteți o companie care caută să facă operațiunile mai productive și mai eficiente din punct de vedere al costurilor, AGI ar putea fi răspunsul, deși sunt în curs de dezvoltare mai multe.
În continuare, puteți afla mai multe despre învățarea automată.