Umělá inteligence (AI) označuje systémy nebo stroje, které simulují lidskou inteligenci. To těmto strojům umožňuje učit se a myslet samy a zároveň se mohou rozhodovat bez lidské pomoci.
Abyste pochopili, o co se AI snaží, je důležité podívat se na její konečný cíl. Tímto cílem je vytvořit stroje, které dokážou zpracovávat a asimilovat data zcela nezávislým způsobem a zároveň mají schopnost uvědomovat si svou existenci.
V současnosti má umělá inteligence daleko k masové výrobě strojů, které jsou si vědomy sebe sama. Vyvinula se však dostatečně tam, kde běžné systémy a stroje mohou fungovat bez pomoci, samy vyhodnocovat data a rozhodovat se samy.
Existují různé typy umělé inteligence, z nichž některé lze nalézt v mnoha systémech a strojích. Když se seznámíte s těmito podskupinami AI, můžete se dozvědět více o AI a o tom, jak funguje.
Klíčové body
- Umělá inteligence dává systémům a strojům schopnost učit se, myslet a rozhodovat se samy.
- Existují různé typy umělé inteligence, z nichž každý je klasifikován podle své schopnosti fungovat nezávisle.
- Umělá inteligence si klade za cíl vyvíjet systémy, které mohou fungovat zcela samy o sobě a přitom mít sebeuvědomění podobné člověku.
- Ve své nejjednodušší podobě může umělá inteligence provádět pouze ty úkoly, na které byla naprogramována. Ve své pokročilé formě může být umělá inteligence nezávislým myslitelem a tvůrcem rozhodnutí.
Co je to AI: Jak funguje a čeho chce dosáhnout?
Umělá inteligence funguje prostřednictvím systémů a strojů, které jsou navrženy tak, aby napodobovaly lidskou inteligenci. To zahrnuje lidskou schopnost vnímat informace, analyzovat data a rozhodovat se podle jejich posouzení. Systémy umělé inteligence emulují tyto inteligentní procesy prostřednictvím sady předdefinovaných úloh a pokročilých algoritmů, kterými je vybaví jejich programátoři.
Prostřednictvím umělé inteligence se lidé snaží vytvářet systémy a stroje, jako jsou roboti, kteří mohou myslet a jednat sami za použití dostupných informací. Konečným cílem tohoto pátrání je vyvinout systémy umělé inteligence, které si uvědomují sami sebe, jsou sebe-evoluční a nezávislé na sobě.
Umělá inteligence má různé kategorie, které definují schopnosti systémů a strojů, které fungují prostřednictvím tohoto mechanismu. Tyto kategorie usnadňují datovým vědcům, programátorům AI a dalším uživatelům určit, jaký typ přístupu umělé inteligence by měli ve svých aplikacích používat.
AI je obvykle rozdělena do následujících čtyř skupin.
1. Reaktivní
Reaktivní umělá inteligence je považována za nejstarší formu umělé inteligence. Tato kategorie získala svůj název díky předdefinované reakci na sadu dat a akcí. Tyto typy systémů umělé inteligence se jako takové neučí ze svých zkušeností se zpracováním informací. Místo toho jsou schopni pouze zpracovávat a analyzovat data podle svého přednastaveného naprogramování a reagovat na ně.
To omezuje schopnost těchto systémů AI vytvořit si vlastní názor mimo parametry, kterými byly vybaveny. Ale když jsou trénovány s ohledem na různé interpretace dat, reaktivní systémy a stroje umělé inteligence stále mohou samy o sobě provádět úžasné a často nadbytečné úkoly, které lidem usnadňují život.
Při poznávání toho, co je AI, můžete najít velmi diskutovaný příklad reaktivní AI v podobě legendárního Deep Blue superpočítač od IBM, který byl naprogramován tak, aby hrál šachy a vyhrával zápasy proti mistru světa v letech 1996-1997. Zatímco běžně vídaným příkladem reaktivní umělé inteligence je systém navrhování obsahu různých streamovacích služeb, který analyzuje typ obsahu, který uživatelé konzumují, a nabízí podobné návrhy podle značek a dalších identifikovatelných informací.
2. Omezená paměť
Umělá inteligence s omezenou pamětí se týká systémů a strojů, které mají schopnost čerpat ze svých předchozích zkušeností a rozhodovat se v přítomnosti. To z nich dělá směs reaktivní umělé inteligence, ale se zabudovanými schopnostmi ML. To také zdůrazňuje cíle, kterých může moderní umělá inteligence dosáhnout pomocí pokročilejších přístupů a zároveň zpracovávat složité soubory dat.
Díky své kategorizaci využívá předchozích zkušeností se zpracováním dat k provádění nových akcí všechny moderní systémy a stroje AI použijte model s omezenou pamětí. Díky tomu je omezená paměť jednou z nejrozšířenějších forem typů umělé inteligence, které jsou považovány za vyhledávané datovými vědci i programátory.
Vzhledem k tomu, že umělá inteligence s omezenou pamětí slouží jako základ různých moderních systémů, můžete ji najít v několika aplikacích. Z těchto přístupů vystupují samořídící vozidla jako jedna z nejoblíbenějších ukázek ze všech. Díky tomu je omezená paměť jedním z těch typů umělé inteligence, které mají v blízké budoucnosti dosáhnout nových výšin popularity.
3. Teorie mysli
Při učení, co je AI, musíte také věnovat pozornost teorii systémů mysli. Tyto systémy a stroje umělé inteligence zatím nejsou plně zformované nebo dostupné v konkrétních spotřebitelských aplikacích. Jejich koncept je však dobře definovaný a otevírá nové dveře k typům zázraků, kterých může umělá inteligence v budoucnu dosáhnout pro stroje i lidstvo.
Stručně řečeno, AI teorie mysli si klade za cíl jít nad rámec napodobování lidské inteligence a usiluje o pochopení myšlenek, potřeb a emocí druhých. Tato evoluce umělé inteligence zase usiluje o zvýšení syntetické emoční inteligence tak, aby systémy a stroje chápaly lidské emoce stejně dobře, jako jsou schopny je replikovat.
Jak bylo řečeno, teorie umělé inteligence mysli není tak snadno replikovatelná jako předpovídání některých nevyhnutelných obratů na šachovnici. Místo toho požaduje, aby systémy a stroje umělé inteligence, které jsou v tomto přístupu vycvičeny, skutečně analyzovaly a vyhodnotily osobu, se kterou komunikují. To vyžaduje určitý významný pokrok v současném prostoru AI, ale také slibuje vzrušující budoucnost AI.
4. Sebevědomí
Ze čtyř vzrušujících typů umělé inteligence je sebevědomá umělá inteligence možná nejinovativnější a zároveň nejspornější téma ze všech. Podobně jako u umělé inteligence s teorií mysli zůstává umělá inteligence ve vývoji, než dosáhne úrovně, kdy její aplikace budou bezproblémové a připravené pro větší komerční a veřejné využití. Ale jak název napovídá, systémy umělé inteligence a stroje, jako jsou roboti, se budou moci stát vnímavými.
Toto vnímání sebeuvědomění bude pocházet z dalších pokroků v současnosti používaných systémů umělé inteligence včetně reaktivní umělé inteligence a umělé inteligence s omezenou pamětí. Vzhledem k tomu, že umělá inteligence je rychle se vyvíjející prostor, který neustále přináší nové systémy, není tento vývoj mimo stůl, i když to bude nějakou dobu trvat.
To znamená, že i když vědcům a odborníkům bude nějakou dobu trvat, než pochopí, co dokáže umělá inteligence se syntetickou emoční inteligencí, možnosti mít umělou inteligenci, která myslí, cítí a jedná jako lidé, budou vrcholem technologie umělé inteligence. Tento pokrok pak lze předvést ve formě robotů a aplikací, které jsou schopny interagovat s lidmi na stejné emocionální úrovni jako jejich vlastní druh.
Různé typy aplikací AI
Kromě výše uvedených čtyř typů umělé inteligence má prostor umělé inteligence pod svým názvem také různé podmnožiny. Mezi ně patří následující přístupy.
Strojové učení
Strojové učení (ML), které se často používá zaměnitelně s umělou inteligencí, je podkategorií AI. Stroje AI, které používají ML, se aktivně učí z dat, která zpracovávají použít dříve naučené poznatky a vzorce ke zpracování nových souborů informací v budoucnu. Tyto systémy AI se dokážou přizpůsobit novým procesům, aniž by se musely řídit přednastavenými pokyny. Díky tomu je umělá inteligence s omezenou pamětí součástí ML.
Hluboké učení
Hluboké učení je součástí ML, kde funguje jako pokročilejší verze samotného ML. Ve srovnání s ML zpracovává hluboké učení složitější a větší soubory dat, které mohou obsahovat různá nekategorizovaná média, jako je obrázek, hlas a video. To také funguje pro velké množství nebo vrstvy dat, které jsou pro člověka zdrcující ke zpracování v původním stavu. Díky tomu je hluboké učení oblíbeným přístupem pro umělou inteligenci s omezenou pamětí a pokročilejšími potřebami.
Zpracování přirozeného jazyka (NLP)
Zpracování přirozeného jazyka je nyní běžně dostupným přístupem pro používání AI, zejména strojového učení. Odkazuje na schopnost systému nebo stroje identifikovat, porozumět a zpracovat lidskou řeč. Cílem tohoto přístupu je, aby stroje AI napodobovaly lidskou řeč způsobem, který je zbaví potřeby lidské pomoci.
Během svého výzkumu můžete také narazit na následující termíny, abyste zjistili, co je AI.
Neuronové sítě
Také známý jako umělé neuronové sítě (ANN) nebo simulované neuronové sítě (SNN), neuronové sítě využívají lidský mozek jako model k propojení různých větví komplexních dat prostřednictvím vrstev. Neuronové sítě jsou považovány za podkategorii strojového učení a hrají zásadní roli při podpoře umělé inteligence, která pracuje s přístupem hlubokého učení.
Robotika
Snad nejoblíbenější iterací AI je její zastoupení v robotice. Tyto stroje se zaměřují na manipulaci a řízení fyzických procesů. Díky tomu jsou populární v různých prostředích, jako jsou výrobní závody i vojenské operace. Tyto systémy AI většinou pracují na přednastavených datech, ale mohou používat různé podmnožiny AI, aby byly pokročilejší.
Umělá všeobecná inteligence (AGI)
Umělá obecná inteligence (AGI) je interpretací teorie mysli a sebevědomých modelů umělé inteligence. Tyto systémy a stroje AGI nebyly zkonstruovány k dokonalosti a zatím zůstávají silně ve vývoji. Jakmile však budou vyvinuty, předefinují akce, které současné typy umělé inteligence mohou provádět samy.
Umělá inteligence je tu, aby zůstala, se svým skutečným potenciálem, který je teprve dosažen
Díky hlasovým asistentům, samořídícím autům a různým administrativním nástrojům se umělá inteligence již stala součástí našeho života. Ale jeho skutečný zázrak, pokud jde o teorii mysli a sebeuvědomění, teprve bude dosaženo. Jak se umělá inteligence dále vyvíjí, mohou se tato vylepšení v budoucnu také odemknout a odhalit skutečnou sílu lidské inteligence v různých systémech a strojích.
