Kunstig intelligens (AI) refererer til systemer eller maskiner, der simulerer menneskelig intelligens. Dette giver disse maskiner mulighed for at lære og tænke på egen hånd, samtidig med at de er i stand til at træffe beslutninger uden menneskelig assistance.
For at forstå, hvad AI forsøger at gøre, er det vigtigt at tage et kig på dets ultimative mål. Dette mål er at lave maskiner, der kan behandle og assimilere data på en fuldstændig uafhængig måde, samtidig med at de har evnen til at blive selvbevidste om deres eksistens.
På nuværende tidspunkt er AI langt fra at masseproducere maskiner, der er selvbevidste. Men det har udviklet sig nok, hvor almindelige systemer og maskiner kan fungere uden hjælp, vurdere data på egen hånd og træffe beslutninger på egen hånd.
Der findes forskellige typer AI, hvoraf nogle kan findes i mange systemer og maskiner. Ved at lære om disse undergrupper af AI kan du vide mere om AI, og hvordan den fungerer.
Centrale punkter
- AI giver systemer og maskiner mulighed for at lære, tænke og træffe beslutninger på egen hånd.
- Der er forskellige typer AI, der hver især er klassificeret efter deres evne til at fungere selvstændigt.
- AI sigter mod at udvikle systemer, der kan fungere helt på egen hånd, mens de har menneskelignende selvbevidsthed.
- I sin enkleste form kan AI kun udføre de opgaver, den er blevet programmeret til at udføre. I sin avancerede form kan AI være en selvstændig tænker og beslutningstager.
Hvad er AI: Hvordan virker det, og hvad er det sat op for at opnå?
AI arbejder gennem systemer og maskiner, der er designet til at efterligne menneskelig intelligens. Dette inkluderer den menneskelige evne til at opfatte iformation, analysere data og træffe en beslutning i henhold til deres vurdering. AI-systemer efterligner disse intelligente processer gennem et sæt foruddefinerede opgaver og avancerede algoritmer, som deres programmører udstyrer dem med.
Gennem AI sigter mennesker mod at skabe systemer og maskiner såsom robotter, der kan tænke og handle på egen hånd ved at brugeformation. Det endelige mål fra denne søgen er at udvikle AI-systemer, der er selvbevidste, selvevolutionære og selvafhængige.
AI har forskellige kategorier, der definerer mulighederne for systemer og maskiner, der fungerer gennem denne mekanisme. Disse kategorier gør det nemmere for datavidenskabsmænd, AI-programmører og andre brugere at bestemme, hvilken type kunstig intelligens-tilgang de skal bruge med deres applikationer.
AI er normalt segmenteret i følgende fire grupper.
1. Reaktiv
Reaktiv kunstig intelligens betragtes som den mest daterede form for kunstig intelligens. Denne kategori får sit navn på grund af at have en foruddefineret reaktion på et sæt data og handlinger. Som sådan lærer disse typer AI-systemer ikke af deres erfaringer med håndtering iformation. I stedet er de kun i stand til at behandle og analysere data i henhold til deres forudindstillede programmering og reagere på det.
Dette begrænser disse AI-systemers evne til at danne deres egen mening uden for de parametre, de er blevet udstyret med. Men når de trænes med forskellige fortolkninger af data i tankerne, kan reaktive AI-systemer og maskiner stadig udføre fantastiske og ofte overflødige opgaver på egen hånd for at gøre menneskers liv lettere.
Mens du lærer om, hvad der er AI, kan du finde det meget omtalte eksempel på reaktiv AI i form af den legendariske Deep Blue supercomputer af IBM, der var programmeret til at spille skak og vandt kampe mod en verdensmester i 1996-1997. Hvorimod et almindeligt set eksempel på reaktiv AI er indholdsforslagssystemet for forskellige streamingtjenester, som analyserer den type indhold, som brugere forbruger og tilbyder lignende forslag i henhold til tags og andet, der kan identificeres iformation.
2. Begrænset hukommelse
Begrænset hukommelse AI refererer til systemer og maskiner, der har evnen til at trække fra deres tidligere erfaringer for at træffe beslutninger i nuet. Dette gør dem til en blanding af reaktiv AI, men med ML's muligheder indlejret i dem. Dette fremhæver også de mål, som moderne kunstig intelligens kan opnå med mere avancerede tilgange, mens de også behandler komplekse datasæt.
På grund af sin kategorisering af at bruge tidligere erfaringer med behandling af data til at udføre nye handlinger, er alle moderne AI-systemer og maskiner brug modellen med begrænset hukommelse. Dette gør begrænset hukommelse til en af de mest allestedsnærværende former for de typer AI, der anses for eftertragtede af både dataforskere og programmører.
I betragtning af at begrænset hukommelse AI tjener som grundlaget for forskellige moderne systemer, kan du finde det på tværs af flere applikationer. Ud af disse tilgange skiller selvkørende køretøjer sig ud som en af de mest populære demonstrationer af alle. Dette gør også begrænset hukommelse til en af de AI-typer, der er sat til at nå nye højder af popularitet i den nærmeste fremtid.
3. Sindsteori
Mens du lærer, hvad der er AI, skal du også være opmærksom på teori om tankesystemer. Disse AI-systemer og -maskiner er endnu ikke fuldt udformet eller tilgængelige i håndgribelige forbrugerapplikationer. Men deres koncept er veldefineret og åbner nye døre til de typer af vidundere, som AI kan opnå for maskiner såvel som menneskeheden i fremtiden.
I en nøddeskal sigter teorien om sind AI på at gå ud over at efterligne menneskelig intelligens og stræber efter at forstå andres tanker, behov og følelser. Til gengæld stræber denne AI-evolution efter at hæve syntetisk følelsesmæssig intelligens på en måde, der får systemer og maskiner til at forstå menneskelige følelser lige så godt, som de er i stand til at replikere dem.
Når det er sagt, er teori om sind AI ikke så let at replikere som at forudsige nogle uundgåelige vendinger på et skakbræt. I stedet kræver det, at AI-systemerne og -maskinerne trænes i denne tilgang til virkelig at analysere og vurdere den person, de interagerer med. Dette kræver nogle betydelige fremskridt i det nuværende AI-rum, men lover også en spændende fremtid for AI.
4. Selvbevidst
Ud af de fire spændende typer AI er selvbevidst AI måske det mest innovative, men omstridte emne af alle. I lighed med teorien om mind AI, er selvbevidst AI fortsat under udvikling, før den kan nå et niveau, hvor dens applikationer er sømløse og klar til større kommerciel og offentlig brug. Men som navnet antyder, vil selvbevidste AI-systemer og maskiner såsom robotter være i stand til at blive sansende.
Denne opfattelse af selvbevidsthed vil komme fra yderligere fremskridt på nuværende tidspunkt anvendte AI-systemer, herunder reaktiv og begrænset hukommelse AI. Da AI er et hurtigt udviklende rum, der bliver ved med at bringe nye systemer på plads, er denne udvikling ikke af bordet, selvom det vil tage noget tid.
Det betyder, at selvom det vil tage noget tid for forskere og eksperter at forstå, hvad AI er i stand til at gøre med syntetisk følelsesmæssig intelligens, vil mulighederne for at have AI, der tænker, føler og handler som mennesker gør, være toppen af AI-teknologi. Denne fremgang kan så fremvises i form af robotter og apps, der er i stand til at interagere med mennesker på samme følelsesmæssige niveau som deres egen art.
De forskellige typer AI-applikationer
Bortset fra de fire typer AI, der er nævnt ovenfor, har kunstig intelligens-rummet også forskellige undergrupper under sit navn. Disse omfatter følgende tilgange.
Maskinelæring
Maskinlæring (ML) er ofte brugt i flæng med kunstig intelligens, og er en underkategori af AI. AI-maskiner, der bruger ML, lærer aktivt af de data, de behandler og anvende tidligere tillært indsigt og mønstre til at behandle nye sæt af indformation i fremtiden. Disse AI-systemer kan tilpasse sig nye processer uden at skulle følge forudindstillede instruktioner. Dette gør begrænset hukommelse AI til en del af ML.
Deep Learning
Deep learning er en del af ML, hvor det fungerer som den mere avancerede version af selve ML. Sammenlignet med ML behandler dyb læring mere komplekse og større datasæt, der kan omfatte forskellige ukategoriserede medier såsom billede, stemme og video. Dette fungerer også for store mængder eller lag af data, som er overvældende for mennesker at behandle i deres oprindelige tilstand. Dette gør deep learning til en populær tilgang til AI med begrænset hukommelse med mere avancerede behov.
Natural Language Processing (NLP)
Naturlig sprogbehandling er nu en almindeligt tilgængelig tilgang til brug af kunstig intelligens, især maskinlæring. Det refererer til et system eller en maskines evne til at identificere, forstå og behandle menneskelig tale. Målet med denne tilgang er, at AI-maskiner skal efterligne menneskelig tale på en måde, der gør dem fri for at have brug for menneskelig assistance.
Du kan også falde over følgende udtryk under din forskning for at lære, hvad der er AI.
Neurale netværk
Også kendt som kunstige neurale netværk (ANN'er) eller simulerede neurale netværk (SNN'er), neurale netværk bruger den menneskelige hjerne som en model til at forbinde forskellige grene af komplekse data gennem lag. Neurale netværk betragtes som en underkategori af maskinlæring og spiller en afgørende rolle for at drive AI, der arbejder med den dybe læringstilgang.
Robotics
Den måske mest populære iteration af AI er dens repræsentation i robotteknologi. Disse maskiner fokuserer på håndtering og styring af fysiske processer. Dette gør dem populære i forskellige miljøer såsom produktionsanlæg såvel som militære operationer. Disse AI-systemer arbejder for det meste på forudindstillede data, men de kan bruge forskellige AI-undersæt til at blive mere avancerede.
Kunstig generel intelligens (AGI)
Kunstig generel intelligens (AGI) er fortolkningen af teori om sind og selvbevidste AI-modeller. Disse AGI-systemer og maskiner er ikke blevet bygget til perfektion og forbliver stærkt under udviklingsprocessen indtil videre. Men når de først er udviklet, vil de omdefinere de handlinger, som de nuværende typer AI kan udføre på egen hånd.
AI er kommet for at blive, med dets sande potentiale, der endnu ikke er nået
Med stemmeassistenter, selvkørende biler og forskellige administrative værktøjer har AI allerede gjort sig selv til en del af vores liv. Men dets sande vidunder i form af teori om sind og selvbevidsthed er endnu ikke nået. Efterhånden som AI udvikler sig yderligere, kan disse fremskridt også låse op i fremtiden og afsløre den sande kraft af menneskelignende intelligens i forskellige systemer og maskiner.
