Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) αναφέρεται σε συστήματα ή μηχανές που προσομοιώνουν την ανθρώπινη νοημοσύνη. Αυτό επιτρέπει σε αυτές τις μηχανές να μαθαίνουν και να σκέφτονται μόνες τους, ενώ μπορούν επίσης να λαμβάνουν αποφάσεις χωρίς ανθρώπινη βοήθεια.
Για να καταλάβετε τι προσπαθεί να κάνει η τεχνητή νοημοσύνη, είναι σημαντικό να ρίξετε μια ματιά στον απώτερο στόχο της. Αυτός ο στόχος είναι να δημιουργηθούν μηχανές που να μπορούν να επεξεργάζονται και να αφομοιώνουν δεδομένα με έναν εντελώς ανεξάρτητο τρόπο, ενώ έχουν επίσης την ικανότητα να αποκτούν αυτογνωσία της ύπαρξής τους.
Προς το παρόν, η τεχνητή νοημοσύνη απέχει πολύ από το να παράγει μηχανές μαζικής παραγωγής που έχουν αυτογνωσία. Αλλά έχει εξελιχθεί αρκετά όπου κοινά συστήματα και μηχανές μπορούν να λειτουργούν χωρίς βοήθεια, να αξιολογούν τα δεδομένα από μόνα τους και να λαμβάνουν αποφάσεις μόνοι τους.
Υπάρχουν διάφοροι τύποι τεχνητής νοημοσύνης, μερικοί από τους οποίους μπορούν να βρεθούν σε πολλά συστήματα και μηχανές. Μαθαίνοντας για αυτά τα υποσύνολα της τεχνητής νοημοσύνης, μπορείτε να μάθετε περισσότερα για την τεχνητή νοημοσύνη και τον τρόπο λειτουργίας της.
Βασικά σημεία
- Η τεχνητή νοημοσύνη δίνει στα συστήματα και τις μηχανές τη δυνατότητα να μαθαίνουν, να σκέφτονται και να λαμβάνουν αποφάσεις από μόνα τους.
- Υπάρχουν διαφορετικοί τύποι τεχνητής νοημοσύνης που ταξινομούνται ο καθένας ανάλογα με την ικανότητά τους να λειτουργούν ανεξάρτητα.
- Η τεχνητή νοημοσύνη στοχεύει να εξελίξει συστήματα που μπορούν να λειτουργούν εντελώς μόνα τους, ενώ έχουν ανθρώπινη αυτογνωσία.
- Στην απλούστερη μορφή του, το AI μπορεί να εκτελέσει μόνο εκείνες τις εργασίες που έχει προγραμματιστεί να κάνει. Στην προηγμένη του μορφή, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να είναι ανεξάρτητος στοχαστής και λήπτης αποφάσεων.
Τι είναι η τεχνητή νοημοσύνη: Πώς λειτουργεί και τι πρόκειται να επιτύχει;
Το AI λειτουργεί μέσω συστημάτων και μηχανών που έχουν σχεδιαστεί για να μιμούνται την ανθρώπινη νοημοσύνη. Αυτό περιλαμβάνει την ανθρώπινη ικανότητα να αντιλαμβάνεται πληροφορίες, να αναλύει δεδομένα και να παίρνει αποφάσεις σύμφωνα με την εκτίμησή του. Τα συστήματα AI μιμούνται αυτές τις έξυπνες διαδικασίες μέσω ενός συνόλου προκαθορισμένων εργασιών και προηγμένων αλγορίθμων με τους οποίους τους εξοπλίζουν οι προγραμματιστές τους.
Μέσω της τεχνητής νοημοσύνης, οι άνθρωποι στοχεύουν στη δημιουργία συστημάτων και μηχανών όπως ρομπότ που μπορούν να σκέφτονται και να ενεργούν μόνοι τους χρησιμοποιώντας τις διαθέσιμες πληροφορίες. Ο τελικός στόχος αυτής της αναζήτησης είναι να αναπτυχθούν συστήματα τεχνητής νοημοσύνης που έχουν αυτογνωσία, αυτοεξέλιξη και αυτοεξάρτηση.
Η τεχνητή νοημοσύνη έχει διαφορετικές κατηγορίες που καθορίζουν τις δυνατότητες των συστημάτων και των μηχανών που λειτουργούν μέσω αυτού του μηχανισμού. Αυτές οι κατηγορίες διευκολύνουν τους επιστήμονες δεδομένων, τους προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης και άλλους χρήστες να προσδιορίσουν τον τύπο προσέγγισης τεχνητής νοημοσύνης που πρέπει να χρησιμοποιήσουν με τις εφαρμογές τους.
Το AI συνήθως χωρίζεται στις ακόλουθες τέσσερις ομάδες.
1. Αντιδραστικό
Η αντιδραστική τεχνητή νοημοσύνη θεωρείται η πιο παλιά μορφή AI. Αυτή η κατηγορία πήρε το όνομά της επειδή έχει μια προκαθορισμένη αντίδραση σε ένα σύνολο δεδομένων και ενεργειών. Ως εκ τούτου, αυτοί οι τύποι συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης δεν μαθαίνουν από τις εμπειρίες τους στον χειρισμό πληροφοριών. Αντίθετα, είναι σε θέση να επεξεργάζονται και να αναλύουν δεδομένα μόνο σύμφωνα με τον προκαθορισμένο προγραμματισμό τους και να αντιδρούν σε αυτά.
Αυτό περιορίζει την ικανότητα αυτών των συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης να σχηματίζουν τη δική τους γνώμη εκτός των παραμέτρων με τις οποίες έχουν εξοπλιστεί. Όμως, όταν εκπαιδεύονται έχοντας κατά νου διαφορετικές ερμηνείες δεδομένων, τα αντιδραστικά συστήματα και μηχανές τεχνητής νοημοσύνης μπορούν ακόμα να εκτελούν από μόνα τους θαυμάσιες και συχνά περιττές εργασίες για να κάνουν τη ζωή των ανθρώπων ευκολότερη.
Ενώ μαθαίνετε τι είναι η τεχνητή νοημοσύνη, μπορείτε να βρείτε το πολυσυζητημένο παράδειγμα της αντιδραστικής τεχνητής νοημοσύνης με τη μορφή του θρυλικού Υπερυπολογιστής Deep Blue από την IBM που είχε προγραμματιστεί να παίζει σκάκι και κέρδισε αγώνες ενάντια σε έναν παγκόσμιο πρωταθλητή το 1996-1997. Ενώ, ένα συνηθισμένο παράδειγμα αντιδραστικής τεχνητής νοημοσύνης είναι το σύστημα προτάσεων περιεχομένου διαφορετικών υπηρεσιών ροής, το οποίο αναλύει τον τύπο περιεχομένου που καταναλώνουν οι χρήστες και προσφέρει παρόμοιες προτάσεις σύμφωνα με ετικέτες και άλλες αναγνωρίσιμες πληροφορίες.
2. Περιορισμένη μνήμη
Η περιορισμένη μνήμη AI αναφέρεται σε συστήματα και μηχανές που έχουν την ικανότητα να αντλούν από τις προηγούμενες εμπειρίες τους προκειμένου να λαμβάνουν αποφάσεις στο παρόν. Αυτό τα καθιστά ένα μείγμα αντιδραστικής τεχνητής νοημοσύνης αλλά με τις δυνατότητες του ML ενσωματωμένες σε αυτά. Αυτό υπογραμμίζει επίσης τους στόχους που μπορεί να επιτύχει η σύγχρονη τεχνητή νοημοσύνη με πιο προηγμένες προσεγγίσεις, ενώ επεξεργάζεται επίσης πολύπλοκα σύνολα δεδομένων.
Λόγω της κατηγοριοποίησης της χρήσης προηγούμενων εμπειριών επεξεργασίας δεδομένων για την εκτέλεση νέων ενεργειών, όλα τα σύγχρονα συστήματα και μηχανήματα AI χρησιμοποιήστε το μοντέλο περιορισμένης μνήμης. Αυτό καθιστά την περιορισμένη μνήμη μία από τις πιο πανταχού παρούσες μορφές τεχνητής νοημοσύνης που θεωρούνται περιζήτητοι τόσο από τους επιστήμονες δεδομένων όσο και από τους προγραμματιστές.
Δεδομένου ότι η περιορισμένη μνήμη AI χρησιμεύει ως θεμέλιο για διάφορα σύγχρονα συστήματα, μπορείτε να το βρείτε σε πολλές εφαρμογές. Από αυτές τις προσεγγίσεις, τα αυτόνομα οχήματα ξεχωρίζουν ως μία από τις πιο δημοφιλείς επιδείξεις όλων. Αυτό καθιστά επίσης την περιορισμένη μνήμη έναν από εκείνους τους τύπους AI που πρόκειται να φτάσουν σε νέα ύψη δημοτικότητας στο εγγύς μέλλον.
3. Θεωρία του Νου
Ενώ μαθαίνετε τι είναι AI, πρέπει επίσης να δώσετε προσοχή στη θεωρία των συστημάτων του μυαλού. Αυτά τα συστήματα και μηχανήματα τεχνητής νοημοσύνης δεν είναι ακόμη πλήρως διαμορφωμένα ή διαθέσιμα σε απτές εφαρμογές καταναλωτών. Αλλά η ιδέα τους είναι καλά καθορισμένη και ανοίγει νέες πόρτες στα είδη των θαυμάτων που μπορεί να επιτύχει η τεχνητή νοημοσύνη τόσο για τις μηχανές όσο και για την ανθρωπότητα στο μέλλον.
Με λίγα λόγια, η θεωρία του μυαλού AI στοχεύει να προχωρήσει πέρα από την μίμηση της ανθρώπινης νοημοσύνης και φιλοδοξεί να κατανοήσει τις σκέψεις, τις ανάγκες και τα συναισθήματα των άλλων. Με τη σειρά του, αυτή η εξέλιξη της τεχνητής νοημοσύνης φιλοδοξεί να ανυψώσει τη συνθετική συναισθηματική νοημοσύνη με τρόπο που κάνει τα συστήματα και τις μηχανές να κατανοούν το ανθρώπινο συναίσθημα τόσο καλά όσο μπορούν να το αναπαράγουν.
Τούτου λεχθέντος, η θεωρία του μυαλού AI δεν είναι τόσο εύκολο να αναπαραχθεί όσο η πρόβλεψη ορισμένων αναπόφευκτων στροφών σε μια σκακιέρα. Αντίθετα, ζητά από τα συστήματα και τις μηχανές AI που εκπαιδεύονται σε αυτήν την προσέγγιση να αναλύουν και να αξιολογούν πραγματικά το άτομο με το οποίο αλληλεπιδρούν. Αυτό απαιτεί κάποια σημαντική πρόοδο στον τρέχοντα χώρο της τεχνητής νοημοσύνης, αλλά υπόσχεται επίσης ένα συναρπαστικό μέλλον για την τεχνητή νοημοσύνη.
4. Αυτογνωσία
Από τους τέσσερις συναρπαστικούς τύπους τεχνητής νοημοσύνης, η αυτογνωσία AI είναι ίσως το πιο καινοτόμο αλλά αμφιλεγόμενο θέμα από όλα. Παρόμοια με τη θεωρία του μυαλού AI, η αυτογνωσία AI παραμένει υπό ανάπτυξη προτού φτάσει σε ένα επίπεδο όπου οι εφαρμογές του είναι απρόσκοπτες και έτοιμες για μεγαλύτερη εμπορική και δημόσια χρήση. Όμως, όπως υποδηλώνει το όνομα, τα αυτοσυνείδητα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης και οι μηχανές όπως τα ρομπότ θα μπορούν να γίνουν ευαίσθητα.
Αυτή η αντίληψη της αυτογνωσίας θα προέλθει από την περαιτέρω πρόοδο των συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιούνται σήμερα, συμπεριλαμβανομένων των τεχνητών νοημοσύνης αντιδραστικής και περιορισμένης μνήμης. Δεδομένου ότι η τεχνητή νοημοσύνη είναι ένας ταχέως εξελισσόμενος χώρος που φέρνει συνεχώς νέα συστήματα σε εφαρμογή, αυτή η εξέλιξη δεν είναι εκτός τραπεζιού, ακόμη κι αν είναι βέβαιο ότι θα χρειαστεί λίγος χρόνος.
Αυτό σημαίνει ότι, παρόλο που θα χρειαστεί λίγος χρόνος για να καταλάβουν οι επιστήμονες και οι ειδικοί τι μπορεί να κάνει η τεχνητή νοημοσύνη με τη συνθετική συναισθηματική νοημοσύνη, οι δυνατότητες τεχνητής νοημοσύνης που σκέφτεται, αισθάνεται και ενεργεί όπως οι άνθρωποι θα είναι η κορυφή της τεχνολογίας AI. Αυτή η πρόοδος μπορεί στη συνέχεια να παρουσιαστεί με τη μορφή ρομπότ και εφαρμογών που είναι σε θέση να αλληλεπιδρούν με τους ανθρώπους στο ίδιο συναισθηματικό επίπεδο με το δικό τους είδος.
Οι Διαφορετικοί Τύποι Εφαρμογών AI
Εκτός από τους τέσσερις τύπους τεχνητής νοημοσύνης που αναφέρθηκαν παραπάνω, ο χώρος τεχνητής νοημοσύνης έχει επίσης διαφορετικά υποσύνολα με το όνομά του. Αυτές περιλαμβάνουν τις ακόλουθες προσεγγίσεις.
Μηχανική μάθηση
Συχνά χρησιμοποιείται εναλλακτικά με την τεχνητή νοημοσύνη, η μηχανική μάθηση (ML) είναι μια υποκατηγορία της τεχνητής νοημοσύνης. Οι μηχανές τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιούν ML μαθαίνουν ενεργά από τα δεδομένα που επεξεργάζονται και εφαρμόστε γνώσεις και μοτίβα που έχετε μάθει στο παρελθόν για την επεξεργασία νέων συνόλων πληροφοριών στο μέλλον. Αυτά τα συστήματα AI μπορούν να προσαρμοστούν σε νέες διαδικασίες χωρίς να χρειάζεται να ακολουθούν προκαθορισμένες οδηγίες. Αυτό καθιστά την περιορισμένη μνήμη AI μέρος του ML.
Βαθιά μάθηση
Η βαθιά εκμάθηση είναι ένα μέρος της ML, όπου λειτουργεί ως η πιο προηγμένη έκδοση της ίδιας της ML. Σε σύγκριση με την ML, η βαθιά μάθηση επεξεργάζεται πιο σύνθετα και μεγαλύτερα σύνολα δεδομένων που μπορούν να περιλαμβάνουν διαφορετικά μέσα χωρίς κατηγοριοποίηση, όπως εικόνα, φωνή και βίντεο. Αυτό λειτουργεί επίσης για μεγάλες ποσότητες ή στρώματα δεδομένων που είναι συντριπτικά για τους ανθρώπους να επεξεργαστούν στην αρχική τους κατάσταση. Αυτό καθιστά τη βαθιά εκμάθηση μια δημοφιλή προσέγγιση για περιορισμένη μνήμη AI με πιο προηγμένες ανάγκες.
Επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP)
Η επεξεργασία φυσικής γλώσσας είναι πλέον μια ευρέως διαθέσιμη προσέγγιση για τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης, ιδιαίτερα της μηχανικής εκμάθησης. Αναφέρεται στην ικανότητα ενός συστήματος ή μιας μηχανής να αναγνωρίζει, να κατανοεί και να επεξεργάζεται την ανθρώπινη ομιλία. Ο στόχος αυτής της προσέγγισης είναι οι μηχανές τεχνητής νοημοσύνης να μιμούνται την ανθρώπινη ομιλία με τρόπο που να τις καθιστά απαλλαγμένες από την ανάγκη ανθρώπινης βοήθειας.
Μπορείτε επίσης να σκοντάψετε στους ακόλουθους όρους κατά τη διάρκεια της έρευνάς σας για να μάθετε τι είναι AI.
Νευρωνικά δίκτυα
Γνωστός και ως τεχνητά νευρωνικά δίκτυα (ANN) ή προσομοιωμένα νευρωνικά δίκτυα (SNN), τα νευρωνικά δίκτυα χρησιμοποιούν τον ανθρώπινο εγκέφαλο ως μοντέλο για τη σύνδεση διαφορετικών κλάδων πολύπλοκων δεδομένων μέσω επιπέδων. Τα νευρωνικά δίκτυα θεωρούνται υποκατηγορία της μηχανικής μάθησης και διαδραματίζουν ζωτικό ρόλο στην ενίσχυση της τεχνητής νοημοσύνης που λειτουργεί με την προσέγγιση βαθιάς μάθησης.
Ρομποτική
Ίσως η πιο δημοφιλής επανάληψη της τεχνητής νοημοσύνης είναι η αναπαράστασή της στη ρομποτική. Αυτά τα μηχανήματα επικεντρώνονται στον χειρισμό και τη διαχείριση φυσικών διεργασιών. Αυτό τα κάνει δημοφιλή σε διάφορα περιβάλλοντα, όπως εργοστάσια παραγωγής καθώς και στρατιωτικές επιχειρήσεις. Αυτά τα συστήματα AI λειτουργούν ως επί το πλείστον σε προκαθορισμένα δεδομένα, αλλά μπορούν να χρησιμοποιήσουν διαφορετικά υποσύνολα AI για να γίνουν πιο προηγμένα.
Τεχνητή Γενική Νοημοσύνη (AGI)
Η τεχνητή γενική νοημοσύνη (AGI) είναι η ερμηνεία της θεωρίας του νου και των μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης με αυτογνωσία. Αυτά τα συστήματα και μηχανήματα AGI δεν έχουν κατασκευαστεί στην τελειότητα και παραμένουν σε μεγάλο βαθμό υπό τη διαδικασία ανάπτυξης προς το παρόν. Αλλά μόλις αναπτυχθούν, θα επαναπροσδιορίσουν τις ενέργειες που μπορούν να εκτελέσουν μόνοι τους οι τρέχοντες τύποι τεχνητής νοημοσύνης.
Η τεχνητή νοημοσύνη είναι εδώ για να μείνει, με το πραγματικό της δυναμικό που δεν έχει ακόμη αξιοποιηθεί
Με φωνητικούς βοηθούς, αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα και διάφορα διοικητικά εργαλεία, η τεχνητή νοημοσύνη έχει ήδη γίνει μέρος της ζωής μας. Αλλά το πραγματικό του θαύμα από την άποψη της θεωρίας του νου και της αυτογνωσίας δεν έχει ακόμη επιτευχθεί. Καθώς η τεχνητή νοημοσύνη εξελίσσεται περαιτέρω, αυτές οι εξελίξεις μπορεί επίσης να ξεκλειδώσουν στο μέλλον και να αποκαλύψουν την πραγματική δύναμη της ανθρώπινης νοημοσύνης σε διάφορα συστήματα και μηχανές.
