A mesterséges intelligencia (AI) olyan rendszerekre vagy gépekre vonatkozik, amelyek az emberi intelligenciát szimulálják. Ez lehetővé teszi, hogy ezek a gépek önállóan tanuljanak és gondolkodjanak, miközben emberi segítség nélkül is képesek döntéseket hozni.
Ahhoz, hogy megértsük, mit próbál tenni a mesterséges intelligencia, fontos, hogy vessünk egy pillantást a végső céljára. Ez a cél olyan gépek létrehozása, amelyek teljesen független módon képesek feldolgozni és asszimilálni az adatokat, miközben rendelkeznek azzal a képességgel, hogy öntudatossá váljanak létezésükről.
Jelenleg az AI messze van attól, hogy olyan gépeket gyártson, amelyek öntudatosak. De eleget fejlődött ott, ahol az általános rendszerek és gépek segítség nélkül működhetnek, önállóan értékelhetik az adatokat, és önállóan hozhatnak döntéseket.
Különféle típusú mesterséges intelligencia létezik, amelyek közül néhány számos rendszerben és gépben megtalálható. Ha megismeri az AI ezen részhalmazait, többet tudhat meg az AI-ról és annak működéséről.
Fontos tudnivalók:
- Az AI lehetővé teszi a rendszereknek és a gépeknek, hogy önállóan tanuljanak, gondolkodjanak és döntéseket hozzanak.
- Különböző típusú mesterséges intelligencia létezik, amelyeket aszerint osztályoznak, hogy mennyire képesek önállóan működni.
- A mesterséges intelligencia célja olyan rendszerek kifejlesztése, amelyek képesek teljesen önállóan működni, miközben emberi öntudattal rendelkeznek.
- A legegyszerűbb formájában az AI csak azokat a feladatokat tudja végrehajtani, amelyekre programozták. Fejlett formájában az AI független gondolkodó és döntéshozó lehet.
Mi az a mesterséges intelligencia: hogyan működik, és mit kíván elérni?
A mesterséges intelligencia olyan rendszereken és gépeken keresztül működik, amelyeket úgy terveztek, hogy utánozzák az emberi intelligenciát. Ez magában foglalja azt az emberi képességet, hogy felfogja az információkat, elemezze az adatokat, és az értékelése alapján döntsön. Az AI-rendszerek ezeket az intelligens folyamatokat emulálják előre meghatározott feladatokon és fejlett algoritmusokon keresztül, amelyekkel a programozóik felszerelik őket.
A mesterséges intelligencia révén az emberek olyan rendszereket és gépeket, például robotokat hoznak létre, amelyek a rendelkezésre álló információk felhasználásával önállóan tudnak gondolkodni és cselekedni. A küldetés végső célja öntudatos, önfejlődő és önfüggő AI-rendszerek kifejlesztése.
Az AI-nak különböző kategóriái vannak, amelyek meghatározzák az ezen a mechanizmuson keresztül működő rendszerek és gépek képességeit. Ezek a kategóriák megkönnyítik az adattudósok, mesterséges intelligencia-programozók és más felhasználók számára annak meghatározását, hogy milyen típusú mesterséges intelligencia megközelítést alkalmazzanak alkalmazásaikkal.
A mesterséges intelligencia általában a következő négy csoportba oszlik.
1. Reaktív
A reaktív mesterséges intelligencia a mesterséges intelligencia legrégibb formájának számít. Ez a kategória az adatok és műveletek halmazára adott előre meghatározott reakció miatt kapta a nevét. Mint ilyenek, az ilyen típusú AI-rendszerek nem tanulnak információkezelési tapasztalataikból. Ehelyett csak előre beállított programozásuk szerint képesek az adatok feldolgozására és elemzésére, és azokra reagálni.
Ez korlátozza ezen AI-rendszerek azon képességét, hogy saját véleményt alkossanak azokon a paramétereken kívül, amelyekkel felszerelték őket. Ám ha az adatok különböző értelmezésére oktatják őket, a reaktív AI-rendszerek és gépek továbbra is képesek csodálatos és gyakran redundáns feladatokat végrehajtani, hogy megkönnyítsék az emberek életét.
Miközben megtanulod, mi az AI, megtalálhatod a reaktív MI sokat emlegetett példáját a legendás MI formájában. Deep Blue szuperszámítógép az IBM, amelyet sakkozásra programoztak, és 1996-1997-ben világbajnok ellen nyert meccseket. Míg a reaktív mesterséges intelligencia gyakran látott példája a különböző streaming szolgáltatások tartalomjavaslat rendszere, amely elemzi a felhasználók által fogyasztott tartalom típusát, és hasonló javaslatokat kínál a címkék és más azonosítható információk alapján.
2. Korlátozott memória
A korlátozott memóriával rendelkező mesterséges intelligencia olyan rendszerekre és gépekre vonatkozik, amelyek képesek korábbi tapasztalataikból meríteni, hogy a jelenben döntéseket hozzanak. Ez a reaktív AI keverékévé teszi őket, de az ML képességeit beléjük ágyazva. Ez is rávilágít azokra a célokra, amelyeket a modern AI fejlettebb megközelítésekkel, összetett adathalmazok feldolgozásával is elérhet.
A korábbi adatfeldolgozási tapasztalatok új műveletek végrehajtására való felhasználásának kategorizálása miatt minden modern AI-rendszer és gép használja a korlátozott memóriájú modellt. Emiatt a korlátozott memória a mesterséges intelligencia azon típusainak egyik legelterjedtebb formája, amelyet az adattudósok és a programozók egyaránt keresettek.
Tekintettel arra, hogy a korlátozott memóriával rendelkező mesterséges intelligencia különféle modern rendszerek alapjaként szolgál, számos alkalmazásban megtalálható. Ezek közül az önvezető járművek közül kiemelkedik az egyik legnépszerűbb bemutató. Emiatt a korlátozott memória is azon mesterséges intelligencia típusok egyikévé válik, amelyek a közeljövőben népszerűségük új csúcsát érik el.
3. Az elmélet
Miközben megtanulod, mi az AI, figyelned kell az elmerendszerek elméletére is. Ezek a mesterséges intelligencia-rendszerek és gépek még nem teljesen kialakítottak, és még nem érhetők el kézzelfogható fogyasztói alkalmazásokban. Koncepciójuk azonban jól meghatározott, és új ajtókat nyit meg azon csodák előtt, amelyeket a mesterséges intelligencia a jövőben megvalósíthat a gépek és az emberiség számára.
Dióhéjban az elmeelmélet AI célja, hogy túllépjen az emberi intelligencia utánzásán, és arra törekszik, hogy megértse mások gondolatait, szükségleteit és érzelmeit. A mesterséges intelligencia ezen evolúciója viszont arra törekszik, hogy a szintetikus érzelmi intelligenciát olyan módon emelje fel, hogy a rendszerek és a gépek ugyanolyan jól megértsék az emberi érzelmeket, mint ahogyan képesek reprodukálni azokat.
Ezzel együtt az elme MI elméletét nem olyan könnyű megismételni, mint megjósolni néhány elkerülhetetlen fordulatot a sakktáblán. Ehelyett arra kéri az AI-rendszereket és gépeket, amelyeket erre a megközelítésre képeznek ki, hogy valóban elemezzék és értékeljék azt a személyt, akivel kapcsolatba kerülnek. Ez jelentős előrelépést igényel a jelenlegi AI-térben, de izgalmas jövőt ígér az AI számára.
4. Önismeret
A mesterséges intelligencia négy izgalmas típusa közül az öntudatos mesterséges intelligencia talán a leginnovatívabb, mégis vitatott téma. Az elme MI elméletéhez hasonlóan az öntudatos AI fejlesztés alatt áll, mielőtt elérné azt a szintet, hogy alkalmazásai zökkenőmentesek legyenek, és készen álljanak a nagyobb kereskedelmi és nyilvános használatra. De ahogy a neve is sugallja, az öntudatos mesterséges intelligencia rendszerek és gépek, például a robotok képesek lesznek érzővé válni.
Az öntudatnak ez a felfogása a jelenleg használt mesterséges intelligencia rendszerek továbbfejlesztéséből származik, beleértve a reaktív és korlátozott memóriájú mesterséges intelligenciát. Mivel a mesterséges intelligencia egy gyorsan fejlődő tér, amely folyamatosan új rendszereket hoz létre, ez az evolúció még akkor sem marad el az asztaltól, ha ez bizonyos ideig tart.
Ez azt jelenti, hogy bár a tudósoknak és a szakértőknek időbe telik, míg megértik, mire képes a mesterséges intelligencia a szintetikus érzelmi intelligenciával, a mesterséges intelligencia technológia csúcsát jelenti majd az emberhez hasonlóan gondolkodó, érző és cselekvő AI lehetősége. Ezt a fejlődést azután robotok és alkalmazások formájában lehet bemutatni, amelyek képesek olyan érzelmi szinten kommunikálni az emberekkel, mint a saját fajuk.
Az AI-alkalmazások különböző típusai
A fent említett négy mesterségesintelligencia-típuson kívül a mesterséges intelligencia-tér neve alatt különböző részhalmazok is találhatók. Ezek közé tartoznak a következő megközelítések.
Gépi tanulás
A mesterséges intelligenciával gyakran felcserélhetően használt gépi tanulás (ML) a mesterséges intelligencia egyik alkategóriája. Az ML-t használó mesterséges intelligencia gépek aktívan tanulnak az általuk feldolgozott adatokból és alkalmazza a korábban tanult betekintést és mintákat az új információhalmazok feldolgozásához a jövőben. Ezek az AI-rendszerek anélkül tudnak alkalmazkodni az új folyamatokhoz, hogy követniük kellene az előre beállított utasításokat. Ez a korlátozott memóriájú mesterséges intelligencia az ML részévé teszi.
Deep Learning
A mély tanulás az ML része, ahol maga az ML fejlettebb változataként működik. Az ML-hez képest a mélytanulási folyamatok összetettebbek és nagyobb adathalmazokat tartalmaznak, amelyek különböző kategorizálatlan médiákat, például képeket, hangot és videót tartalmazhatnak. Ez olyan nagy mennyiségű vagy adatréteg esetén is működik, amelyek eredeti állapotukban való feldolgozása túlnyomórészt az ember számára. Emiatt a mélytanulás népszerű megközelítés a korlátozott memóriával rendelkező mesterséges intelligencia számára, amely fejlettebb igényeket támaszt.
Természetes nyelvi feldolgozás (NLP)
A természetes nyelvi feldolgozás ma már általánosan elérhető megközelítés az AI használatához, különösen a gépi tanuláshoz. Egy rendszer vagy gép azon képességére utal, hogy azonosítani, megérteni és feldolgozni az emberi beszédet. Ennek a megközelítésnek az a célja, hogy az AI-gépek az emberi beszédet emulálják oly módon, hogy mentesek legyenek az emberi segítségtől.
A következő kifejezésekbe is belebotlhat a kutatás során, hogy megtudja, mi az AI.
Neurális hálózatok
Más néven mesterséges neurális hálózatok (ANN) vagy szimulált neurális hálózatok (SNN-ek), a neurális hálózatok az emberi agyat használják modellként az összetett adatok különböző ágainak rétegeken keresztül történő összekapcsolására. A neurális hálózatokat a gépi tanulás alkategóriájának tekintik, és létfontosságú szerepet töltenek be a mély tanulási megközelítéssel működő mesterséges intelligencia működtetésében.
Robotika
Az AI talán legnépszerűbb iterációja a robotikában való megjelenítése. Ezek a gépek a fizikai folyamatok kezelésére és menedzselésére összpontosítanak. Ez népszerűvé teszi őket különféle helyszíneken, például gyártóüzemekben vagy katonai műveletekben. Ezek a mesterséges intelligencia rendszerek többnyire előre beállított adatokon dolgoznak, de különböző AI részhalmazokat is használhatnak a fejlettebbé válás érdekében.
Mesterséges intelligencia (AGI)
A mesterséges általános intelligencia (AGI) az elmeelmélet és az öntudatos AI modellek értelmezése. Ezeket az AGI-rendszereket és gépeket nem építették tökéletesre, és egyelőre erősen fejlesztés alatt állnak. De miután kifejlesztették őket, újradefiniálják azokat a műveleteket, amelyeket a jelenlegi mesterségesintelligencia-típusok képesek önállóan végrehajtani.
A mesterséges intelligencia itt marad, valódi potenciálját még ki kell használni
Hangasszisztensekkel, önvezető autókkal és különféle adminisztrációs eszközökkel az AI már életünk részévé vált. De az igazi csoda az elmeelmélet és az öntudat tekintetében még várat magára. Ahogy a mesterséges intelligencia tovább fejlődik, ezek a fejlesztések a jövőben is feltárulhatnak, és feltárhatják az emberhez hasonló intelligencia valódi erejét különböző rendszerekben és gépekben.
