Sztuczna inteligencja (AI) odnosi się do systemów lub maszyn symulujących ludzką inteligencję. Dzięki temu maszyny te mogą uczyć się i myśleć samodzielnie, a jednocześnie mogą podejmować decyzje bez pomocy człowieka.
Aby zrozumieć, co próbuje zrobić sztuczna inteligencja, ważne jest, aby przyjrzeć się jej ostatecznemu celowi. Celem tym jest stworzenie maszyn, które będą w stanie przetwarzać i asymilować dane w sposób całkowicie niezależny, a jednocześnie posiadać zdolność samoświadomości ich istnienia.
Obecnie sztuczna inteligencja jest daleka od maszyn produkujących masowo, które są samoświadome. Rozwinęło się jednak na tyle, że wspólne systemy i maszyny mogą działać samodzielnie, samodzielnie oceniać dane i samodzielnie podejmować decyzje.
Istnieją różne rodzaje sztucznej inteligencji, a niektóre z nich można znaleźć w wielu systemach i maszynach. Poznając te podzbiory sztucznej inteligencji, możesz dowiedzieć się więcej o sztucznej inteligencji i jej działaniu.
Kluczowe punkty
- Sztuczna inteligencja daje systemom i maszynom zdolność samodzielnego uczenia się, myślenia i podejmowania decyzji.
- Istnieją różne typy sztucznej inteligencji, z których każdy jest klasyfikowany według ich zdolności do niezależnego działania.
- Celem sztucznej inteligencji jest rozwijanie systemów, które mogą działać całkowicie samodzielnie, mając jednocześnie samoświadomość podobną do ludzkiej.
- W najprostszej formie sztuczna inteligencja może wykonywać tylko te zadania, do których została zaprogramowana. W swojej zaawansowanej formie sztuczna inteligencja może być niezależnym myślicielem i decydentem.
Czym jest sztuczna inteligencja: jak działa i co ma osiągnąć?
Sztuczna inteligencja działa poprzez systemy i maszyny zaprojektowane tak, aby naśladować ludzką inteligencję. Obejmuje to ludzką zdolność postrzeganiaformatanalizować dane i na podstawie ich oceny podejmować decyzję. Systemy AI emulują te inteligentne procesy poprzez zestaw predefiniowanych zadań i zaawansowanych algorytmów, w które wyposażają je programiści.
Poprzez sztuczną inteligencję ludzie chcą tworzyć systemy i maszyny, takie jak roboty, które mogą myśleć i działać samodzielnie, korzystając z dostępnych wformatjon. Ostatecznym celem tych poszukiwań jest opracowanie systemów sztucznej inteligencji, które są samoświadome, samoewoluujące i niezależne.
Sztuczna inteligencja ma różne kategorie, które definiują możliwości systemów i maszyn działających za pośrednictwem tego mechanizmu. Kategorie te ułatwiają badaczom danych, programistom sztucznej inteligencji i innym użytkownikom określenie rodzaju podejścia opartego na sztucznej inteligencji, którego powinni używać w swoich aplikacjach.
Sztuczną inteligencję dzieli się zwykle na następujące cztery grupy.
1. Reaktywny
Reaktywna sztuczna inteligencja jest uważana za najnowocześniejszą formę sztucznej inteligencji. Kategoria ta ma swoją nazwę ze względu na z góry określoną reakcję na zestaw danych i działań. W związku z tym tego typu systemy sztucznej inteligencji nie uczą się na podstawie doświadczeń związanych z obsługąformatjon. Zamiast tego są w stanie jedynie przetwarzać i analizować dane zgodnie z zaprogramowanym wcześniej programem i reagować na nie.
Ogranicza to zdolność tych systemów AI do formułowania własnej opinii poza parametrami, w które zostały wyposażone. Jednak po przeszkoleniu z myślą o różnych interpretacjach danych reaktywne systemy i maszyny AI mogą nadal samodzielnie wykonywać wspaniałe i często zbędne zadania, ułatwiając ludziom życie.
Ucząc się, czym jest sztuczna inteligencja, możesz natknąć się na szeroko omawiany przykład reaktywnej sztucznej inteligencji w postaci legendarnej Superkomputer Deep Blue firmy IBM, który został zaprogramowany do gry w szachy i wygrywał mecze z mistrzem świata w latach 1996-1997. Natomiast powszechnie spotykanym przykładem reaktywnej sztucznej inteligencji jest system sugestii treści różnych usług przesyłania strumieniowego, który analizuje rodzaj treści konsumowanych przez użytkowników i oferuje podobne sugestie według tagów i innych możliwych do zidentyfikowaniaformatjonowy.
2. Ograniczona pamięć
Sztuczna inteligencja o ograniczonej pamięci odnosi się do systemów i maszyn, które potrafią czerpać z wcześniejszych doświadczeń w celu podejmowania decyzji w teraźniejszości. To sprawia, że są one połączeniem reaktywnej sztucznej inteligencji, ale z wbudowanymi możliwościami uczenia maszynowego. Podkreśla to również cele, jakie nowoczesna sztuczna inteligencja może osiągnąć dzięki bardziej zaawansowanym podejściu, jednocześnie przetwarzając złożone zbiory danych.
Ze względu na swoją kategoryzację wykorzystuje dotychczasowe doświadczenia związane z przetwarzaniem danych do wykonywania nowych działań, wszystkie współczesne systemy i maszyny AI użyj modelu z ograniczoną pamięcią. To sprawia, że ograniczona pamięć jest jedną z najbardziej wszechobecnych form typów sztucznej inteligencji, uważanych za poszukiwane zarówno przez analityków danych, jak i programistów.
Biorąc pod uwagę, że sztuczna inteligencja o ograniczonej pamięci stanowi podstawę różnych nowoczesnych systemów, można ją znaleźć w kilku aplikacjach. Spośród tych podejść pojazdy autonomiczne wyróżniają się jako jedna z najpopularniejszych demonstracji ze wszystkich. To sprawia, że ograniczona pamięć jest jednym z tych typów sztucznej inteligencji, które w najbliższej przyszłości osiągną nowy poziom popularności.
3. Teoria umysłu
Ucząc się, czym jest sztuczna inteligencja, należy zwrócić także uwagę na teorię systemów umysłowych. Te systemy i maszyny AI nie są jeszcze w pełni ukształtowane ani dostępne w namacalnych zastosowaniach konsumenckich. Jednak ich koncepcja jest dobrze zdefiniowana i otwiera nowe drzwi do cudów, jakie sztuczna inteligencja może w przyszłości osiągnąć zarówno dla maszyn, jak i ludzkości.
Krótko mówiąc, teoria umysłu AI ma na celu wykraczać poza naśladowanie ludzkiej inteligencji i aspiruje do zrozumienia myśli, potrzeb i emocji innych. Z kolei ewolucja sztucznej inteligencji ma na celu podniesienie poziomu syntetycznej inteligencji emocjonalnej w sposób, który sprawi, że systemy i maszyny będą rozumieć ludzkie emocje równie dobrze, jak będą w stanie je odtworzyć.
Mając to na uwadze, teorię sztucznej inteligencji umysłu nie można tak łatwo odtworzyć, jak przewidzieć pewne nieuniknione zwroty na szachownicy. Zamiast tego wzywa do przeszkolenia systemów i maszyn sztucznej inteligencji w zakresie tego podejścia, aby naprawdę analizowały i oceniały osobę, z którą wchodzą w interakcję. Wymaga to znacznego postępu w obecnej przestrzeni sztucznej inteligencji, ale obiecuje także ekscytującą przyszłość dla sztucznej inteligencji.
4. Samoświadomość
Spośród czterech ekscytujących typów sztucznej inteligencji, samoświadoma sztuczna inteligencja jest prawdopodobnie najbardziej innowacyjnym, a jednocześnie kontrowersyjnym tematem ze wszystkich. Podobnie jak sztuczna inteligencja oparta na teorii umysłu, samoświadoma sztuczna inteligencja pozostaje w fazie rozwoju, zanim osiągnie poziom, na którym jej zastosowania będą płynne i gotowe do szerszego użytku komercyjnego i publicznego. Ale jak sama nazwa wskazuje, samoświadome systemy i maszyny AI, takie jak roboty, będą mogły stać się świadome.
To postrzeganie samoświadomości będzie wynikać z dalszego rozwoju obecnie stosowanych systemów sztucznej inteligencji, w tym sztucznej inteligencji reaktywnej i sztucznej inteligencji o ograniczonej pamięci. Ponieważ sztuczna inteligencja to szybko rozwijająca się przestrzeń, w której stale wprowadzane są nowe systemy, nie można pominąć tej ewolucji, nawet jeśli na pewno zajmie trochę czasu.
Oznacza to, że chociaż naukowcom i ekspertom zajmie trochę czasu zrozumienie, do czego zdolna jest sztuczna inteligencja dzięki syntetycznej inteligencji emocjonalnej, możliwości posiadania sztucznej inteligencji, która myśli, czuje i działa jak ludzie, będzie szczytem technologii sztucznej inteligencji. Postęp ten można następnie zaprezentować w postaci robotów i aplikacji, które są w stanie wchodzić w interakcje z ludźmi na tym samym poziomie emocjonalnym, co ich własny gatunek.
Różne typy zastosowań AI
Oprócz czterech wymienionych powyżej typów sztucznej inteligencji, przestrzeń sztucznej inteligencji ma pod swoją nazwą również różne podzbiory. Należą do nich następujące podejścia.
Nauczanie maszynowe
Uczenie maszynowe (ML), często używane zamiennie ze sztuczną inteligencją, jest podkategorią sztucznej inteligencji. Maszyny AI korzystające z uczenia maszynowego aktywnie uczą się na podstawie przetwarzanych danych i zastosować wcześniej wyuczone spostrzeżenia i wzorce do przetwarzania nowych zestawów informacjiformatjon w przyszłości. Te systemy AI mogą dostosowywać się do nowych procesów bez konieczności wykonywania gotowych instrukcji. To sprawia, że sztuczna inteligencja o ograniczonej pamięci jest częścią uczenia maszynowego.
głęboki Learning
Głębokie uczenie się jest częścią ML, gdzie działa jako bardziej zaawansowana wersja samego ML. W porównaniu do ML, głębokie uczenie się przetwarza bardziej złożone i większe zbiory danych, które mogą obejmować różne nieskategoryzowane media, takie jak obraz, głos i wideo. Działa to również w przypadku dużych ilości lub warstw danych, których przetworzenie w oryginalnym stanie jest dla człowieka przytłaczające. To sprawia, że głębokie uczenie się jest popularnym podejściem do sztucznej inteligencji o ograniczonej pamięci i bardziej zaawansowanych potrzebach.
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)
Przetwarzanie języka naturalnego jest obecnie powszechnie dostępnym podejściem do wykorzystania sztucznej inteligencji, zwłaszcza uczenia maszynowego. Odnosi się do zdolności systemu lub maszyny do identyfikowania, rozumienia i przetwarzania ludzkiej mowy. Celem tego podejścia jest umożliwienie maszynom sztucznej inteligencji emulacji ludzkiej mowy w sposób, który sprawi, że będą wolne od pomocy człowieka.
Podczas badań, aby dowiedzieć się, czym jest sztuczna inteligencja, możesz również natknąć się na następujące terminy.
Sieci neuronowe
Znany także jako sztuczne sieci neuronowe (SSN) lub symulowane sieci neuronowe (SNN), sieci neuronowe wykorzystują ludzki mózg jako model do łączenia różnych gałęzi złożonych danych za pomocą warstw. Sieci neuronowe są uważane za podkategorię uczenia maszynowego i odgrywają kluczową rolę we wspomaganiu sztucznej inteligencji działającej w oparciu o podejście głębokiego uczenia się.
Robotyka
Być może najpopularniejszą wersją sztucznej inteligencji jest jej reprezentacja w robotyce. Maszyny te skupiają się na obsłudze i zarządzaniu procesami fizycznymi. To sprawia, że są popularne w różnych miejscach, takich jak zakłady produkcyjne, a także operacje wojskowe. Te systemy sztucznej inteligencji działają głównie na wstępnie ustawionych danych, ale mogą wykorzystywać różne podzbiory sztucznej inteligencji, aby stać się bardziej zaawansowane.
Sztuczna ogólna inteligencja (AGI)
Sztuczna inteligencja ogólna (AGI) to interpretacja teorii umysłu i samoświadomych modeli sztucznej inteligencji. Te systemy i maszyny AGI nie zostały zbudowane do perfekcji i na razie pozostają w fazie intensywnego rozwoju. Jednak gdy zostaną opracowane, na nowo zdefiniują działania, które obecne typy sztucznej inteligencji mogą wykonywać samodzielnie.
Sztuczna inteligencja pozostanie na miejscu, a jej prawdziwy potencjał jeszcze nie został wykorzystany
Dzięki asystentom głosowym, samochodom autonomicznym i różnym narzędziom administracyjnym sztuczna inteligencja stała się już częścią naszego życia. Jednak jego prawdziwy cud w zakresie teorii umysłu i samoświadomości nie został jeszcze osiągnięty. W miarę dalszego rozwoju sztucznej inteligencji udoskonalenia te mogą również zostać odblokowane w przyszłości i ujawnić prawdziwą moc ludzkiej inteligencji w różnych systemach i maszynach.
