Inteligența artificială (IA) se referă la sisteme sau mașini care simulează inteligența umană. Acest lucru le permite acestor mașini să învețe și să gândească singure, fiind în același timp capabile să ia decizii fără asistență umană.
Pentru a înțelege ce încearcă AI să facă, este important să aruncăm o privire asupra scopului său final. Acest obiectiv este de a realiza mașini care pot procesa și asimila datele într-o manieră complet independentă, având în același timp capacitatea de a deveni conștienți de existența lor.
În prezent, AI este departe de a produce mașini în masă care sunt conștiente de sine. Dar a evoluat suficient, astfel încât sistemele și mașinile obișnuite pot funcționa fără asistare, pot evalua datele pe cont propriu și pot lua decizii pe cont propriu.
Există diferite tipuri de IA, dintre care unele pot fi găsite în multe sisteme și mașini. Aflând despre aceste subseturi de AI, puteți afla mai multe despre AI și despre modul în care funcționează.
Puncte cheie
- AI oferă sistemelor și mașinilor capacitatea de a învăța, de a gândi și de a lua decizii pe cont propriu.
- Există diferite tipuri de IA, fiecare clasificată în funcție de capacitatea lor de a funcționa independent.
- AI își propune să dezvolte sisteme care pot funcționa complet pe cont propriu, având în același timp o conștiință de sine asemănătoare omului.
- În forma sa cea mai simplă, AI poate îndeplini doar acele sarcini pentru care a fost programat. În forma sa avansată, AI poate fi un gânditor și un factor de decizie independent.
Ce este AI: Cum funcționează și ce se urmărește să realizeze?
AI funcționează prin sisteme și mașini care sunt concepute pentru a imita inteligența umană. Aceasta include capacitatea umană de a percepe înformationează, analizează datele și iau o decizie în funcție de evaluarea lor. Sistemele AI emulează aceste procese inteligente printr-un set de sarcini predefinite și algoritmi avansați cu care programatorii lor le echipează.
Prin intermediul inteligenței artificiale, oamenii își propun să creeze sisteme și mașini, cum ar fi roboții, care pot gândi și acționa singuri, utilizând mijloacele disponibile înformation. Scopul final al acestei căutări este de a dezvolta sisteme AI care sunt conștiente de sine, auto-evolutive și dependente de sine.
AI are diferite categorii care definesc capacitățile sistemelor și mașinilor care funcționează prin acest mecanism. Aceste categorii fac mai ușor pentru oamenii de știință de date, programatorii AI și alți utilizatori să determine ce tip de abordare de inteligență artificială ar trebui să utilizeze cu aplicațiile lor.
AI este de obicei segmentat în următoarele patru grupuri.
1. Reactiv
Inteligența artificială reactivă este considerată cea mai învechită formă de IA. Această categorie își primește numele datorită faptului că are o reacție predefinită la un set de date și acțiuni. Ca atare, aceste tipuri de sisteme AI nu învață din experiențele lor de manipulareformation. În schimb, ei sunt capabili doar să prelucreze și să analizeze date conform programării lor prestabilite și să reacționeze la acestea.
Acest lucru limitează capacitatea acestor sisteme AI de a-și forma propria opinie în afara parametrilor cu care au fost echipate. Dar, atunci când sunt antrenate cu interpretări diferite ale datelor în minte, sistemele și mașinile AI reactive pot încă îndeplini sarcini minunate și adesea redundante pe cont propriu pentru a ușura viața oamenilor.
În timp ce înveți despre ce este AI, s-ar putea să găsiți exemplul foarte discutat de AI reactivă sub forma legendarului Supercomputer Deep Blue de IBM, care a fost programat să joace șah și a câștigat meciuri împotriva unui campion mondial în 1996-1997. Întrucât, un exemplu frecvent întâlnit de IA reactivă este sistemul de sugestie de conținut al diferitelor servicii de streaming, care analizează tipul de conținut pe care îl consumă utilizatorii și oferă sugestii similare în funcție de etichete și altele identificabile înformation.
2. Memorie limitată
AI cu memorie limitată se referă la sisteme și mașini care au capacitatea de a se baza din experiențele lor anterioare pentru a lua decizii în prezent. Acest lucru le face un amestec de AI reactivă, dar cu capabilitățile ML încorporate în ele. Acest lucru evidențiază, de asemenea, obiectivele pe care IA modernă le poate atinge cu abordări mai avansate, procesând în același timp seturi complexe de date.
Datorită categoriei sale de utilizare a experiențelor anterioare de prelucrare a datelor pentru a efectua noi acțiuni, toate sistemele și mașinile moderne de AI utilizați modelul de memorie limitată. Acest lucru face ca memoria limitată să fie una dintre cele mai omniprezente forme ale tipurilor de IA care sunt considerate căutate de oamenii de știință de date și de programatori deopotrivă.
Având în vedere că AI cu memorie limitată servește drept bază pentru diferite sisteme moderne, o puteți găsi în mai multe aplicații. Dintre aceste abordări, vehiculele cu conducere autonomă se remarcă drept una dintre cele mai populare demonstrații dintre toate. Acest lucru face, de asemenea, memoria limitată unul dintre acele tipuri de AI care sunt setate să atingă noi culmi de popularitate în viitorul apropiat.
3. Teoria minții
În timp ce învățați ce este AI, trebuie să acordați atenție și teoriei sistemelor minții. Aceste sisteme și mașini AI nu sunt încă complet formate sau disponibile în aplicații tangibile pentru consumatori. Dar conceptul lor este bine definit și deschide noi uși către tipurile de minuni pe care AI le poate realiza pentru mașini, precum și pentru umanitate în viitor.
Pe scurt, teoria minții AI își propune să depășească emularea inteligenței umane și aspiră să înțeleagă gândurile, nevoile și emoțiile celorlalți. La rândul său, această evoluție a inteligenței artificiale aspiră la creșterea inteligenței emoționale sintetice într-un mod care face ca sistemele și mașinile să înțeleagă emoția umană la fel de bine cum sunt capabile să o reproducă.
Acestea fiind spuse, teoria minții AI nu este la fel de ușor de replicat precum prezicerea unor întorsături inevitabile pe o tablă de șah. În schimb, solicită ca sistemele și mașinile AI care sunt instruite în această abordare să analizeze și să evalueze cu adevărat persoana cu care interacționează. Acest lucru necesită unele progrese semnificative în spațiul actual al AI, dar promite și un viitor interesant pentru AI.
4. Conștient de sine
Dintre cele patru tipuri palpitante de AI, AI conștient de sine este poate cel mai inovator, dar controversat subiect dintre toate. Similar cu teoria inteligenței artificiale a minții, inteligența artificială conștientă de sine rămâne în curs de dezvoltare înainte de a atinge un nivel în care aplicațiile sale sunt perfecte și gata pentru utilizare comercială și publică mai largă. Dar, așa cum sugerează și numele, sistemele și mașinile AI conștiente de sine, cum ar fi roboții, vor putea deveni sensibile.
Această percepție a conștientizării de sine va proveni din dezvoltarea în continuare a sistemelor AI utilizate în prezent, inclusiv AI reactiv și cu memorie limitată. Întrucât AI este un spațiu în evoluție rapidă, care continuă să aducă noi sisteme în vigoare, această evoluție nu este exclusă, chiar dacă va dura ceva timp.
Aceasta înseamnă că, deși va dura ceva timp pentru ca oamenii de știință și experții să înțeleagă ce este capabil AI să facă cu inteligența emoțională sintetică, posibilitățile de a avea AI care gândește, simte și acționează ca oamenii vor fi vârful tehnologiei AI. Acest progres poate fi apoi prezentat sub formă de roboți și aplicații care sunt capabili să interacționeze cu oamenii la același nivel emoțional ca propria specie.
Diferitele tipuri de aplicații AI
În afară de cele patru tipuri de AI menționate mai sus, spațiul de inteligență artificială are și diferite subseturi sub numele său. Acestea includ următoarele abordări.
Invatare mecanica
Folosită adesea interschimbabil cu inteligența artificială, învățarea automată (ML) este o subcategorie a AI. Mașinile AI care folosesc ML învață în mod activ din datele pe care le procesează și aplicați perspective și modele învățate anterior pentru a procesa noi seturi de information în viitor. Aceste sisteme AI se pot adapta la procese noi fără a fi nevoie să urmeze instrucțiuni prestabilite. Acest lucru face ca AI cu memorie limitată să fie parte din ML.
Invatare profunda
Învățarea profundă este o parte a ML, unde acționează ca versiunea mai avansată a ML în sine. În comparație cu ML, învățarea profundă procesează seturi mai complexe și mai mari de date care pot cuprinde diferite medii neclasificate, cum ar fi imaginea, vocea și videoclipul. Acest lucru funcționează și pentru cantități mari sau straturi de date care sunt copleșitoare pentru ca oamenii să le proceseze în starea lor inițială. Acest lucru face ca învățarea profundă să fie o abordare populară pentru AI cu memorie limitată cu nevoi mai avansate.
Procesarea limbajului natural (NLP)
Procesarea limbajului natural este acum o abordare disponibilă în mod obișnuit pentru utilizarea AI, în special învățarea automată. Se referă la capacitatea unui sistem sau a unei mașini de a identifica, înțelege și procesa vorbirea umană. Scopul acestei abordări este ca mașinile AI să emuleze vorbirea umană într-un mod care să nu aibă nevoie de asistență umană.
De asemenea, puteți întâlni următorii termeni în timpul cercetării pentru a afla ce este IA.
Rețele neuronale
De asemenea cunoscut ca si rețele neuronale artificiale (ANN) sau rețele neuronale simulate (SNN), rețelele neuronale folosesc creierul uman ca model pentru a conecta diferite ramuri de date complexe prin straturi. Rețelele neuronale sunt considerate o subcategorie a învățării automate și joacă un rol vital pentru a alimenta AI care funcționează cu abordarea învățării profunde.
Robotica
Poate cea mai populară iterație a AI este reprezentarea sa în robotică. Aceste mașini se concentrează pe manipularea și gestionarea proceselor fizice. Acest lucru le face populare în diferite setări, cum ar fi fabricile de producție, precum și operațiunile militare. Aceste sisteme AI funcționează în cea mai mare parte pe date prestabilite, dar pot folosi diferite subseturi AI pentru a deveni mai avansate.
Inteligență generală artificială (AGI)
Inteligența generală artificială (AGI) este interpretarea teoriei minții și a modelelor AI conștiente de sine. Aceste sisteme și mașini AGI nu au fost construite la perfecțiune și rămân în mare măsură în proces de dezvoltare pentru moment. Dar odată ce sunt dezvoltate, vor redefini acțiunile pe care tipurile actuale de IA le pot realiza singure.
AI este aici pentru a rămâne, cu adevăratul său potențial încă pentru a fi atins
Cu asistenți vocali, mașini cu conducere autonomă și diverse instrumente administrative, AI a devenit deja parte din viața noastră. Dar adevărata sa minune în ceea ce privește teoria minții și conștientizarea de sine nu a fost încă atinsă. Pe măsură ce AI evoluează în continuare, aceste progrese se pot debloca și în viitor și dezvăluie adevărata putere a inteligenței umane în diferite sisteme și mașini.
