Artificiell intelligens (AI) syftar på system eller maskiner som simulerar mänsklig intelligens. Detta gör att dessa maskiner kan lära sig och tänka på egen hand, samtidigt som de kan fatta beslut utan mänsklig hjälp.
För att förstå vad AI försöker göra är det viktigt att ta en titt på dess slutmål. Detta mål är att göra maskiner som kan bearbeta och assimilera data på ett helt oberoende sätt, samtidigt som de har förmågan att bli självmedvetna om sin existens.
I dagsläget är AI långt ifrån massproducerande maskiner som är självmedvetna. Men det har utvecklats tillräckligt där vanliga system och maskiner kan fungera utan hjälp, bedöma data på egen hand och fatta beslut på egen hand.
Det finns olika typer av AI, varav några finns i många system och maskiner. Genom att lära dig om dessa undergrupper av AI kan du veta mer om AI och hur den fungerar.
Viktiga punkter
- AI ger system och maskiner förmågan att lära sig, tänka och fatta beslut på egen hand.
- Det finns olika typer av AI som var och en klassificeras efter deras förmåga att arbeta självständigt.
- AI syftar till att utveckla system som kan fungera helt på egen hand samtidigt som de har människoliknande självmedvetenhet.
- I sin enklaste form kan AI endast utföra de uppgifter som den har programmerats att göra. I sin avancerade form kan AI vara en självständig tänkare och beslutsfattare.
Vad är AI: Hur fungerar det och vad är det tänkt att uppnå?
AI fungerar genom system och maskiner som är designade för att efterlikna mänsklig intelligens. Detta inkluderar människans förmåga att uppfatta information, analysera data och fatta beslut enligt deras bedömning. AI-system emulerar dessa intelligenta processer genom en uppsättning fördefinierade uppgifter och avancerade algoritmer som deras programmerare utrustar dem med.
Genom AI strävar människor efter att skapa system och maskiner som robotar som kan tänka och agera på egen hand genom att använda tillgänglig information. Det slutliga målet från detta uppdrag är att utveckla AI-system som är självmedvetna, självevolutionära och självberoende.
AI har olika kategorier som definierar kapaciteten hos system och maskiner som fungerar genom denna mekanism. Dessa kategorier gör det lättare för datavetare, AI-programmerare och andra användare att bestämma vilken typ av artificiell intelligens de ska använda med sina applikationer.
AI delas vanligtvis upp i följande fyra grupper.
1. Reaktiv
Reaktiv artificiell intelligens anses vara den mest daterade formen av AI. Denna kategori har fått sitt namn på grund av att den har en fördefinierad reaktion på en uppsättning data och åtgärder. Som sådan lär sig dessa typer av AI-system inte av sina erfarenheter av att hantera information. Istället kan de bara bearbeta och analysera data enligt deras förinställda programmering och reagera på den.
Detta begränsar möjligheten för dessa AI-system att bilda sig en egen uppfattning utanför de parametrar som de har utrustats med. Men när de tränas med olika tolkningar av data i åtanke, kan reaktiva AI-system och maskiner fortfarande utföra fantastiska och ofta överflödiga uppgifter på egen hand för att göra människors liv enklare.
När du lär dig om vad som är AI kan du hitta det mycket omtalade exemplet på reaktiv AI i form av den legendariska Deep Blue superdator av IBM som var programmerad att spela schack och vann matcher mot en världsmästare 1996-1997. Medan ett vanligt exempel på reaktiv AI är innehållsförslagssystem för olika streamingtjänster, som analyserar typen av innehåll som användare konsumerar och erbjuder liknande förslag enligt taggar och annan identifierbar information.
2. Begränsat minne
Begränsat minne AI avser system och maskiner som har förmågan att dra från sina tidigare erfarenheter för att fatta beslut i nuet. Detta gör dem till en blandning av reaktiv AI men med funktionerna hos ML inbäddade i dem. Detta belyser också de mål som modern AI kan uppnå med mer avancerade tillvägagångssätt, samtidigt som komplexa datauppsättningar behandlas.
På grund av dess kategorisering av att använda tidigare erfarenheter av att bearbeta data för att utföra nya åtgärder, alla moderna AI-system och maskiner använd modellen med begränsat minne. Detta gör begränsat minne till en av de mest allmänt förekommande formerna av de typer av AI som anses eftertraktade av både datavetare och programmerare.
Med tanke på att AI med begränsat minne fungerar som grunden för olika moderna system, kan du hitta det i flera applikationer. Av dessa tillvägagångssätt framstår självkörande fordon som en av de mest populära demonstrationerna av alla. Detta gör också begränsat minne till en av de AI-typer som kommer att nå nya höjder av popularitet inom en snar framtid.
3. Theory of Mind
När du lär dig vad som är AI måste du också vara uppmärksam på teorin om sinnessystem. Dessa AI-system och maskiner är ännu inte helt utformade eller tillgängliga i konkreta konsumentapplikationer. Men deras koncept är väldefinierat och öppnar nya dörrar till de typer av underverk som AI kan åstadkomma för såväl maskiner som mänskligheten i framtiden.
I ett nötskal syftar teorin om sinne AI till att gå längre än att emulera mänsklig intelligens och strävar efter att förstå andras tankar, behov och känslor. I sin tur strävar denna AI-evolution efter att höja syntetisk emotionell intelligens på ett sätt som gör att system och maskiner förstår mänskliga känslor lika bra som de kan replikera dem.
Med det sagt är teorin om sinnes AI inte lika lätt att replikera som att förutsäga några oundvikliga vändningar på ett schackbräde. Istället kräver det att AI-systemen och -maskinerna tränas i detta tillvägagångssätt för att verkligen analysera och bedöma personen som de interagerar med. Detta kräver några betydande framsteg i det nuvarande AI-utrymmet, men lovar också en spännande framtid för AI.
4. Självmedveten
Av de fyra spännande typerna av AI är självmedveten AI kanske det mest innovativa men omtvistade ämnet av alla. I likhet med teorin om mind AI, är självmedveten AI fortfarande under utveckling innan den kan nå en nivå där dess applikationer är sömlösa och redo för större kommersiell och offentlig användning. Men som namnet antyder kommer självmedvetna AI-system och maskiner som robotar att kunna bli kännande.
Denna uppfattning om självkännedom kommer från ytterligare utveckling av för närvarande använda AI-system inklusive reaktivt och begränsat minne AI. Eftersom AI är ett snabbt utvecklande område som hela tiden tar med nya system på plats, är denna utveckling inte av bordet även om det kommer att ta lite tid.
Detta innebär att även om det kommer att ta lite tid för forskare och experter att förstå vad AI kan göra med syntetisk känslomässig intelligens, kommer möjligheterna att ha AI som tänker, känner och agerar som människor gör att vara höjdpunkten av AI-teknik. Detta framsteg kan sedan visas upp i form av robotar och appar som kan interagera med människor på samma känslomässiga nivå som deras egen art.
De olika typerna av AI-applikationer
Förutom de fyra typerna av AI som nämns ovan har artificiell intelligens utrymmet också olika undergrupper under sitt namn. Dessa inkluderar följande tillvägagångssätt.
Maskininlärning
Maskininlärning (ML) används ofta omväxlande med artificiell intelligens och är en underkategori till AI. AI-maskiner som använder ML aktivt lär sig av den data som de bearbetar och tillämpa tidigare lärda insikter och mönster för att bearbeta nya uppsättningar information i framtiden. Dessa AI-system kan anpassa sig till nya processer utan att behöva följa förinställda instruktioner. Detta gör AI med begränsat minne till en del av ML.
Deep Learning
Deep learning är en del av ML, där det fungerar som den mer avancerade versionen av ML själv. Jämfört med ML, processer djupinlärning mer komplexa och större uppsättningar av data som kan omfatta olika okategoriserade medier som bild, röst och video. Detta fungerar också för stora mängder eller lager av data som är överväldigande för människor att bearbeta i sitt ursprungliga tillstånd. Detta gör djupinlärning till ett populärt tillvägagångssätt för AI med begränsat minne med mer avancerade behov.
Naturlig språkbehandling (NLP)
Naturlig språkbehandling är nu en allmänt tillgänglig metod för att använda AI, särskilt maskininlärning. Det hänvisar till ett system eller maskins förmåga att identifiera, förstå och bearbeta mänskligt tal. Målet med detta tillvägagångssätt är att AI-maskiner ska efterlikna mänskligt tal på ett sätt som gör dem fria från att behöva mänsklig hjälp.
Du kan också snubbla på följande termer under din forskning för att lära dig vad som är AI.
Neurala nätverk
Också känd som artificiella neurala nätverk (ANN) eller simulerade neurala nätverk (SNN), neurala nätverk använder den mänskliga hjärnan som en modell för att koppla samman olika grenar av komplexa data genom lager. Neurala nätverk anses vara en underkategori av maskininlärning och spelar en viktig roll för att driva AI som arbetar med djupinlärningsmetoden.
Robotics
Den kanske mest populära iterationen av AI är dess representation inom robotik. Dessa maskiner fokuserar på hantering och hantering av fysiska processer. Detta gör dem populära i olika miljöer såsom tillverkningsanläggningar såväl som militära operationer. Dessa AI-system arbetar mestadels på förinställda data, men de kan använda olika AI-underuppsättningar för att bli mer avancerade.
Artificiell allmän intelligens (AGI)
Artificiell allmän intelligens (AGI) är tolkningen av teorier om sinnet och självmedvetna AI-modeller. Dessa AGI-system och maskiner har inte byggts till perfektion och är fortfarande mycket under utvecklingsprocessen. Men när de väl är utvecklade kommer de att omdefiniera de åtgärder som de nuvarande typerna av AI kan utföra helt på egen hand.
AI är här för att stanna, med sin verkliga potential som ännu inte kan nås
Med röstassistenter, självkörande bilar och olika administrativa verktyg har AI redan gjort sig själv till en del av vårt liv. Men dess sanna under i termer av teori om sinne och självmedvetenhet är ännu inte uppnådd. När AI utvecklas ytterligare kan dessa framsteg även låsa upp i framtiden och avslöja den verkliga kraften hos mänsklig intelligens i olika system och maskiner.
