AI kan være både stærk og svag. Men hvordan adskiller disse to teknologier sig?

Vi opfatter ofte kunstig intelligens (AI) som beregningsmæssig intelligens, der efterligner det menneskelige sind. Denne karakterisering gælder dog ikke for alle AI-systemer, da forskellige typer AI har forskellige egenskaber. To hovedkategorier inden for AI er "stærk AI" og "svag AI", der repræsenterer forskellige tilgange til maskinintelligens.

Lad os nu se nærmere på de grundlæggende forskelle mellem stærk AI og svag AI og udforske den nuværende tilstand af AI-teknologi.

Hvad er svag AI?

Svag AI, også kendt som smal AI, refererer til AI-applikationer, der er specifikt designet til at automatisere opgaver, der kræver en bestemt kognitiv færdighed. Denne kategori af kunstig intelligens bruger maskinlæringsmodeller, der er skræddersyet til specifikke opgaver såsom objektgenkendelse, chatbot-interaktioner, personlige stemmeassistenter, autokorrektursystemer og Google-søgealgoritmer andre.

Du undrer dig måske over, hvorfor denne kategori af AI omtales som "svag" AI. Udtrykket "svag" kan fejlagtigt antyde, at disse AI-applikationer mangler på en eller anden måde. Det er dog vigtigt at erkende, at de hurtige fremskridt inden for kunstig intelligens og deres gennemgribende indvirkning på tværs af forskellige industrier i høj grad skyldes snæver maskinintelligens. Etiketten "svag" angiver, at disse applikationer fokuserer på en specifik eller snæver kognitiv funktion.

instagram viewer

Anvendelser af svag AI

ChatGPT, Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E og Bard er blot nogle få eksempler på de AI-værktøjer, der tog verden med storm i 2022 og 2023. Det er bemærkelsesværdigt, at så mange professioner udnytter deres udbredte anvendelse, selv udløst debatter om potentialet for AI til at erstatte mennesker og efterlader mange af os med spørgsmålet, "Kan ChatGPT erstatte mig?"

Det er dog vigtigt at bemærke, at disse fantastiske værktøjer stadig er klassificeret som eksempler på "svag AI" i aktion.

Lad os udforske syv almindelige anvendelser af svag AI:

  1. E-mail spamfiltre: Funktioner designet til at opdage og omdirigere spam-e-mails til spam-mappen.
  2. Chatbots: Værktøjer, der bruger Natural Language Processing (NLP) at interagere med mennesker er et andet eksempel på svag AI.
  3. AI-kunstnere: Computergenereret kunst ved hjælp af AI kan transformere naturlige sproginstruktioner til billeder og falder også ind under paraplyen af ​​smal AI.
  4. Smarte stemmeassistenter: Siri, Cortana, Alexa og andre kan udføre adskillige opgaver på dine vegne ved at reagere på stemmekommandoer.
  5. Sociale medier algoritmer: Anbefalingerne på platforme som Twitter, Instagram, Facebook eller endda Spotify er alle drevet af svage AI-algoritmer.
  6. Autonom kørsel: Det selvkørende funktion i køretøjer er endnu en anvendelse af svag AI.
  7. Sundhedspleje: AI-applikationer i sundhedsvæsenet, såsom medicinske diagnostiske systemer, der er i stand til at identificere sygdomme med minimal menneskelig indgriben, tjener som yderligere eksempler på svag AI i aktion.

På trods af udtrykket "svag AI" er det klart, at det har adskillige applikationer fra den virkelige verden, som vi allerede bruger.

Begrænsninger af svag AI

Den primære årsag til begrænsningerne af AI i dag er dets fokus på at automatisere specifikke opgaver for mennesker. For eksempel er ChatGPT og Google Bard designet som store sprogmodeller (LLM'er). De er specielt programmeret til at generere tekstbaseret indhold. Tilsvarende er Midjourney og Stable Diffusion tekst-til-billede-generatorer, der er begrænset til denne særlige funktion.

Lad os undersøge nogle af begrænsningerne og ulemperne ved svag AI:

  • Begrænsede muligheder på grund af opgavespecifikke modeller.
  • Smalle AI-applikationer afhænger i høj grad af data, hvilket kræver store datasæt for at lære og udføre bestemte opgaver.
  • I forlængelse heraf kan brugen af ​​store datasæt skabe problemer med privatliv og databehandling.,
  • Svag AI er ofte afhængig af menneskelig indgriben til at udføre opgaver, hvilket kan introducere menneskelige skævheder i processen.
  • Disse applikationer kan være modtagelige over for cybertrusler og sårbarheder.

På trods af disse begrænsninger er værktøjer som ChatGPT blevet effektivt uundværlige inden for en kort periode efter offentlig udgivelse.

Hvad er stærk AI eller AGI?

I modsætning til svag AI eksisterer stærk AI, også kendt som kunstig generel intelligens (AGI). Denne form for kunstig intelligens er baseret på troen på, at beregningskraft kan efterligne menneskelige hjerneevner, herunder analytisk tænkning og andre intellektuelle evner. Strong AI sigter mod at skabe maskiner, der er i stand til at udføre enhver intellektuel opgave, som et menneske kan udføre, ikke nødvendigvis på samme måde som mennesker.

I modsætning til svag AI er stærk AI ikke afhængig af specifikke programmerede modeller til at udføre smalle opgaver. I stedet besidder den potentialet til at håndtere generelle opgaver ved at simulere menneskelige hjernefunktioner. AGI har evnen til at gøre det muligt for teknologiske systemer at udvikle sig over tid og tilpasse sig ændringer i miljøet.

Det vil være stærk AI, der sandsynligvis vil føre til singulariteten. Det er dog vigtigt at bemærke, at stærk AI stadig er et fjernt mål, da meget af arbejdet på dette felt forbliver stort set teoretisk. Selve konceptet med stærk AI henter ofte inspiration fra science fiction-film og romaner.

Anvendelser af Strong AI

Da udviklingen af ​​stærk AI stadig mangler at blive afsluttet, finder du den i den praktiske, virkelige verden scenarier er næsten umulige, hvilket gør meget af talen om dets brug og udvikling rent teoretisk. Men her er fem forventede applikationer, hvor stærk AI kunne bruges:

  1. Følelsesmæssig intelligens og tankebehandling: Forståelsen af ​​menneskelige følelser og tankeprocesser kan indarbejdes i AGI-systemer, til gavn for industrier som sundhedspleje, uddannelse og kundeservice.
  2. Beslutningstagning: Maskiner udstyret med stærk AI kan besidde evnen til at træffe autonome beslutninger baseret på rationalitet.
  3. Udvikling: Stærke AI-systemer kunne gøre det muligt for maskiner at tilpasse sig og modificere sig selv, så de passer bedre til deres omgivelser.
  4. Bevidsthed: Selvbevidsthed og bevidste beslutningsevner kunne opnås gennem stærke AI-systemer.
  5. Kunstig kreativitet: Stærk AI kan frigøre potentialet for kunstig kreativitet, så maskiner kan generere innovative ideer uden menneskelige instruktioner.

På trods af den overvejende teoretiske karakter af AGI, har det helt klart et enormt potentiale.

Begrænsninger af stærk AI

Stærk AI eller AGI har potentialet til at være transformerende for vores samfund. Der skal dog tages højde for flere overvejelser og udfordringer, når sådanne systemer implementeres.

  • Kompleksitet, da stærk AI kræver enorme mængder data og høj regnekraft til træning.
  • Etiske overvejelser, der opstår som følge af usikkerheden omkring adfærden af ​​stærk AI i scenarier i den virkelige verden (f.eks. kan AGI-systemer træffe skadelige beslutninger for mennesker).
  • AGI-systemer vil i høj grad stole på menneskelige data, hvilket kan føre til menneskebårne skævheder.
  • Sikkerhed og ansvar for stærk AIs handlinger (f.eks. at bestemme, hvem der skal holdes ansvarlig, når tingene går galt).

I betragtning af AGI's verdensforandrende potentiale skal der være omfattende regulering på plads, før et sådant produkt frigives til offentligheden. Det har det allerede været svært nok at regulere generativ AI, og AGI vil øge disse problemer endnu et hak.

Forskelle mellem stærk og svag AI

Der er flere bemærkelsesværdige forskelle mellem stærk og svag AI med hensyn til deres formål, indlæringsmetode og problemløsningstilgang. Lad os undersøge disse forskelle.

Formål

En bemærkelsesværdig forskel mellem de to kunstige intelligenssystemer ligger i deres formål. Svage AI-systemer er primært designet til at automatisere specifikke processer og udføre veldefinerede opgaver, hvilket fører til øget effektivitet på forskellige områder.

På den anden side sigter stærke AI-systemer, selvom de er hypotetiske, efter at efterligne den menneskelige hjernes funktion. Disse systemer kan uden tvivl besidde selvbevidsthed, bevidsthed og analytiske evner, hvilket gør dem i stand til at varetage en bred vifte af generelle opgaver, ligesom mennesker.

Læringsmetode

Smalle AI- og AGI-systemer adskiller sig også i deres læringsmetoder. Smal AI er afhængig af specifikke datasæt for at lære mønstre og udføre gentagne opgaver. Typisk behandler svag AI data ved at klassificere dem baseret på forudbestemte kriterier.

I modsætning hertil kræver AGI-mekanismer omfattende mængder af data for at udføre generelle opgaver, der sigter mod at efterligne de kognitive processer i det menneskelige sind. Derfor anvender AGI'er dataklyngning og sammenkædningsmetoder til at behandle og analysere information.

Tilgang til problemløsning

Svage AI-systemer er specielt udviklet til gentagne opgaver, der kræver nøje undersøgelse af datasæt og mønstergenkendelse. Dette gør det muligt for systemet at lave pålidelige forudsigelser og resultater.

Til sammenligning tager stærk AI en problemløsende tilgang, der er rettet mod at tackle mere indviklede og kreative opgaver. Den er afhængig af omfattende datasæt og udvikler sig løbende for at tilpasse sig nye forhold og udfordringer.

Den nuværende tilstand af AI-teknologi

I dag er vores daglige hverdagsopgaver primært automatiseret af smal eller svag AI. Imidlertid mangler disse systemer de kognitive evner og analytiske tænkning, der kommer naturligt til den menneskelige hjerne. Derfor fokuserer forskere og udviklere i øjeblikket på at fremme AI for at inkorporere mere menneskelignende beregningssystemer.

Kunstig generel intelligens (AGI) vil være langt mere sofistikeret end dens svage AI-modstykker. Ikke desto mindre er AGI stadig i sine tidlige udviklingsstadier og har en lang vej at gå, før det bliver en realitet.