Mikä on yleinen tekoäly ja miten se eroaa generatiivisesta tekoälystä?

Tekoälyn läpimurron jälkeen parrasvaloihin vuoden 2022 lopulla, tuhansia tekoälymalleja on ilmestynyt lähes joka viikko. Voi olla huimaa yrittää pysyä sen perässä, mikä tekee mitä.

Jos tunnet tekoälyn perusteet, saatat jo tietää generatiivisesta tekoälystä (GAI). Toisaalta et ehkä ole niin perehtynyt toiseen tekoälytyyppiin, jota kutsutaan yleiseksi tekoälyksi (AGI).

Vaikka ne kuulostavat samanlaisilta, ne eivät ole aivan samoja. Ja ei, se ei johdu vain siitä, että heidän lyhennekirjaimiaan vaihdetaan. Joten mitä eroa näillä kahdella on?

Mitä on yleinen tekoäly?

Kuvittele tekoäly, joka voi ajatella, järkeillä, havaita, päätellä – kaikkea mitä ihmiset voivat tehdä. Sitä ja muutakin yleisen tekoälyn oletetaan olevan. Vaikka teoreettinen yleinen tekoäly (AGI) voisi suorittaa minkä tahansa älyllisen tehtävän, aivan kuten ihminen, mutta vähemmän tai ei ollenkaan virheitä.

Se eroaa kapeasta tekoälystä (ANI), joka on korkeasti koulutettu tietyllä alalla tai tehtävien alueella. Kapea älykkyys on suunniteltu kunnostautumaan vain yhdessä tai hyvin harvoissa erityistehtävissä, kuten emeritusprofessori hyvin kapealla alalla.

AGI: ta ehdotetaan tekoälyksi, joka voi tuntea, tehdä päätöksiä tunteidensa perusteella, ratkaista ongelmia, oppia, käsitellä kieliä ja suorittaa muita kognitiivisia kykyjä. Ilman ennakkotietojen syöttämistä AGI: n pitäisi keksiä jotain merkityksellistä riippumatta muuttujista.

Tieteisfiktion tekoälyt tuskin pääsevät lähelle, joten AGI on edelleen vain teoria. Vaikka jotkin työssä olevat tekoälymallit ovat lähellä AGI: n kuvausta, se on edelleen vahvasti riippuvainen toimitetusta tiedosta, eikä se ole vielä muodostanut itsenäistä päättelyä. Vaikka ne ovat erinomaisia ​​ongelmanratkaisussa, luonnollisen kielen käsittelyssä ja vastaavissa, he ovat vielä kaukana, ennen kuin voimme kutsua heitä täysimittaiseksi AGI: ksi.

Esimerkiksi Google DeepMind työskentelee yötä päivää kehittääkseen AGI-malleja, jotka voivat olla samassa tasossa ihmisen älykkyyden kanssa ja joilla on kyky oppia ja järkeillä aivan kuten ihmiset. Jos haluat tietää lisää, tutustu hämmästyttäviä asioita, joita Googlen DeepMind-botit voivat tehdä.

Mitkä ovat yleisen tekoälyn mahdolliset sovellukset? No, se lupaa löytää merkityksensä kaikilla kuviteltavissa olevilla aloilla. Esimerkiksi AGI ja biotekniikka voivat tarjota ensiluokkaista terveydenhuoltoa murto-osalla kustannuksista. Se voi mukauttaa hoitosuunnitelmat ja nopeuttaa diagnoosia minimaalisilla virheillä.

Se voi tehdä näitä ja monia muita eri aloilla, kuten robotiikassa ja automaatiossa, tutkimuksessa, koulutuksessa, maataloudessa, avaruustutkimuksessa jne.

Mikä on generatiivinen tekoäly?

Kuten aiemmin mainittiin, useimmat kirjoitushetkellä olemassa olleet tekoälymallit kuuluvat tähän luokkaan.

Generatiivinen tekoäly (GAI) sisältää minkä tahansa tekoälyn, joka nimensä mukaisesti luo uutta materiaalia, oli se sitten ääntä, kuvaa tai tekstiä, aiemmin lasketusta tiedosta. Toisin sanoen mikä tahansa tekoäly, joka sinun on annettava kehotteita luodaksesi sisältöä tai vastata pyyntöihin käyttämällä tallennettuja tietoja, voidaan luokitella GAI: ksi.

Esimerkiksi tavalliset tekstistä puheeksi ja kuvasta kuvaksi -kääntäjät ja uudempi kehitys, kuten DALL-E (Mikä on DALL-E?), MuseNet, Style-based Generative Adversarial Networks (StyleGAN), Jukebox ja Generative Pre-traned Transformers (GPT-3, GPT-3.5, GPT-4) luokitellaan Generatiivinen tekoäly.

Generatiivinen tekoäly käyttää syväoppimistekniikoita luodakseen sisältöä mahdollisimman lähellä kehotteita. He käyttävät kehotteita rakennusmateriaaleina rakentaakseen sisällön, jota pyydät tuottamaan. Tässä on joitain esimerkkejä siitä, mitä ChatGPT voi tehdä sinulle jos haluat tietää siitä lisää.

Kuinka yleinen tekoäly ja generatiivinen tekoäly ovat samanlaisia?

Vaikka AGI: llä ja Generatiivisella tekoälyllä on erilaisia ​​toimintatapoja ja osaamista, niillä on useita yhteisiä asioita.

1. Oppiminen

AGI ja GAI ovat koneoppimismalleja, jotka oppivat valvottujen, puolivalvottujen ja valvomattomien algoritmien kautta käyttämällä syviä hermoverkkoja. Tämä on tarkoitettu, jotta he voivat analysoida ja käsitellä tietoja sisällön luomiseksi kehotteen kontekstin mukaisesti.

Kuten ihmiset, AGI-mallit voivat oppia erilaisista tiedoista ja kokemuksista. Samaan aikaan GAI on koulutettu olemassa oleviin suuriin tietopankkeihin ymmärtämään taustalla olevat mallit ja datan väliset suhteet uuden, merkityksellisen ja relevantin tiedon luomiseksi.

2. Sovellusvalikoima

Sekä AGI: ta että GAI: ta voidaan käyttää monenlaisiin tarkoituksiin, mukaan lukien mutta ei rajoittuen teksti-, kuva- ja videosisältöön.

Generatiivista tekoälyä voidaan kehittää palvelemaan erilaisia ​​tarkoituksia rajoitetuilla aloilla. Toisaalta tekoäly soveltuu luonnollisesti kaikilla elämänaloilla, sillä se pystyy itsenäisesti päättelemään ja suorittamaan tehtäviä.

3. Muutoksen katalyytit

Teknologisen kehityksen tavoitteena on edistää muutosta ja kasvua. AGI ja GAI ovat välttämättömiä kipeästi kaivattujen muutosten ja innovaatioiden nopeassa seurannassa, joita maailma kipeästi tarvitsee.

Käyttökelpoisten GAI: n ja AGI: n käyttöönoton myötä ihmiskunta on varma siitä, että nopea kehitys seuraa pian, mikä vähentää ihmisen työaikaa eksponentiaalisesti.

4. Eettisen dilemman lähde

Vaikka lisäavun saaminen tekoälyltä kuulostaa hyvältä ajatukselta, useita huolenaiheita herättää, kun tarvitaan selkeät rajat sille, mitä tekoälyn on eettisesti oikein valvoa.

Generatiivinen tekoäly on ollut huoli tekoälytaidetta koskevista tekijänoikeussäännöistä ja jopa kysymyksiä siitä, onko tekoälytaide todellista taidetta. AGI saattaisi, jos sille annetaan riittävästi aikaa, nähdä ihmiskunnan hyödyttömänä ja ryhtyä tuhoamaan sitä – scifi-kauhua, joka muuttaa todellisuuden.

Tekoälyn säännökset ovat olleet haastavia, sillä nämä ovat ihmiskunnalle kartoittamattomia vesiä.

Miten yleinen tekoäly eroaa generatiivisesta tekoälystä?

Merkittävin ero niiden välillä on, että AGI on vielä kehitteillä, kun taas GAI on olemassa ja on jo käytössä. Muut erot löytyvät seuraavista:

1. Toimintatavat

Sen lisäksi, että AGI on edelleen tietojenkäsittelytieteilijöiden toivelistalla, heidän toimintatavat ovat selvästi erilaisia.

Yleinen tekoäly ei rajoitu mihinkään tiettyyn tehtävään tai alueeseen, vaan tehtävien suorittamiseen ilman erityistä ohjelmointia. Toisaalta generatiivinen tekoäly keskittyy uuden sisällön luomiseen markkinarakossa olemassa olevien mallien ja tietojen perusteella.

2. Sopeutumiskyky

AGI voi oppia ja sopeutua uusiin tilanteisiin, kun taas generatiivista tekoälyä rajoittavat syöttötiedot ja tietty toimialue, jolla se toimii.

Organisaation myyntiä ja taloutta valvova AGI pystyy sopeutumaan äkillisten muutosten, kuten pandemian, sattuessa. AGI-malli pystyy tekemään älykkäitä johtopäätöksiä saatavilla olevista tiedoista ja konfiguroimaan organisaation toiminnot uudelleen vastaamaan uutta kehitystä.

Tämä on jotain generatiivista tekoälyä, joka ei yksinään voi tehdä.

3. Kognitio

Yleinen tekoäly on todennäköisesti melko ihmisen kaltainen ongelmanratkaisutavassaan. Tämä vastustaa generatiivista tekoälyä, joka toimii valmiiksi koulutetuilla tulo-out-sekvensseillä. Generatiivinen tekoäly voi tehdä vain sen, mitä se on ohjelmoitu tekemään, ei enempää, ei vähempää. AGI taas oppii, perustelee, vertailee ja päättelee.

Yksinkertaisesti sanottuna AGI voi ajatella kuin ihminen ja ehkä jopa paremmin.

4. Oppimisen lähestymistapa

Generatiivinen tekoäly oppii usein ohjaamattoman koulutuksen kautta laajojen tietoresurssien avulla, mikä opettaa luomaan uutta sisältöä aiemmasta.

AGI käyttää sekä ohjatun että ohjaamattoman oppimisen ja vahvistusoppimisen yhdistelmää. Tämä varmistaa, että se voi tehdä älykkäitä valintoja käytössään olevien valtavien resurssien edessä.

GAI, AGI ja Beyond

Ei voida kiistää, että yleinen tekoäly on unelmien ainesosa, joka muuttuu nopeasti todeksi. Olemme vasta tottuneet generatiiviseen tekoälyyn, mutta emme saa olla liian mukavat.

Yleinen tekoäly tulee pian olemaan pelkkää teoriaa pidemmälle kuin pelkkä teoria, vaan konkretisoitu aktiivinen älyn muoto, joka toivottavasti toimii kanssamme ja meidän hyväksemme.