Vahva tekoäly vs. Heikko AI: Mitä eroa on?

Mielestämme tekoäly (AI) on usein laskennallinen älykkyys, joka jäljittelee ihmismieltä. Tämä luonnehdinta ei kuitenkaan päde kaikkiin tekoälyjärjestelmiin, koska eri tyyppisillä tekoälyillä on erilliset ominaisuudet. Tekoälyssä kaksi pääluokkaa ovat "vahva tekoäly" ja "heikko tekoäly", jotka edustavat erilaisia ​​lähestymistapoja koneälyyn.

Tarkastellaan nyt perusteellisia eroja vahvan ja heikon tekoälyn välillä ja tutkitaan tekoälytekniikan nykytilaa.

Mikä on heikko AI?

Heikko tekoäly, joka tunnetaan myös kapeana tekoälynä, viittaa tekoälysovelluksiin, jotka on suunniteltu erityisesti automatisoimaan tiettyä kognitiivista taitoa vaativia tehtäviä. Tämä tekoälyluokka käyttää koneoppimismalleja, jotka on räätälöity tiettyihin tehtäviin, kuten esineiden tunnistamiseen, chatbot-vuorovaikutuksia, henkilökohtaisia ​​ääniassistentteja, automaattisia korjausjärjestelmiä ja Googlen hakualgoritmeja muut.

Saatat ihmetellä, miksi tätä tekoälyluokkaa kutsutaan "heikoksi" tekoälyksi. Termi "heikko" voi virheellisesti tarkoittaa, että nämä tekoälysovellukset puuttuvat jollakin tavalla. On kuitenkin tärkeää tunnustaa, että tekoälyn nopea kehitys ja niiden leviävät vaikutukset eri toimialoilla johtuvat suurelta osin kapeasta koneälystä. Nimike "heikko" osoittaa, että nämä sovellukset keskittyvät tiettyyn tai kapeaan kognitiiviseen toimintoon.

Heikon tekoälyn sovellukset

ChatGPT, Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E ja Bard ovat vain muutamia esimerkkejä tekoälytyökaluista, jotka valloittivat maailman vuosina 2022 ja 2023. On huomattavaa, että niin monet ammatit hyödyntävät laajaa sovellutustaan, jopa herättää keskustelua tekoälyn mahdollisuudesta korvata ihmiset ja jättää monille meistä kysymyksen:Voiko ChatGPT korvata minut?"

On kuitenkin tärkeää huomata, että nämä hämmästyttävät työkalut luokitellaan edelleen esimerkkeiksi "heikosta tekoälystä" toiminnassa.

Tutkitaan seitsemää yleistä heikon tekoälyn sovellusta:

1. Sähköpostin roskapostisuodattimet: Ominaisuudet, jotka on suunniteltu tunnistamaan ja ohjaamaan roskapostit roskapostikansioon.
2. Chatbotit: Työkaluja, jotka käyttävät Natural Language Processing (NLP) vuorovaikutuksessa ihmisten kanssa on toinen esimerkki heikosta tekoälystä.
3. AI-taiteilijat: Tekoälyä käyttävä tietokoneella luotu taide voi muuttaa luonnollisen kielen käskyt kuviksi, ja se kuuluu myös kapean tekoälyn sateenvarjon alle.
4. Älykkäät ääniavustajat: Siri, Cortana, Alexa ja muut voivat suorittaa lukuisia tehtäviä puolestasi vastaamalla äänikomentoihin.
5. Sosiaalisen median algoritmit: Twitterin, Instagramin, Facebookin tai jopa Spotifyn kaltaisten alustojen suositukset perustuvat heikkoihin tekoälyalgoritmeihin.
6. Autonominen ajo: The itse ajava ominaisuus ajoneuvoissa on jälleen yksi heikon tekoälyn sovellus.
7. Terveydenhuolto: Tekoälysovellukset terveydenhuollossa, kuten lääketieteelliset diagnostiset järjestelmät, jotka pystyvät tunnistamaan sairaudet minimaalisella ihmisen toimenpiteillä, ovat lisäesimerkkejä heikosta tekoälystä toiminnassa.

Huolimatta termistä "heikko AI", on selvää, että sillä on lukuisia reaalimaailman sovelluksia, joita jo käytämme.

Heikon tekoälyn rajoitukset

Ensisijainen syy tekoälyn rajoituksiin nykyään on sen keskittyminen tiettyjen ihmisten tehtävien automatisointiin. Esimerkiksi ChatGPT ja Google Bard on suunniteltu suuret kielimallit (LLM). Ne on erityisesti ohjelmoitu luomaan tekstipohjaista sisältöä. Samoin Midjourney ja Stable Diffusion ovat tekstistä kuvaksi generaattoreita, jotka on rajoitettu tähän toimintoon.

Tutkitaan joitain heikon tekoälyn rajoituksia ja haittoja:

• Rajoitetut ominaisuudet tehtäväkohtaisten mallien vuoksi.
• Kapeat tekoälysovellukset ovat erittäin riippuvaisia ​​tiedoista, ja ne vaativat suuria tietojoukkoja oppiakseen ja suorittaakseen tiettyjä tehtäviä.
• Laajemmin suurten tietojoukkojen käyttö voi aiheuttaa tietosuoja- ja tietojenkäsittelyongelmia.
• Heikko tekoäly luottaa usein ihmisen väliintuloon tehtävien suorittamisessa, mikä voi tuoda prosessiin inhimillisiä ennakkoluuloja.
• Nämä sovellukset voivat olla herkkiä kyberuhkille ja haavoittuvuuksille.

Näistä rajoituksista huolimatta ChatGPT: n kaltaiset työkalut ovat kuitenkin tulleet välttämättömiksi lyhyen julkisen julkaisun aikana.

Mikä on vahva AI tai AGI?

Toisin kuin heikko tekoäly, on olemassa vahva tekoäly, joka tunnetaan myös nimellä tekoäly (AGI). Tämä tekoälyn muoto perustuu uskoon, että laskentateho voi jäljitellä ihmisen aivojen kykyjä, mukaan lukien analyyttinen ajattelu ja muut älylliset kyvyt. Vahvan tekoälyn tavoitteena on luoda koneita, jotka pystyvät suorittamaan minkä tahansa älyllisen tehtävän, jonka ihminen voi tehdä, ei välttämättä samalla tavalla kuin ihminen.

Toisin kuin heikko tekoäly, vahva tekoäly ei luota tiettyihin ohjelmoituihin malleihin kapeiden tehtävien suorittamiseen. Sen sijaan sillä on potentiaalia hoitaa yleisiä tehtäviä simuloimalla ihmisen aivojen toimintoja. AGI pystyy mahdollistamaan teknisten järjestelmien kehittymisen ajan myötä ja mukautumaan ympäristön muutoksiin.

Se on vahva tekoäly, joka todennäköisesti johtaa singulaarisuuteen. On kuitenkin tärkeää huomata, että vahva tekoäly on edelleen kaukainen tavoite, koska suuri osa tämän alan työstä on edelleen suurelta osin teoreettista. Itse vahvan tekoälyn käsite saa usein inspiraatiota tieteiselokuvista ja romaaneista.

Vahvan tekoälyn sovellukset

Koska vahvan tekoälyn kehitystä on vielä saatava päätökseen, sen löytäminen käytännössä, todellisessa maailmassa skenaariot on lähes mahdotonta, mikä tekee suuren osan puheesta sen käytöstä ja kehittämisestä puhtaasti teoreettinen. Tässä on kuitenkin viisi odotettua sovellusta, joissa vahvaa tekoälyä voitaisiin hyödyntää:

1. Tunneäly ja ajatuksenkäsittely: Ihmisten tunteiden ja ajatteluprosessien ymmärtäminen voidaan sisällyttää AGI-järjestelmiin, mikä hyödyttää toimialoja, kuten terveydenhuoltoa, koulutusta ja asiakaspalvelua.
2. Päätöksenteko: Vahvalla tekoälyllä varustetuilla koneilla voi olla kyky tehdä itsenäisiä päätöksiä rationaalisuuden perusteella.
3. Evoluutio: Vahvat tekoälyjärjestelmät voisivat antaa koneiden mukautua ja muokata itseään sopimaan paremmin ympäristöönsä.
4. Tietoisuus: Itsetietoisuus ja tietoinen päätöksentekokyky voitaisiin saavuttaa vahvoilla tekoälyjärjestelmillä.
5. Keinotekoinen luovuus: Vahva tekoäly voi avata keinotekoisen luovuuden mahdollisuudet, jolloin koneet voivat luoda innovatiivisia ideoita ilman ihmisen ohjeita.

AGI: n suurelta osin teoreettisesta luonteesta huolimatta sillä on selvästi valtava potentiaali.

Vahvan tekoälyn rajoitukset

Vahvalla tekoälyllä tai AGI: lla on potentiaalia muuttaa yhteiskuntaamme. Tällaisia ​​järjestelmiä toteutettaessa on kuitenkin otettava huomioon useita näkökohtia ja haasteita.

• Monimutkaisuus, koska vahva tekoäly vaatii valtavia määriä dataa ja suurta laskentatehoa harjoitteluun.
• Eettiset näkökohdat, jotka johtuvat vahvan tekoälyn käyttäytymiseen liittyvästä epävarmuudesta todellisissa skenaarioissa (esim. AGI-järjestelmät voivat tehdä haitallisia päätöksiä ihmisille).
• AGI-järjestelmät tukeutuvat voimakkaasti ihmistietoihin, mikä voi johtaa ihmisten aiheuttamiin harhoihin.
• Turvallisuus ja vastuu vahvan tekoälyn toimista (esim. sen määrittäminen, kenen pitäisi olla vastuussa, kun asiat menevät pieleen).

Ottaen huomioon AGI: n maailmaa muuttavat mahdollisuudet, laaja sääntely on oltava käytössä ennen kuin tällainen tuote julkaistaan ​​yleisölle. Se on jo ollut tarpeeksi vaikeaa säännellä generatiivista tekoälyä, ja AGI nostaa nämä ongelmat vielä ylemmäs.

Erot vahvan ja heikon AI: n välillä

Vahvan ja heikon tekoälyn välillä on useita merkittäviä eroja niiden tarkoituksen, oppimismenetelmän ja ongelmanratkaisutavan suhteen. Tutkitaanpa näitä eroja.

Tarkoitus

Merkittävä ero näiden kahden tekoälyjärjestelmän välillä on niiden tarkoituksessa. Heikot tekoälyjärjestelmät on ensisijaisesti suunniteltu automatisoimaan tiettyjä prosesseja ja suorittamaan tarkasti määriteltyjä tehtäviä, mikä lisää tehokkuutta eri aloilla.

Toisaalta vahvat tekoälyjärjestelmät, vaikka ne ovatkin hypoteettisia, pyrkivät jäljittelemään ihmisaivojen toimintaa. Näillä järjestelmillä voi luultavasti olla itsetietoisuutta, tietoisuutta ja analyyttisiä kykyjä, joiden avulla ne voivat suorittaa monenlaisia ​​yleisiä tehtäviä, aivan kuten ihmiset.

Oppimismenetelmä

Kapeat tekoäly- ja AGI-järjestelmät eroavat myös oppimismenetelmistään. Kapea tekoäly käyttää tiettyjä tietojoukkoja oppiakseen malleja ja suorittaakseen toistuvia tehtäviä. Tyypillisesti heikko tekoäly käsittelee dataa luokittelemalla sen ennalta määrättyjen kriteerien perusteella.

Sitä vastoin AGI-mekanismit vaativat laajoja tietomääriä suorittaakseen yleisiä tehtäviä, joiden tarkoituksena on jäljitellä ihmismielen kognitiivisia prosesseja. Näin ollen AGI: t käyttävät tietojen klusterointi- ja linkitysmenetelmiä tietojen käsittelemiseen ja analysoimiseen.

Lähestymistapa ongelmanratkaisuun

Heikot tekoälyjärjestelmät on suunniteltu erityisesti toistuviin tehtäviin, jotka edellyttävät tietojoukkojen tarkkaa tutkimista ja hahmontunnistusta. Näin järjestelmä voi tehdä luotettavia ennusteita ja tuloksia.

Vertailun vuoksi vahva tekoäly käyttää ongelmanratkaisua, joka on suunnattu monimutkaisempiin ja luovampiin tehtäviin. Se perustuu laajoihin tietokokonaisuuksiin ja kehittyy jatkuvasti sopeutuakseen uusiin olosuhteisiin ja haasteisiin.

Tekoälytekniikan nykytila

Nykyään päivittäiset arkipäiväiset tehtävämme automatisoivat pääasiassa kapea tai heikko tekoäly. Näistä järjestelmistä puuttuvat kuitenkin kognitiiviset kyvyt ja analyyttinen ajattelu, jotka tulevat luonnollisesti ihmisen aivoille. Tämän seurauksena tutkijat ja kehittäjät keskittyvät parhaillaan tekoälyn kehittämiseen sisällyttääkseen siihen enemmän ihmisen kaltaisia ​​laskennallisia järjestelmiä.

Yleinen tekoäly (AGI) on paljon kehittyneempää kuin sen heikot tekoälyt. Siitä huolimatta AGI on vielä alkuvaiheessa ja sillä on vielä pitkä matka ennen kuin siitä tulee todellisuutta.