Сильный ИИ против слабого ИИ: в чем разница?

Мы часто воспринимаем искусственный интеллект (ИИ) как вычислительный интеллект, имитирующий человеческий разум. Однако эта характеристика справедлива не для всех систем ИИ, поскольку различные типы ИИ имеют свои отличительные особенности. Две основные категории ИИ - это "сильный ИИ" и "слабый ИИ", представляющие собой различные подходы к машинному интеллекту.

Теперь давайте рассмотрим фундаментальные различия между сильным и слабым ИИ и изучим текущее состояние технологии ИИ.

Что такое слабый ИИ?

Слабый ИИ, также известный как узкий ИИ, относится к приложениям ИИ, которые специально разработаны для автоматизации задач, требующих определенного когнитивного навыка. В этой категории ИИ используются модели машинного обучения, предназначенные для решения конкретных задач, таких как распознавание объектов, взаимодействие с чат-ботами, персональными голосовыми помощниками, системами автокоррекции и поисковыми алгоритмами Google, среди прочих.

Возможно, вам интересно, почему эту категорию ИИ называют "слабым" ИИ. Термин "слабый" может ошибочно означать, что эти приложения ИИ в чем-то неполноценны. Однако важно понимать, что быстрый прогресс в области ИИ и его повсеместное влияние на различные отрасли в значительной степени обусловлены узким машинным интеллектом. Ярлык "слабый" указывает на то, что эти приложения сосредоточены на конкретной или узкой когнитивной функции.

Приложения слабого ИИ

ChatGPT, Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E и Bard - вот лишь несколько примеров инструментов ИИ, которые захватили мир в 2022 и 2023 годах. Примечательно, что так много профессий используют их широкое применение, что даже вызвало дебаты о потенциальной возможности ИИ заменить человека и оставило многих из нас с вопросом: "Может ли ChatGPT заменить меня?".

Однако важно отметить, что эти удивительные инструменты все еще классифицируются как примеры "слабого ИИ" в действии.

Давайте рассмотрим семь распространенных случаев применения слабого ИИ:

1. Фильтры спама электронной почты: Функции, предназначенные для обнаружения и перенаправления писем со спамом в папку "Спам".
2. Чат-боты: Инструменты, использующие обработку естественного языка (NLP) для взаимодействия с людьми, являются еще одним примером слабого ИИ.
3. ИИ-художники: Компьютерное искусство, созданное с помощью ИИ, может преобразовывать инструкции на естественном языке в изображения и также относится к узкому ИИ.
4. Умные голосовые помощники: Siri, Cortana, Alexa и другие могут выполнять многочисленные задачи от вашего имени, отвечая на голосовые команды.
5. Алгоритмы социальных сетей: Рекомендации на таких платформах, как Twitter, Instagram, Facebook или даже Spotify, управляются слабыми алгоритмами ИИ.
6. Автономное вождение: Функция автономного вождения в автомобилях - еще одно применение слабого ИИ.
7. Здравоохранение: Приложения ИИ в здравоохранении, такие как медицинские диагностические системы, способные определять заболевания при минимальном вмешательстве человека, служат дополнительными примерами слабого ИИ в действии.

Несмотря на термин "слабый ИИ", очевидно, что он имеет множество реальных применений, которые мы уже используем.

Ограничения слабого ИИ

Основной причиной ограниченности ИИ сегодня является его направленность на автоматизацию конкретных задач для человека. Например, ChatGPT и Google Bard разработаны как большие языковые модели (LLM). Они специально запрограммированы на создание текстового контента. Аналогично, Midjourney и Stable Diffusion - это генераторы текста в изображение, ограниченные этой конкретной функцией.

Давайте рассмотрим некоторые ограничения и недостатки слабого ИИ:

• Ограниченные возможности из-за специфических для конкретной задачи моделей.
• Приложения узкого ИИ сильно зависят от данных, требуя больших массивов данных для обучения и выполнения определенных задач.
• В свою очередь, использование больших массивов данных может привести к проблемам конфиденциальности и обработки данных,
• Слабый ИИ часто зависит от вмешательства человека при выполнении задач, что может привнести в процесс человеческие предубеждения.
• Такие приложения могут быть восприимчивы к киберугрозам и уязвимостям.Однако, несмотря на эти ограничения, такие инструменты, как ChatGPT, стали фактически незаменимыми в течение короткого периода публичного выпуска.

Что такое сильный ИИ или AGI?

В отличие от слабого ИИ существует сильный ИИ, также известный как искусственный интеллект общего назначения (AGI). Эта форма ИИ основана на убеждении, что вычислительные мощности могут имитировать возможности человеческого мозга, включая аналитическое мышление и другие интеллектуальные способности. Целью сильного ИИ является создание машин, способных выполнять любую интеллектуальную задачу, которую может выполнить человек, но не обязательно так же, как человек.

В отличие от слабого ИИ, сильный ИИ не полагается на конкретные запрограммированные модели для выполнения узких задач. Вместо этого он обладает потенциалом для решения общих задач путем имитации функций человеческого мозга. AGI способен дать технологическим системам возможность развиваться с течением времени и адаптироваться к изменениям в окружающей среде.

Именно сильный ИИ, скорее всего, приведет к сингулярности. Однако важно отметить, что сильный ИИ все еще является отдаленной целью, поскольку большая часть работы в этой области остается в значительной степени теоретической. Сама концепция сильного ИИ часто черпает вдохновение из научно-фантастических фильмов и романов.

Применение сильного ИИ

Поскольку разработка сильного ИИ еще не завершена, его применение в практических, реальных сценариях практически невозможно, поэтому большая часть разговоров о его использовании и развитии носит чисто теоретический характер. Тем не менее вот пять предполагаемых областей применения сильного ИИ:

Эмоциональный интеллект и обработка мыслей: Понимание человеческих эмоций и мыслительных процессов может быть включено в системы AGI, что принесет пользу таким отраслям, как здравоохранение, образование и обслуживание клиентов.

1. Принятие решений: Машины, оснащенные сильным ИИ, могут обладать способностью принимать автономные решения, основанные на рациональности.
2. Эволюция: Сильные системы ИИ могут позволить машинам адаптироваться и изменять себя, чтобы лучше соответствовать окружающей среде.
3. Сознание: Самосознание и способность сознательно принимать решения могут быть достигнуты благодаря сильным системам ИИ.
4. Искусственное творчество: Сильный ИИ может раскрыть потенциал искусственного творчества, позволяя машинам генерировать инновационные идеи без участия человека.
5. Несмотря на теоретическую природу ИИ, он обладает огромным потенциалом.

Ограничения сильного ИИ

Сильный ИИ или AGI имеет потенциал для преобразования нашего общества. Однако при внедрении таких систем необходимо учитывать ряд соображений и проблем.

• Сложность, поскольку сильный ИИ требует огромных объемов данных и высокой вычислительной мощности для обучения.
• Этические соображения, возникающие из-за неопределенности поведения сильного ИИ в реальных сценариях (например, системы AGI могут принимать вредные для человека решения).
• Системы AGI будут в значительной степени опираться на данные человека, что может привести к предвзятости, обусловленной человеком.
• Безопасность и ответственность за действия сильного ИИ (например, определение того, кто должен нести ответственность, если что-то пойдет не так).Учитывая потенциал ИИ, меняющий мир, необходимо обеспечить широкое регулирование до того, как любой такой продукт будет выпущен на рынок. Регулирование генеративного ИИ и так уже достаточно сложно, а AGI поднимет эти проблемы еще выше.

Различия между сильным и слабым ИИ

Существует несколько заметных различий между сильным и слабым ИИ с точки зрения их цели, метода обучения и подхода к решению проблем. Давайте рассмотрим эти различия.

Цель

Заметное различие между этими двумя системами искусственного интеллекта заключается в их назначении. Слабые системы искусственного интеллекта в основном предназначены для автоматизации конкретных процессов и выполнения четко определенных задач, что приводит к повышению эффективности в различных областях.

С другой стороны, системы сильного ИИ, хотя и гипотетические, стремятся имитировать работу человеческого мозга. Эти системы могут обладать самосознанием, сознанием и аналитическими способностями, что позволяет им выполнять широкий спектр общих задач, подобно людям.

Метод обучения

Узкий ИИ и системы AGI также различаются по методам обучения. Узкий ИИ полагается на конкретные наборы данных для изучения закономерностей и выполнения повторяющихся задач. Как правило, слабый ИИ обрабатывает данные, классифицируя их на основе заранее определенных критериев.

В отличие от этого, механизмы AGI требуют обширных объемов данных для выполнения общих задач, стремясь имитировать когнитивные процессы человеческого разума. Следовательно, AGI используют методы кластеризации и связывания данных для обработки и анализа информации.

Подход к решению проблем

Слабые системы ИИ специально разрабатываются для решения повторяющихся задач, требующих тщательного изучения наборов данных и распознавания образов. Это позволяет системе делать надежные прогнозы и результаты.

В отличие от них, сильный ИИ использует подход к решению проблем, направленный на решение более сложных и творческих задач. Он опирается на обширные массивы данных и постоянно развивается, адаптируясь к новым условиям и задачам.

Современное состояние технологий ИИ

Сегодня наши повседневные рутинные задачи автоматизированы в основном с помощью узкого или слабого ИИ. Однако этим системам не хватает когнитивных способностей и аналитического мышления, которые естественным образом присущи человеческому мозгу. Поэтому в настоящее время исследователи и разработчики сосредоточены на совершенствовании ИИ с целью создания более человекоподобных вычислительных систем.

Искусственный интеллект общего назначения (AGI) будет гораздо более сложным, чем его слабые аналоги. Тем не менее, AGI все еще находится на ранних стадиях развития, и ему предстоит пройти долгий путь, прежде чем стать реальностью.