Общий искусственный интеллект уступает место машинам, которые могут вести себя, работать и учиться так же, как мы!
Искусственный интеллект изменил то, как машины выполняют работу. Сегодня ваш компьютер может выполнять множество личных и профессиональных задач, если вы обучаете его с помощью инструментов искусственного интеллекта. Некоторыми примерами являются создание изображений, воспроизведение голоса из текста, управление утилитами и т. д.
Но это не совсем умные люди. За такой автоматизацией стоит много месяцев обучения.
Как насчет действительно интеллектуального компьютерного приложения, которое может обучаться самостоятельно? Это область общего искусственного интеллекта. Читайте дальше, чтобы узнать об этой революционной технологии уже сегодня!
Оглавление
Введение
AGI — это технология, которая может сделать программное и аппаратное обеспечение настолько умными, что они будут проявлять когнитивные способности, подобные человеческим. У него есть и другие названия, такие как сильный ИИ, полный ИИ и т. д.
Для упрощения вы ставите перед интеллектуальной системой AGI проблему, о которой она раньше не знала. Смарт-компьютер проанализирует проблему, проведет онлайн-исследование и предоставит решение проблемы.
IBM, OpenAI, Microsoft, Google Brain, Darktrace, Deepmind и т. д. быстро продвигаются в технологии AGI. Эти компании пытаются внедрить в спроектированный смарт-компьютер следующее:
- Человеческий общий интеллект
- Экспресс-интеллект не связан с какой-либо конкретной задачей, такой как набор текста или речь.
- Обобщать новые знания и связывать знания с предыдущим опытом
- Разбираться в знаниях, которые качественно отличаются
- Воспринимайте и анализируйте задачи из реального контекста
В настоящее время не существует настоящего искусственного общего интеллекта (AGI). IBM Strong AI и Google Brain добились определенного прогресса, но они еще не готовы к производству.
Преимущества и потребности
Нам нужен ОИИ, чтобы заменить людей в опасных местах. Кроме того, компьютеры AGI могут обеспечить непредвиденный уровень производительности в бизнес-операциях.
Приложения AGI также помогут человечеству решать сложные задачи в медицине, здравоохранении, цепочке поставок, экономике, финансах и социальных науках.
Вот еще несколько важных причин для разработки ОИИ:
- Приложения AGI могут демонстрировать лучшее понимание причин и следствий, чтобы помочь людям в проектах по оценке рисков.
- ОИИ могут эффективно использовать различные сенсорные восприятия, такие как цвет, звук, глубину, визуальные эффекты и размеры.
- Такие интеллектуальные компьютерные программы могут управлять роботизированной рукой для выполнения мелкой моторики, такой как сборка электронных устройств от начала до конца.
- Возможность обработки естественного языка (NLP) в AGI упростит автоматизацию. Вы можете просто произнести несколько ключевых слов, и инструмент AGI создаст необходимый вам автоматический поток.
- ОИИ могут решать уникальные проблемы после рассмотрения проблемы и анализа реальной среды. Нет необходимости выполнять какие-либо условия If/Then, If/Else и т. д.
- AGI могут помочь создателям контента, художникам, дизайнерам и архитекторам с нестандартными идеями.
- Приложения AGI могут предложить отличное обслуживание клиентов без каких-либо упущений, поскольку они также демонстрируют эмоциональный и социальный интеллект.
ИИ против ОИИ
№1. Способ действия
ИИ, также известный как узкий ИИ, — это реактивное интеллектуальное приложение. Он будет реагировать с заданным списком действий, когда получает сигналы от триггеров событий.
AGI не будут нуждаться в каких-либо триггерах событий. Эти приложения будут активно реагировать, как и люди, чтобы предотвращать проблемы, решать головоломки и т. д.
№ 2. Сфера действия
Узкие или слабые ИИ также имеют ограниченный объем работы. Пишущий ИИ не должен водить машину и наоборот. Ограниченное применение также делает разработку дорогостоящей и неэффективной на уровне производства.
Один AGI может управлять целым производственным предприятием, тысячами домов в районе или всеми офисами вашей компании. Он открыт для любых задач, поскольку обладает когнитивным обучением, рассуждениями и активными действиями.
№3. Навыки решения проблем
Узкие ИИ в основном решают закрытые задачи, такие как GPS-навигация, веб-поиск по ключевым словам, написание ИИ, завершение кода ИИ и т. д.
Искусственный общий интеллект может решать открытые проблемы, такие как создание маркетинговой стратегии на месте путем анализа рынка, клиентов и продуктов.
№ 4. Объем памяти
Большинство слабых программ ИИ основаны на машинах с ограниченной памятью. ИИ полагаются на набор искусственных нейронных сетей и обучающих баз данных. Когда база данных или алгоритмы устарели, ИИ застревает.
AGI будут поставляться с практически бесконечной памятью (ресурсами знаний) через локальные базы данных, облачные базы данных и Интернет.
№ 5. Обновления
Людям необходимо регулярно обновлять слабые ИИ по мере изменения бизнес-требований и рыночных тенденций.
ОИИ сами обновят свою память и базы данных. Он не должен требовать вмешательства человека.
подходы
№1. Субсимволический подход
Здесь разработчики AGI используют приложения, напоминающие человеческий мозг. Например, AlphaGo от DeepMind, сверточные нейронные сети, системы глубокого обучения и т. д.
№ 2. Символический подход
В этом методе разработчики AGI используют блок-схемы, символы и операторы if-then. Общий искусственный интеллект использует первичный алгоритм для обучения и создания базы знаний. Кроме того, он может сравнивать алгоритм и его символы с аспектами реального мира и развивать более совершенные мыслительные процессы, чем слабые ИИ.
№3. Подход ко всему телу
В этой концепции разработчики AGI хотят включить все программное, аппаратное обеспечение, сетевые и сенсорные возможности в человеческое тело. Гуманоид может ходить, говорить, трогать людей и так далее.
№ 4. Гибридный подход
Гибридный путь развития ОИИ опирается на субсимволический и символический подходы.
Успешным примером из этой категории является София, робот-гуманоид. Он включает в себя как символические, так и коннекционистские системы. Например, для работы Sophia требуется архитектура CogPrime и база данных AtomSpace.
№ 5. Математический подход
Исследователи стремятся выделить ОИИ бесконечную вычислительную мощность. Следовательно, эти интеллектуальные приложения и устройства смогут выполнять необходимое количество математических задач для принятия выдающихся решений.
Как работает АГИ?
Программа AGI будет использовать различные технологии для достижения когнитивных способностей на уровне человека. Это как показано ниже:
Ввод и вывод (ввод/вывод)
ОИИ используют различные сенсорные устройства для выполнения своих задач на производственных предприятиях или в качестве беспилотных автомобилей. Эти датчики могут быть визуальными, RFID, датчиками температуры, давления, скорости, движения и т. д.
Другой группе AGI может потребоваться OCR, соединители баз данных и т. д. для выполнения бизнес-операций в офисах.
Двигательные навыки
Все тело, роботизированные руки, автономные транспортные средства и т. д. работают, совершая тонкие движения. AGI полагаются на двигательные навыки, приобретенные с помощью нейронных сетей, обработки трехмерных изображений, визуального подражания и т. д.
НЛП
AGI может учиться из различных источников, таких как статьи на веб-сайтах, исследовательские журналы, электронные книги, видео на YouTube и т. д. Для этой цели интеллектуальное приложение сначала учится интерпретировать естественный язык в машинный язык.
Рассуждение и решение проблем
Робот или приложение AGI часто использует симуляции для решения уникальной проблемы. Поскольку у него огромные возможности обработки и памяти, машина может запускать несколько симуляций одновременно. Затем, в соответствии с вероятностью успеха, он может выбрать одну симуляцию.
Креативное мышление
AGI могут использовать несколько нейронных сетей для создания уникальных и креативных идей, таких как художественные формы, музыкальные ноты, статьи и т. д.
Распознавание лиц и обработка звука
Человекоподобные ОИИ, которые взаимодействуют с людьми, в основном используют анализ звука и распознавание лиц. После обработки аудио и видео из окружающей среды и сверки с существующими базами знаний он может взаимодействовать с людьми.
Проблемы
У искусственного общего интеллекта есть огромная возможность изменить мир ИИ. Но достижение этой стадии не является гладким процессом. Вот проблемы и препятствия на пути разработки ОИИ:
№1. Овладение человеческими навыками
Чтобы получить настоящий интеллект человеческого уровня, ОИИ должен овладеть некоторыми способностями. К ним относятся двигательные навыки, понимание естественного языка, сенсорное восприятие, эмоциональные и социальные связи, а также креативность на человеческом уровне.
№ 2. Отсутствие рабочего протокола
Не существует стандартных рабочих протоколов систем ИИ для легкой совместной работы. Следовательно, развертывание комплексной системы AGI сталкивается с неизбежными техническими недостатками.
№3. Отсутствие бизнес-согласования
Интеграция ИИ в существующие системы остается сложным процессом. Поскольку заинтересованные стороны до сих пор не знают о его рабочих параметрах, сложно поддерживать его развитие в соответствии с бизнес-целями.
№ 4. Коммуникационные пробелы
Между отдельными системами ИИ все еще существует разрыв в связи. Поскольку беспрепятственный обмен данными между этими системами невозможен, взаимное обучение моделей ИИ затруднено, и его универсальность снижается.
№ 5. Отсутствие направления AGI
Нет никаких планов или указаний по внедрению AGI в бизнес-операции предприятия. Таким образом, его реализация становится дорогостоящей, а реализация тормозится.
Тенденции
Как вы знаете, полное развитие искусственного общего интеллекта еще не достигнуто. Однако эти тенденции ИИ повлияют на AGI:
№1. Обработка естественного языка (NLP)
НЛП или обработка естественного языка относится к процессу, с помощью которого ИИ может понимать человеческий язык и преобразовывать его в коды, поддерживаемые машиной. Используя NLP, AGI может рассчитывать на реалистичное взаимодействие с людьми.
№ 2. Метавселенная
Metaverse — это технология, которая предлагает захватывающий пользовательский опыт. По мере того, как все больше людей будут заинтересованы, AGI будет развиваться, чтобы помочь Metaverse в создании виртуального мира.
№3. ИИ с низким кодом или без кода
Растет спрос на решения с низким кодом или без кода, даже для инструментов и алгоритмов ИИ. Эти решения поставляются с интуитивно понятными интерфейсами, упрощающими сложные процессы разработки приложений.
№ 4. Увеличение рабочей силы
Это означает, что люди и цифровые сотрудники работают в организации бок о бок. Хотя многие опасаются, что ИИ сделает людей безработными, включение ИИ в операции сделает их более эффективными.
№ 5. Квантовый ИИ
Квантовый ИИ имеет высокие шансы повлиять на AGI, ускорив алгоритмы машинного обучения и помогая вам быстро получать результаты. Это также может нейтрализовать препятствия, с которыми может столкнуться AGI при анализе огромного объема данных.
№ 6. Этика ИИ
Потенциальные риски ИИ невозможно игнорировать. При неправильном использовании ИИ может быть опасен для человечества. Следовательно, в ближайшие годы этике ИИ будет уделяться больше внимания.
№ 7. Чат-боты с искусственным интеллектом
Чат-боты с искусственным интеллектом или виртуальные помощники могут вести естественную беседу и выполнять операции на основе правил. Заменив агентов поддержки, эти чат-боты уже снизили эксплуатационные расходы для предприятий. В будущем это может революционизировать AGI.
Риски ОГИ
- Если база данных AGI ограничена, он может принимать катастрофические решения, наносящие ущерб предприятиям и домам.
- AGI могут стать целями продвинутых хакерских атак. Если хакер остановит машину AGI, это может повредить всему бизнесу.
- Разработчики ИИ сообщали о различных случаях предвзятых решений, принятых прототипами ОИИ.
- Предоставление AGI неограниченного доступа к базе данных также может нарушить различные правила конфиденциальности по всему миру.
Далее мы рассмотрим реальные примеры общего искусственного интеллекта.
Реальные примеры
№1. Поиск ИИ ROSS
Адвокат с искусственным интеллектом ROSS может искать миллиарды юридических документов менее чем за три секунды. Вы можете ввести любой юридический вопрос, и он даст точные ответы.
Это AGI, потому что он использует различные интеллектуальные технологии, такие как ранжирование, поиск и понимание. Кроме того, он имеет более широкую сферу действия, поскольку охватывает все ниши правовой сферы.
№ 2. АльфаГо
AlphaGo — настольная игра в го на основе искусственного интеллекта. Это первая умная машина, которая победила живого профессионального игрока в го. Хотя это ИИ с ограниченным объемом действий, он обладает возможностями самообучения. AlphaGo может учиться на своих конкурентах и собственных ошибках.
# 3. Набор инструментов искусственного интеллекта OpenAI
Ряд систем искусственного интеллекта OpenAI, как указано ниже, может автоматически выполнять различные задачи в сочетании с вызовами API:
- GPT-3 создает тексты на естественном языке из простых фраз и подсказок. Многие онлайн-игры и приложения смешанной реальности, такие как «Виртуальное существо» FableStudio, основанное на истории, используют GPT-3 для интерактивных историй.
- Codex помогает разработчикам переводить входные данные на естественном языке в коды для удобного написания кода.
- DALL·E помогает создателям NFT и цифровым художникам создавать тысячи оригинальных и уникальных иллюстраций за несколько минут. ИИ также может редактировать изображения.
№ 4. IBM Уотсон
IBM Watson — это комплексный пакет ИИ для бизнеса. Мы можем назвать его ОИИ, поскольку он имеет различные приложения. Существуют разные ИИ Watson, и они приведены ниже:
- IBM Watson Assistant для обслуживания клиентов или виртуальной помощи
- IBM Watson Discovery создает идеи и ответы на основе сложных бизнес-документов
- IBM Watson Natural Language Understanding and Classifier
Заключительные слова
До сих пор вы изучали концепцию общего искусственного интеллекта. Вы также узнали о его работе, проблемах, примерах, рисках и многом другом.
Изучение вышеизложенного поможет вам правильно спланировать свои проекты по разработке искусственного интеллекта. Он должен быть достаточно гибким, чтобы включить в ваш проект интеллектуальные приложения нового поколения и сделать его AGI.
Если вы представляете бизнес, стремящийся повысить производительность и рентабельность операций, AGI может стать ответом, хотя в настоящее время ведутся дополнительные разработки.
Далее вы можете узнать больше о машинном обучении.