Понимание искусственного общего интеллекта и его возможностей

Прочитано: 133 раз(а)


Искусственный общий интеллект позволяет интеллектуальным машинам олицетворять человеческие задачи. Искусственный общий интеллект также представляет собой общие когнитивные способности человека в программном обеспечении, сталкивающемся с незнакомой задачей. В этой статье у нас будет глубокое понимание искусственного общего интеллекта и возможностей искусственного общего интеллекта.

AGI определяется как мощный искусственный интеллект (ИИ). Применение искусственного интеллекта к конкретным задачам или проблемам называется слабым или узким ИИ. Узкий искусственный интеллект демонстрируется суперкомпьютером IBM Watson, экспертными системами и беспилотными автомобилями.

Каковы возможности искусственного общего интеллекта

Интеллектуальная система с исчерпывающими или полными знаниями и возможностями когнитивных вычислений в информатике называется ОИИ. На данный момент не существует настоящих систем AGI; они — материал научной фантастики. С этой точки зрения производительность этих систем неотличима от человеческой. Однако из-за его способности получать доступ к массивным наборам данных и обрабатывать их с невероятной скоростью широкие интеллектуальные возможности ОИИ превышают человеческие возможности.

Настоящий ОИИ должен быть способен выполнять задачи на человеческом уровне и демонстрировать способности, недоступные ни одному существующему компьютеру. ИИ теперь может выполнять широкий спектр задач, но не с таким уровнем успеха, который можно было бы квалифицировать как человеческий или общий интеллект.

AGI должен иметь следующие способности:

Жизненный опыт

Абстрактное мышление

Здравый смысл

Трансферное обучение

Причина и следствие

Ниже приведены некоторые практические примеры возможностей AGI.

  1. Творческий подход:

Система AGI теоретически может читать, улучшать и понимать код, созданный человеком.

  1. Мелкая моторика:

Это включает в себя пример извлечения из кармана набора ключей, что требует некоторого воображения.

  1. Чувственное восприятие:

Распознавание цвета — это субъективный тип восприятия, в котором AGI преуспеет. Он также может определять глубину и трехмерность статических изображений.

  1. Понимание естественного языка

Понимание человеческого языка сильно зависит от контекста. Системы AGI имеют уровень интуиции, необходимый для NLU.

  1. Навигация

Географическое положение можно определить с помощью существующей глобальной системы позиционирования (GPS). AGI сможет проецировать движение в физическом пространстве лучше, чем существующие системы, когда они будут полностью разработаны.

Исследователи ИИ также ожидают, что системы ОИИ будут иметь возможности более высокого уровня, такие как способность делать следующее:

Создавайте фиксированные структуры для всех задач

Используйте разные виды знаний

Работать с различными видами обучения и алгоритмами обучения

Займитесь метапознанием и помогите нам с использованием метакогнитивных знаний.

Понимать системы убеждений и

Понимание систем символов

Разница между AGI и ИИ

Теоретически ОИИ должен быть в состоянии выполнять любую задачу, которую может выполнять человек, и демонстрировать различные уровни интеллекта. В большинстве областей интеллекта он должен быть не хуже или лучше людей в решении задач.

Плохой ИИ, с другой стороны, отлично справляется с выполнением определенных задач или типов проблем. Многие существующие системы искусственного интеллекта самосовершенствуются и решают определенные типы задач, сочетая машинное обучение, глубокое обучение, обучение с подкреплением и обработку естественного языка. Эти технологии, однако, далеко не соответствуют общей мощности человеческого мозга.

ОИИ еще не существует, но ИИ используется в самых разных ситуациях. Примеры ИИ включают следующее:

Голосовой помощник, такой как Alexa и Siri

Чат-боты обслуживания клиентов

Маркетинговые платформы, используемые для сбора информации о настроениях клиентов и бизнес-аналитики.

Механизмы рекомендаций, такие как Netflix, Google и Spotify

Приложения для распознавания лиц

Каково будущее AGI

Многие эксперты скептически относятся к тому, что ОИИ когда-либо станет реальностью.

В интервью 2014 года Британской радиовещательной корпорации английский физик-теоретик, космолог и писатель Стивен Хокинг предупредил об опасностях. «Развитие полноценного искусственного интеллекта может означать вымирание человечества», — предупредил он. «Он взлетел бы сам по себе, меняя дизайн в быстром темпе. Люди, сдерживаемые медленной биологической эволюцией, не смогут конкурировать и будут превзойдены».

Однако некоторые эксперты по ИИ предсказывают, что ОИИ будет продолжать развиваться. Рэй Курцвейл, изобретатель и футурист, предсказал, что к 2029 году компьютеры достигнут интеллекта человеческого уровня в интервью на конференции South by Southwest в 2017 году.

Курцвейл также предсказывает, что ИИ будет развиваться с экспоненциальной скоростью, что приведет к прорывам, которые позволят ему работать на уровнях, недоступных человеческому пониманию и контролю. Сингулярность относится к этой точке искусственного сверхразума.

Еще одна точка зрения, которая поддерживает возможное развитие ОИИ, — это тезис Черча-Тьюринга, который был разработан Аланом Тьюрингом и Алонзо Черчем в 1936 году. Он утверждает, что любую проблему можно решить с помощью алгоритма, имеющего бесконечное количество времени и памяти. Неясно, какой алгоритм когнитивной науки будет использоваться. Некоторые считают, что нейронные сети являются наиболее перспективными, в то время как другие считают, что сочетание нейронных сетей и систем, основанных на правилах, является наиболее многообещающим.

Нейроморфные вычисления, которые используют искусственные нейроны и синапсы для воспроизведения биологической структуры и функционирования человеческого мозга, являются еще одной потенциальной инициативой нейробиологии.

Понимание искусственного общего интеллекта и его возможностей



Новости партнеров