Kas ir vispārējais mākslīgais intelekts? Viss, kas jums jāzina

Vispārējais mākslīgais intelekts nodrošina ceļu mašīnām, kas var uzvesties, darboties un mācīties tāpat kā mēs!

Mākslīgais intelekts ir mainījis veidu, kā mašīna veic darbu. Mūsdienās jūsu dators var veikt daudzus personiskus un profesionālus uzdevumus, ja to apmācāt ar AI rīkiem. Daži piemēri ir attēlu izveide, balss veidošana no teksta, utilītu kontrole utt.

Bet tie nav īsti inteliģenti. Šādas automatizācijas pamatā ir daudzu mēnešu apmācība.

Kā būtu ar patiesi inteliģentu datora lietojumprogrammu, kas var mācīties pati? Tā ir mākslīgā vispārējā intelekta joma. Lasiet tālāk, lai uzzinātu šo revolucionāro tehnoloģiju jau šodien!

Ievads

AGI ir tehnoloģija, kas var padarīt programmatūru un aparatūru tik gudru, ka tās pauž cilvēkam līdzīgas kognitīvās spējas. Tam ir citi nosaukumi, piemēram, spēcīgs AI, pilns AI utt.

Lai to vienkāršotu, jūs iepazīstināt viedo AGI sistēmu ar problēmu, par kuru tā iepriekš nezināja. Viedais dators analizēs problēmu, veiks tiešsaistes izpēti un sniegs problēmas risinājumu.

IBM, OpenAI, Microsoft, Google Brain, Darktrace, Deepmind u.c. ir ātrākie AGI tehnoloģiju virzītāji. Šie uzņēmumi mēģina iepludināt šādu vieddatoru:

  • Cilvēkam līdzīgs vispārējais intelekts
  • Ekspress inteliģence nav saistīta ar kādu konkrētu uzdevumu, piemēram, rakstīšanu vai runāšanu
  • Vispārināt jaunas mācības un saistīt zināšanas ar iepriekšējo pieredzi
  • Jēga no mācībām, kas ir kvalitatīvi atšķirīgas
  • Uztveriet un analizējiet uzdevumus no reālās pasaules konteksta

Pašlaik nav īsta mākslīgā vispārējā intelekta (AGI). IBM Strong AI un Google Brain gūst zināmu progresu, taču tie nav gatavi ražošanai.

Ieguvumi un vajadzības

Mums ir nepieciešams AGI, lai aizstātu cilvēkus bīstamās vietās. Turklāt AGI datori var nodrošināt neparedzētu biznesa darbību produktivitātes līmeni.

AGI lietojumprogrammas arī palīdzēs cilvēcei atrisināt sarežģītas mīklas medicīnā, veselības aprūpē, piegādes ķēdē, ekonomikā, finansēs un sociālajās zinātnēs.

Šeit ir daži citi svarīgi iemesli AGI izstrādei:

  • AGI lietojumprogrammas var labāk izprast cēloņus un sekas, lai palīdzētu cilvēkiem veikt riska novērtēšanas projektus.
  • AGI var efektīvi izmantot dažādas maņu uztveres, piemēram, krāsas, skaņu, dziļumu, vizuālos attēlus un izmērus.
  • Šādas inteliģentas datorprogrammas var pavēlēt robotu rokai veikt smalkas motorikas, piemēram, elektronisko ierīču montāžu no sākuma līdz beigām.
  • AGI dabiskās valodas apstrādes (NLP) iespēja atvieglos automatizāciju. Varat vienkārši runāt dažus atslēgvārdus, un AGI rīks izveidos jums nepieciešamo automatizēto plūsmu.
  • AGI var atrisināt unikālas problēmas pēc problēmas apskatīšanas un reālās vides analīzes. Nav jāizpilda nekādi Ja/Tad, Ja/Citādi utt. nosacījumi.
  • AGI var palīdzēt satura veidotājiem, māksliniekiem, dizaineriem un arhitektiem ar neparastām idejām.
  • AGI lietotnes var piedāvāt lielisku klientu apkalpošanu bez jebkādām garām palaistībām, jo ​​​​tās arī demonstrēs emocionālo un sociālo inteliģenci.
  Kāda ir atšķirība starp megabitu un megabaitu?

AI pret AGI

#1. Darbības veids

AI jeb šaurais AI ir reaktīva viedā lietojumprogramma. Tas reaģēs ar iepriekš iestatītu darbību sarakstu, kad tas saņems signālus no notikumu aktivizētājiem.

AGI nebūs nepieciešami nekādi notikumu aktivizētāji. Šīs lietotnes reaģēs proaktīvi, tāpat kā cilvēki, lai novērstu problēmas, risinātu mīklas utt.

#2. Darbības joma

Šauriem vai vājiem AI arī ir ierobežots darba apjoms. Rakstošs AI nedrīkst vadīt automašīnu un otrādi. Ierobežotā lietojumprogramma arī padara izstrādi dārgu un neefektīvu ražošanas līmenī.

Viens AGI varētu vadīt veselu ražotni, tūkstošiem māju kādā reģionā vai visus jūsu uzņēmuma birojus. Tā ir atvērta jebkuram izaicinājumam, jo ​​tai ir kognitīvās mācīšanās, spriešanas un proaktīvas darbības iespējas.

#3. Problēmu risināšanas prasmes

Šaurie AI pārsvarā atrisina tādas ciešas problēmas kā GPS navigācija, meklēšana tīmeklī, pamatojoties uz atslēgvārdiem, AI rakstīšana, AI koda pabeigšana utt.

Mākslīgais vispārējais intelekts var tikt galā ar atklātām problēmām, piemēram, lauka mārketinga stratēģijas izveidi, analizējot tirgu, klientus un produktus.

#4. Atmiņas ietilpība

Lielākā daļa vājo AI programmu ir balstītas uz ierobežotas atmiņas iekārtām. AI paļaujas uz mākslīgo neironu tīklu kopumu un apmācību datu bāzēm. Kad datu bāze vai algoritmi ir veci, AI iestrēgst.

AGI būs ar praktiski bezgalīgu atmiņu (zināšanu resursiem), izmantojot vietējās datu bāzes, mākoņdatu bāzes un internetu.

#5. Uzlabojumi

Cilvēkiem regulāri jāatjaunina vājie AI, mainoties biznesa prasībām un tirgus tendencēm.

AGI paši uzlabos savas atmiņas un datu bāzes. Tā neprasa cilvēka iejaukšanos.

Pieejas

#1. Apakšsimboliskā pieeja

Šeit AGI izstrādātāji izmanto lietojumprogrammas, kas atgādina cilvēka smadzenes. Piemēram, DeepMind’s AlphaGo, konvolucionālie neironu tīkli, dziļās mācīšanās sistēmas utt.

#2. Simboliskā pieeja

Šajā metodē AGI izstrādātāji izmanto plūsmas diagrammas, simbolus un ja-tad paziņojumus. Mākslīgais vispārējais intelekts izmanto primāro algoritmu, lai mācītos un izveidotu zināšanu bāzi. Turklāt tas var salīdzināt algoritmu un tā simbolus ar reālajiem aspektiem un attīstīt labākus domāšanas procesus nekā vāji AI.

#3. Visa ķermeņa pieeja

Šajā koncepcijā AGI izstrādātāji vēlas iekļaut visas programmatūras, aparatūras, tīkla un sensorās iespējas cilvēkam līdzīgā ķermenī. Humanoīds var staigāt, runāt, pieskarties cilvēkiem utt.

#4. Hibrīda pieeja

Hibrīdais ceļš uz AGI attīstību balstās uz apakšsimbolisko un simbolisko pieeju.

Veiksmīgs šīs kategorijas piemērs ir humanoīds robots Sofija. Tas ietver gan simboliskas, gan konnekcionistiskas sistēmas. Piemēram, Sophia funkcionalitātei ir nepieciešama CogPrime arhitektūra un AtomSpace datubāze.

#5. Matemātiskā pieeja

Pētnieku mērķis ir piešķirt AGI bezgalīgu skaitļošanas jaudu. Tādējādi šīs viedās lietotnes un ierīces varēs veikt nepieciešamo matemātisku problēmu risināšanu, lai pieņemtu izcilus lēmumus.

Kā darbojas AGI?

AGI programma izmantos dažādas tehnoloģijas, lai sasniegtu cilvēka līmeņa kognitīvās spējas. Tie ir šādi:

Ievade un izvade (I/O)

AGI izmanto dažādas sensorās ierīces, lai veiktu savus uzdevumus ražotnēs vai kā pašbraucošas automašīnas. Šie sensori var būt vizuāli, RFID, temperatūras, spiediena, ātruma, kustības utt.

  Kas ir Zero Trust Security? Ievada rokasgrāmata

Citai AGI grupai var būt nepieciešama OCR, datu bāzes savienotāji utt., lai veiktu biznesa darbības birojos.

Motoriskās prasmes

Visa ķermeņa, robotu rokas, autonomie transportlīdzekļi utt. darbojas, veicot smalkas kustības. AGI balstās uz motoriskajām prasmēm, kas iegūtas no neironu tīkliem, 3D attēlu apstrādes, vizuālās atdarināšanas utt.

NLP

AGI var mācīties no dažādiem avotiem, piemēram, vietņu rakstiem, pētniecības žurnāliem, e-grāmatām, YouTube videoklipiem utt. Šim nolūkam viedā lietojumprogramma vispirms iemācās interpretēt dabisko valodu mašīnvalodā.

Spriešana un problēmu risināšana

AGI robots vai lietojumprogramma bieži izmanto simulācijas, lai atrisinātu unikālu problēmu. Tā kā tai ir milzīgas apstrādes un atmiņas iespējas, iekārta var vienlaikus palaist vairākas simulācijas. Pēc tam atkarībā no panākumu līmeņa tā var izvēlēties vienu simulāciju.

Radoša domāšana

AGI var izmantot vairākus neironu tīklus, lai radītu unikālas un radošas idejas, piemēram, mākslas formas, notis, rakstus utt.

Sejas atpazīšana un skaņas apstrāde

Humanoid AGI, kas mijiedarbojas ar cilvēkiem, galvenokārt izmanto skaņas analīzi un sejas atpazīšanu. Pēc vides audio un vizuālo materiālu apstrādes un esošās zināšanu bāzes salīdzināšanas tas var mijiedarboties ar cilvēkiem.

Izaicinājumi

Mākslīgajam vispārējam intelektam ir milzīgas iespējas pārveidot AI pasauli. Taču šī posma sasniegšana nav gluds process. Tālāk ir norādīti AGI izstrādes izaicinājumi un šķēršļi:

#1. Cilvēkam līdzīgu prasmju apgūšana

Lai iegūtu patiesu cilvēka līmeņa inteliģenci, AGI ir jāapgūst dažas spējas. Tie ietver motoriskās prasmes, dabiskās valodas izpratni, sensoro uztveri, emocionālo un sociālo saikni un cilvēka līmeņa radošumu.

#2. Darba protokola trūkums

AI sistēmām nav standarta darba protokolu vienkāršai sadarbībai. Tādējādi, izvietojot visaptverošu AGI sistēmu, rodas neizbēgami tehniski trūkumi.

#3. Biznesa saskaņošanas trūkums

AI integrācija esošajās sistēmās joprojām ir sarežģīts process. Tā kā ieinteresētās puses joprojām nav informētas par tā darbības parametriem, ir grūti nodrošināt tā attīstību saskaņotu ar biznesa mērķiem.

#4. Komunikācijas nepilnības

Joprojām pastāv komunikācijas plaisa starp atsevišķām AI sistēmām. Tā kā netraucēta datu koplietošana starp šīm sistēmām nav iespējama, AI modeļu savstarpēja apguve ir apgrūtināta un tiek samazināta tā universālums.

#5. AGI virziena trūkums

Nav plānu vai norādījumu AGI ieviešanai uzņēmuma uzņēmējdarbībā. Līdz ar to tā īstenošana kļūst dārga, un realizācija tiek apgrūtināta.

Kā zināms, pilnīga mākslīgā vispārējā intelekta attīstība vēl ir jāsasniedz. Tomēr šīs AI tendences ietekmēs AGI:

#1. Dabiskās valodas apstrāde (NLP)

NLP jeb dabiskās valodas apstrāde attiecas uz procesu, kurā mākslīgais intelekts var saprast cilvēku valodu un pārvērst to par mašīnu atbalstītiem kodiem. Izmantojot NLP, AGI var sagaidīt reālistisku mijiedarbību ar cilvēkiem.

#2. Metaverss

Metaverse ir tehnoloģija, kas piedāvā iespaidīgu lietotāja pieredzi. Ar vairāk interesentu AGI attīstīsies, lai palīdzētu Metaverse veidot virtuālo pasauli.

#3. Zema koda vai bezkoda AI

Pieaug pieprasījums pēc zema koda vai bezkoda risinājumiem, pat pēc AI rīkiem un algoritmiem. Šiem risinājumiem ir intuitīvas saskarnes, kas atvieglo sarežģītu lietotņu izstrādes procesus.

#4. Darbaspēka palielināšana

Tas nozīmē cilvēkus un digitālos darbiniekus, kas organizācijā strādā līdzās. Lai gan daudzi baidās, ka AI padarīs cilvēkus bezdarbniekus, tostarp AI darbībās, tas padarīs to efektīvāku.

#5. Kvantu AI

Quantum AI ir liela iespēja ietekmēt AGI, paātrinot ML algoritmus un palīdzot ātri iegūt rezultātus. Tas var arī neitralizēt šķēršļus, ar kuriem AGI varētu saskarties, analizējot milzīgu datu apjomu.

  Izveidojiet sapulces, kopīgojiet, izmantojot SMS un e-pastu, atbalsta RSVP un iCloud

#6. AI ētika

AI iespējamos riskus nav iespējams ignorēt. Ja mākslīgais intelekts netiek izmantots pareizi, tas var būt bīstams cilvēcei. Tādējādi turpmākajos gados AI ētikai tiks pievērsta lielāka uzmanība.

#7. AI tērzēšanas roboti

AI tērzēšanas roboti vai virtuālie palīgi var dabiski sarunāties un veikt uz noteikumiem balstītas darbības. Aizstājot cilvēku atbalsta aģentus, šie tērzēšanas roboti jau ir samazinājuši uzņēmumu darbības izmaksas. Nākotnē tas var mainīt AGI.

AGI riski

  • Ja AGI datubāze ir ierobežota, tā var pieņemt postošus lēmumus, kas kaitē uzņēmumiem un mājām.
  • AGI var kļūt par progresīvu hakeru uzbrukumu mērķiem. Ja hakeris aptur AGI mašīnu, tas var sabojāt visu biznesu.
  • AI izstrādātāji ir ziņojuši par dažādiem gadījumiem, kad AGI prototips ir pieņēmuši neobjektīvus lēmumus.
  • Neierobežotas piekļuves datubāzei piešķiršana AGI var arī pārkāpt dažādus privātuma noteikumus visā pasaulē.

Tālāk mēs pārbaudīsim reālās pasaules mākslīgā vispārējā intelekta piemērus.

Reālās pasaules piemēri

AI advokāts ROSS var meklēt miljardu juridisko dokumentu mazāk nekā trīs sekundēs. Varat ievadīt jebkuru juridisku jautājumu, un tas sniegs precīzas atbildes.

Tas ir AGI, jo tajā tiek izmantotas dažādas viedās tehnoloģijas, piemēram, ranžēšana, izguve un izpratne. Turklāt tai ir plašāka darbības joma, jo tā aptver visas juridiskās jomas nišas.

#2. AlphaGo

AlphaGo ir uz AI balstīts Go galda spēļu spēlētājs. Tā ir pirmā viedā mašīna, kas uzvarēja profesionālu dzīvo Go spēlētāju. Lai gan šī ir AI ar ierobežotu darbības jomu, tai ir pašmācības iespējas. AlphaGo var mācīties no konkurenta un savām kļūdām.

#3.OpenAI’s Bundled AI rīki

OpenAI AI sistēmu klāsts, kā minēts tālāk, var veikt dažādus uzdevumus automātiski, ja tos apvieno, izmantojot API zvanus:

  • GPT-3 veido dabiskas valodas tekstus no vienkāršām frāzēm un norādēm. Daudzās tiešsaistes spēlēs un jauktās realitātes pieredzē, piemēram, FableStudio stāstu vadītā “Virtuālā būtne”, interaktīviem stāstiem izmanto GPT-3.
  • Codex palīdz izstrādātājiem tulkot dabiskās valodas ievades kodos ērtai kodēšanai.
  • DALL·E palīdz NFT veidotājiem un digitālajiem māksliniekiem dažu minūšu laikā izveidot tūkstošiem oriģinālu un unikālu mākslas darbu. AI var arī rediģēt attēlus.

#4. IBM Vatsons

IBM Watson ir pilna servisa AI komplekts uzņēmumiem. Mēs to varam saukt par AGI, jo tam ir dažādas lietojumprogrammas. Ir dažādi Watson AI, un tie ir šādi:

  • IBM Watson palīgs klientu apkalpošanai vai virtuālajai palīdzībai
  • IBM Watson Discovery rada ieskatus un atbildes no sarežģītiem biznesa dokumentiem
  • IBM Watson dabiskās valodas izpratne un klasifikators

Nobeiguma vārdi

Līdz šim jūs esat izpētījis mākslīgā vispārējā intelekta koncepciju. Jūs esat arī iemācījušies tās darbību, izaicinājumus, piemērus, riskus un daudz ko citu.

Iepriekš minētā apgūšana palīdzēs pareizi plānot savus mākslīgā intelekta attīstības projektus. Tam jābūt pietiekami elastīgam, lai savā projektā iekļautu nākamās paaudzes viedās lietojumprogrammas un padarītu to par AGI.

Ja esat uzņēmums, kas vēlas padarīt darbību produktīvāku un rentablāku, AGI varētu būt atbilde, lai gan tiek veikti citi uzlabojumi.

Tālāk varat uzzināt vairāk par mašīnmācīšanos.