Вештачка општа интелигенција прави пут машинама које могу да се понашају, раде и уче као ми!
Вештачка интелигенција је променила начин на који машина обавља посао. Данас ваш рачунар може да обавља многе личне и професионалне задатке ако га обучите помоћу АИ алата. Неки примери су креирање слика, производња гласа из текста, контрола услужних програма итд.
Али ови нису заиста интелигентни. Иза такве аутоматизације стоји много месеци обуке.
Шта кажете на заиста интелигентну рачунарску апликацију која може сама да учи? То је домен вештачке опште интелигенције. Читајте даље да бисте научили ову револуционарну технологију већ данас!
Преглед садржаја
Увод
АГИ је технологија која може учинити софтвер и хардвер толико паметним да изражавају когнитивне способности сличне људима. Има друга имена као што су јака АИ, потпуна АИ итд.
Да бисте то поједноставили, представљате паметном АГИ систему проблем за који раније није знао. Паметни рачунар ће анализирати проблем, обавити неко онлајн истраживање и дати решење за проблем.
ИБМ, ОпенАИ, Мицрософт, Гоогле Браин, Дарктраце, Деепминд, итд., су брзи покретачи у АГИ технологији. Ове компаније покушавају да унесу следеће у пројектовани паметни рачунар:
- Општа интелигенција налик човеку
- Експресна интелигенција није повезана ни са једним специфичним задатком као што је куцање или говор
- Генерализујте нова сазнања и повежите знање са претходним искуствима
- Имајте смисла из учења која су квалитативно различита
- Сагледајте и анализирајте задатке из стварног контекста
Тренутно не постоји права вештачка општа интелигенција (АГИ). ИБМ Стронг АИ и Гоогле Браин остварују одређени напредак, али нису спремни за производњу.
Предности и потребе
Потребан нам је АГИ да замени људска бића на опасним местима. Такође, АГИ рачунари могу да испоруче непредвиђени ниво продуктивности у пословним операцијама.
АГИ апликације ће такође помоћи људској раси да реши тешке загонетке у медицини, здравству, ланцу снабдевања, економији, финансијама и друштвеним наукама.
Ево неких других виталних разлога за развој АГИ:
- АГИ апликације могу показати боље разумевање узрока и последице како би помогле људима у пројектима процене ризика.
- АГИ могу ефикасно да користе различите сензорне перцепције као што су боја, звук, дубина, визуелни изглед и димензије.
- Такви интелигентни компјутерски програми могу да нареде роботској руци да изводи фине моторичке вештине попут склапања електронских уређаја од почетка до краја.
- Могућност обраде природног језика (НЛП) АГИ ће олакшати аутоматизацију. Можете само да изговорите неке кључне речи, а АГИ алат ће изградити аутоматизовани ток који вам је потребан.
- АГИ могу да реше јединствене проблеме након што сагледају проблем и анализирају окружење у стварном свету. Нема потребе да се испуњавају услови Ако/Онда, Ако/Друго итд.
- АГИ могу помоћи креаторима садржаја, уметницима, дизајнерима и архитектама са идејама које нису у кутији.
- АГИ апликације могу понудити одличну корисничку услугу без икаквих промашаја јер ће такође показати емоционалну и социјалну интелигенцију.
АИ против АГИ
#1. Начин деловања
АИ, ака уска АИ, је реактивна паметна апликација. Реаговаће унапред подешеном листом акција када прими сигнале од покретача догађаја.
АГИ неће требати никакве окидаче догађаја. Ове апликације ће реаговати проактивно, попут људи, да спрече проблеме, решавају загонетке итд.
#2. Обим деловања
Уске или слабе АИ такође имају ограничен обим посла. АИ не сме да вози ауто и обрнуто. Ограничена примена такође чини развој скупим и неефикасним на нивоу производње.
Један АГИ би могао да води цео производни погон, хиљаде домова на локалитету у региону или све канцеларије ваше компаније. Отворен је за сваки изазов јер има способност когнитивног учења, расуђивања и проактивног предузимања акција.
#3. Вештине решавања проблема
Уске вештачке интелигенције углавном решавају затворене проблеме као што су ГПС навигација, веб претрага заснована на кључним речима, писање АИ, комплетирање АИ кода итд.
Вештачка општа интелигенција може да се носи са отвореним проблемима као што је креирање маркетиншке стратегије на терену анализом тржишта, купаца и производа.
#4. Капацитет меморије
Већина слабих АИ програма заснива се на ограниченим меморијским машинама. АИ се ослањају на скуп вештачких неуронских мрежа и базе података за обуку. Када су база података или алгоритми стари, АИ се заглави.
АГИ ће доћи са практично бесконачном меморијом (ресурсима знања) преко локалних база података, база података у облаку и Интернета.
#5. Надоградње
Људи морају редовно да унапређују слабу вештачку интелигенцију како се пословни захтеви и тржишни трендови мењају.
АГИ ће сами надоградити своје меморије и базе података. Неће тражити људску интервенцију.
Прилази
#1. Подсимболички приступ
Овде, АГИ програмери користе апликације које личе на људски мозак. На пример, ДеепМинд-ов АлпхаГо, конволуционе неуронске мреже, системи дубоког учења итд.
#2. Симболични приступ
У овој методи, АГИ програмери користе дијаграме тока, симболе и изјаве ако-онда. Вештачка општа интелигенција користи примарни алгоритам за учење и стварање базе знања. Даље, може упоредити алгоритам и његове симболе са аспектима стварног света и развити боље мисаоне процесе од слабих АИ.
#3. Приступ целом телу
У овом концепту, АГИ програмери желе да укључе све софтверске, хардверске, мрежне и сензорне могућности у људском телу. Хуманоид може ходати, разговарати, додиривати људе и тако даље.
#4. Хибридни приступ
Хибридни начин развоја АГИ-а ослања се на под-симболички и симболички приступ.
Успешан пример ове категорије је Софија, хуманоидни робот. Састоји се од симболичких и конекционистичких система. На пример, Софији је потребна архитектура ЦогПриме и АтомСпаце база података за своје функционалности.
#5. Математички приступ
Истраживачи имају за циљ да доделе АГИ бесконачну рачунарску моћ. Стога ће ове паметне апликације и уређаји моћи да изврше потребан број решавања математичких проблема како би донели изванредне одлуке.
Како АГИ функционише?
АГИ програм ће користити различите технологије за постизање когнитивних способности на нивоу човека. Ово су као у наставку:
Улаз и излаз (И/О)
АГИ користе различите сензорне уређаје за обављање својих задатака у производним погонима или као самовозећи аутомобили. Ови сензори могу бити визуелни, РФИД, температура, притисак, брзина, кретање итд.
Друга група АГИ може захтевати ОЦР, конекторе базе података, итд., за обављање пословних операција у канцеларијама.
Моторичке способности
Цело тело, роботске руке, аутономна возила, итд., раде тако што праве фине покрете. АГИ се ослањају на моторичке вештине стечене од неуронских мрежа, 3Д обраде слике, визуелног опонашања итд.
НЛП
АГИ може да учи из различитих извора као што су чланци на веб локацији, истраживачки часописи, е-књиге, ИоуТубе видео снимци, итд. У ту сврху, паметна апликација прво учи да тумачи природни језик у машински језик.
Расуђивање и решавање проблема
АГИ робот или апликација често користе симулације за решавање јединственог проблема. Пошто има огромне могућности обраде и меморије, машина може да покрене више симулација истовремено. Затим, према стопи успешности, може изабрати једну симулацију.
Креативно размишљање
АГИ могу да користе више неуронских мрежа за креирање јединствених и креативних идеја као што су уметнички облици, музичке ноте, чланци итд.
Препознавање лица и обрада звука
Хуманоидни АГИ који комуницирају са људима углавном користе анализу звука и препознавање лица. Након обраде аудио и визуелног материјала из свог окружења и унакрсне провере са постојећим базама знања, може да комуницира са људима.
Изазови
Вештачка општа интелигенција има огромну могућност да трансформише свет вештачке интелигенције. Али постизање ове фазе није лак процес. Ево изазова и препрека за развој АГИ:
#1. Овладавање вештинама сличним људима
Да би стекао праву интелигенцију на нивоу човека, АГИ мора да овлада неким способностима. То укључује моторичке вештине, разумевање природног језика, чулну перцепцију, емоционалну и социјалну везу и креативност на људском нивоу.
#2. Одсуство радног протокола
Не постоје стандардни радни протоколи АИ система за сарадњу без напора. Стога се постављање свеобухватног АГИ система суочава са неизбежним техничким недостацима.
#3. Недостатак пословног усклађивања
Интеграција АИ у постојеће системе остаје сложен процес. Како заинтересоване стране још увек нису свесне његових оперативних параметара, тешко је одржати његов развој у складу са пословним циљевима.
#4. Комуникациони недостаци
Још увек постоји комуникацијски јаз између одвојених АИ система. Пошто је беспрекорна дељење података између ових система немогућа, међусобно учење АИ модела је отежано, а његова универзалност се смањује.
#5. Одсуство АГИ смера
Не постоје планови или упутства за имплементацију АГИ у пословање предузећа. Дакле, његова имплементација постаје скупа, а реализација отежава.
Трендови
Као што знате, потпуни развој опште вештачке интелигенције тек треба да се постигне. Међутим, ови трендови АИ ће утицати на АГИ:
#1. Обрада природног језика (НЛП)
НЛП или обрада природног језика односи се на процес помоћу којег АИ може разумети људски језик и претворити га у машински подржане кодове. Користећи НЛП, АГИ може очекивати да ће моћи да реално комуницира са људима.
#2. Метаверсе
Метаверсе је технологија која нуди импресивно корисничко искуство. Са више заинтересованих људи, АГИ ће се развијати како би помогао Метаверсе-у у изградњи виртуелног света.
#3. Лов-Цоде или Но-Цоде АИ
Све је већа потражња за решењима са ниским кодом или без кода, чак и за АИ алате и алгоритме. Ова решења долазе са интуитивним интерфејсима за олакшавање сложених процеса развоја апликација.
#4. Повећање радне снаге
То значи да људи и дигитални запослени раде у организацији раме уз раме. Иако се многи плаше да ће вештачка интелигенција учинити људе незапосленима, укључивање вештачке интелигенције у операције ће је учинити ефикаснијом.
#5. Куантум АИ
Квантна АИ има велике шансе да утиче на АГИ тако што убрзава МЛ алгоритме и помаже вам да брзо добијете резултате. Такође може да неутралише препреке са којима би се АГИ могао суочити приликом анализе огромне количине података.
#6. АИ Етхицс
Немогуће је занемарити потенцијалне ризике вештачке интелигенције. Ако се не користи правилно, вештачка интелигенција може бити опасна за човечанство. Стога ће етика вештачке интелигенције добити више пажње у наредним годинама.
#7. АИ Цхатботс
АИ цхатботови или виртуелни асистенти могу водити природан разговор и обављати операције засноване на правилима. Заменивши агенте људске подршке, ови цхат ботови су већ смањили оперативне трошкове за предузећа. У будућности, ово може револуционисати АГИ.
Ризици од АГИ
- Ако је база података АГИ ограничена, она може донети катастрофалне одлуке које штете предузећима и домовима.
- АГИ могу постати мете напредних хакерских напада. Ако хакер заустави АГИ машину, то може оштетити цео посао.
- Програмери вештачке интелигенције су пријавили различите инциденте пристрасних одлука које су донели прототипови АГИ.
- Омогућавање неограниченог приступа бази података АГИ-у такође може нарушити различите прописе о приватности широм света.
Затим ћемо проверити примере вештачке опште интелигенције из стварног света.
Примери из стварног света
#1. РОСС-ова АИ претрага
Адвокат АИ РОСС може да претражи милијарде правних докумената за мање од три секунде. Можете да унесете било које правно питање и то ће дати јасне одговоре.
То је АГИ јер користи различите паметне технологије као што су рангирање, проналажење и разумевање. Такође, има шири обим деловања јер покрива све нише правног домена.
#2. АлпхаГо
АлпхаГо је играч Го друштвених игара заснован на вештачкој интелигенцији. То је прва паметна машина која је победила професионалног живог Го играча. Иако је ово АИ са ограниченим обимом деловања, он има могућности самоучења. АлпхаГо може да учи од свог конкурента и сопствених грешака.
#3.ОпенАИ-јеви пакети АИ алата
Опсег АИ система ОпенАИ, као што је поменуто у наставку, може аутоматски да изврши различите задатке када се комбинује коришћењем АПИ позива:
- ГПТ-3 креира текстове засноване на природном језику од једноставних фраза и назнака. Многе онлајн игре и искуства мешовите стварности попут ФаблеСтудио-овог „Виртуелног бића“ заснованог на причама користе ГПТ-3 за интерактивне приче.
- Цодек помаже програмерима да преведу уносе природног језика у кодове за практично кодирање.
- ДАЛЛ·Е помаже НФТ креаторима и дигиталним уметницима да направе хиљаде оригиналних и јединствених уметничких дела за неколико минута. АИ такође може да уређује слике.
#4. ИБМ Ватсон
ИБМ Ватсон је комплетан пакет АИ за предузећа. Можемо га назвати АГИ јер има различите примене. Постоје различити Ватсонови АИ, а они су следећи:
- ИБМ Ватсон Ассистант за корисничку подршку или виртуелну помоћ
- ИБМ Ватсон Дисцовери ствара увиде и одговоре из сложених пословних докумената
- Разумевање и класификатор природног језика ИБМ Ватсон
Завршне речи
До сада сте истраживали концепт вештачке опште интелигенције. Такође сте научили његов рад, изазове, примере, ризике и још много тога.
Учење горе наведеног помоћи ће вам да правилно планирате своје пројекте развоја вештачке интелигенције. Мора бити довољно флексибилан да укључи паметне апликације следеће генерације у ваш пројекат и учини га АГИ.
Ако сте предузеће које жели да пословање учини продуктивнијим и исплативијим, АГИ би могао бити одговор иако је у току већи развој.
Затим можете погледати више о машинском учењу.