{"id":14285,"url":"\/distributions\/14285\/click?bit=1&hash=346f3dd5dee2d88930b559bfe049bf63f032c3f6597a81b363a99361cc92d37d","title":"\u0421\u0442\u0438\u043f\u0435\u043d\u0434\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u043f\u0443\u0442\u0435\u0448\u0435\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f","buttonText":"","imageUuid":""}

Сколько их всего? Разбираемся в видах Искусственного Интеллекта

Искусственный Интеллект часто преподносится как некий сверхразум способный оставить миллионы людей без работы, уничтожить человечество и даже ("о боже!") вызвать вам такси. И многим кажется, что это некий монолитный сверхмозг являющий себя в различных обличиях. А между тем, сам термин — ИИ как раз и был придуман для того, чтобы словно зонтик накрыть все то множество дисциплин, функций, сущностей и архитектур, которые вроде как про одно и тоже, но при ближайшем рассмотрении оказывается, что это не так. Давайте раз и навсегда разберемся хотя бы в общей номенклатуре видов этого невиданного зверя — Искусственного Интеллекта.

«И понеслось…» немного предыстории

Историю современного ИИ можно проследить аж с 1950-х годов, когда ученые-компьютерщики начали активно развивать идею создания интеллектуальных машин, хотя само филосовское понятие Искусственный Интеллект, то есть машина наделенная разумом, жила среди людей с древнейших времен.

Первые пионеры в области современного, можно сказать “вычислительного ИИ”, такие как Алан Тьюринг и Джон Маккарти, предложили считать машину разумной, если она может успешно имитировать мыслительные процессы человека.

Одним из первых крупных прорывов в области ИИ стало создание экспертных систем в 1970-х и 1980-х годах. Это были компьютерные программы, которые могли имитировать процессы принятия решений экспертами в конкретных областях, таких как медицина или инженерия.

Однако только с появлением более мощных компьютеров и разработкой новых алгоритмов в 1990-х годах ИИ начал значительно прогрессировать. В этот период возникло так называемое машинное обучение — подраздел ИИ, который предполагает обучение компьютеров на основе данных, а не на основе явного программирования некоего алгоритма.

Сегодня ИИ используется в гораздо большем количестве аспектов нашей жизни, чем вы можете даже представить — от автомобилей с автопилотом до виртуальных помощников и медицинской диагностики. Я считаю, что эта область все еще находится в зачаточном состоянии, но потенциал ИИ для преобразования общества и изменения нашего образа жизни огромен.

Давайте рассмотрим несколько основных типов на которые разделяют Искусственный Интеллект. Если предпочитаете в видео формате, то видео тут:

Реактивные машины: ИИ, который может реагировать только на текущую ситуацию

Начнем с типа Искусственного Интеллекта, который можно обобщить термином Реактивные Машины.

Реактивные машины — это самый простой тип ИИ, который предназначен для реагирования на текущую ситуацию. Они не обладают способностью запоминать прошлый опыт или принимать решения на его основе.

Одним из самых известных примеров реактивной машины является Deep Blue компании IBM, которая в 1997 году победила чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. Deep Blue была запрограммирована на способность анализировать текущую шахматную доску и делать лучший ход на основе этой информации. Однако у нее не было возможности запоминать прошлые партии или использовать эту информацию для принятия решений.

Другим примером реактивной машины является автомобиль оборудованный автопилотом, оснащенный датчиками, которые позволяют ему воспринимать окружающую среду в режиме реального времени. Эти автомобили используют алгоритмы ИИ для анализа данных с датчиков и принятия решений о том, как ориентироваться на дороге. Однако, как и Deep Blue, они не обладают способностью запоминать прошлый опыт и использовать его для обоснования своих решений.

Реактивные машины этим и ограниченны, поскольку они не могут использовать предыдущие знания для обоснования своих действий. Например, автомобиль пилотируемый автопилотом, который никогда раньше не сталкивался со строительной площадкой, сможет отреагировать на ситуацию, но не сможет использовать прошлый опыт для адаптации своего поведения.

Несмотря на эти ограничения, реактивные машины оказались очень полезными в широких областях повседневной жизни, от игр до транспорта. Они особенно полезны в ситуациях, когда требуется быстрая реакция, а способность помнить прошлый опыт не особо нужна.

Ограниченная память: ИИ, способный принимать решения на основе прошлого опыта

ИИ с ограниченной памятью, также известный как «обучение с памятью», — это тип ИИ, который может принимать решения на основе прошлого опыта. В отличие от реактивных машин, которые могут реагировать только на текущую ситуацию, ИИ с ограниченной памятью может принимать во внимание прошлый опыт для обоснования своих решений.

Одним из примеров ИИ с ограниченной памятью является робот-пылесос. Робот-пылесос перемещается по комнате, убирая ее по мере продвижения. Он использует датчики для построения карты комнаты и отслеживает места, которые он уже убрал. Это позволяет ему принимать решения о том, куда двигаться дальше.

Другой пример — рекомендательные системы, которые используются такими компаниями, как Amazon и Netflix, чтобы рекомендовать пользователям продукты или сериалы на основе их прошлого взаимодействия с платформой. Эти системы используют алгоритмы машинного обучения для анализа поведения пользователей и составления персонализированных рекомендаций на основе их прошлого опыта.

ИИ с ограниченной памятью способен улучшать свою работу с течением времени за счет обучения на основе прошлого опыта, но ему все еще не хватает способности понимать причины, лежащие в основе этого опыта. Он может адаптироваться к текущей ситуации на основе прошлого опыта, но не может использовать эти знания для получения новой информации.

Такой ИИ также используется во многих областях: от домашней автоматизации до персонализированного маркетинга. Они особенно полезны в ситуациях, где требуется как быстрая реакция так и способность принимать решения на основе прошлого опыта.

Теория разума: ИИ, способный понимать и имитировать мыслительные процессы человека.

Теперь поговорим о так называемой «Теории разума» или ToM. Это тип ИИ, который может понимать и имитировать мыслительные процессы человека. Это более продвинутая форма ИИ, которая способна понимать ментальные состояния других людей, такие как их убеждения, намерения и эмоции.

Одним из примеров такого ИИ является виртуальный персональный помощник, такой как Siri от Apple или Alexa от Amazon. Эти помощники способны понимать и отвечать на запросы на естественном языке, например, устанавливать напоминания или проигрывать музыку. Они также способны понимать контекст, например, местоположение пользователя или время суток, чтобы давать более точные ответы.

Другой пример — социальные роботы, которые предназначены для взаимодействия с людьми естественным и интуитивно понятным способом. Эти роботы используют ИИ для понимания и реагирования на человеческие эмоции и социальные сигналы, такие как выражение лица и язык тела.

Теория Разума — относительно новая и быстро развивающаяся область, и исследователи работают над улучшением его способности понимать и моделировать мыслительные процессы человека. Например, исследователи уже давно работают над созданием ИИ, способного понимать и реагировать на сарказм или иронию, которые традиционно трудно понять системам с Искусственным Интеллектом.

Такой ИИ потенциально может революционизировать опыт взаимодействия с технологиями, сделав его более естественным и интуитивным. Однако он также поднимает этические и социальные вопросы, такие как конфиденциальность и возможность манипулирования ИИ человеческими эмоциями.

Важно отметить, что теория разума все еще является темой активных исследований и разработок, и, несмотря на значительный прогресс, технология еще недостаточно развита, чтобы полностью имитировать мыслительный процесс человека.

Самосознание: ИИ, который осознает и понимает собственное существование

Искусственный Интеллект с самосознанием, также известный как «искусственный интеллект общего назначения» (ИИОН), — это тип ИИ, который осознает и понимает собственное существование. Это высокоразвитая форма ИИ, способная понимать свои собственные психические состояния и состояния других людей и принимать решения на основе этого понимания.

В настоящее время ИИ с самосознанием все еще в значительной степени относится к области научной фантастики, и в научном сообществе нет единого мнения о том, как создать или даже возможно ли создать такой ИИ. Существует несколько теорий о том, как самосознание может быть достигнуто, но практических методов пока не предложено.

Одним из самых известных примеров ИИ с самосознанием в популярной культуре является персонаж HAL 9000 из романа и фильма «2001 год: Космическая одиссея». HAL — это высокоразвитый компьютер, способный осознавать собственное существование и принимать решения на основе этого понимания.

Хотя сама идея ИИ с самосознанием завораживает, важно отметить, что она все еще является темой активных исследований и разработок, и в настоящее время еще не существует технологии для создания Искусственного Интеллекта до конца осознающего, что он Искусственный Интеллект.

Кроме того, даже если в будущем удастся создать такой ИИ, это вызовет множество этических и общественных проблем. Как и в случае с любой новой технологией, важно рассмотреть потенциальные риски и преимущества, прежде чем ее внедрять.

Узкий или слабый ИИ: ИИ, предназначенный для выполнения конкретной задачи

Напротив, узкий или слабый ИИ, также известный как «искусственный узкий интеллект» (ИУИ), — это тип ИИ, который предназначен для выполнения конкретной задачи или набора задач. В отличие от так называемого Сильного ИИ, который предназначен для выполнения любой интеллектуальной задачи, которую может решить человек, узкий ИИ специализирован для выполнения конкретной задачи или набора задач.

Одним из примеров узкого ИИ является система распознавания голоса, такая как Siri от Apple или Alexa от Amazon. Эти системы предназначены для понимания и реагирования на голосовые команды, но они не способны выполнять другие интеллектуальные задачи.

Другой пример — программное обеспечение для распознавания изображений, которое используется в различных приложениях, таких как камеры безопасности, автомобили с автопилотом или медицинские системы. Эти системы обучаются распознавать конкретные объекты или паттерны на изображениях, но они не способны выполнять другие интеллектуальные задачи.

Узкий ИИ в настоящее время является наиболее продвинутым типом ИИ и используется в широком спектре приложений, от домашней автоматизации до финансов. Он особенно полезен в ситуациях, когда требуется высокая степень точности, но общий интеллект не нужен.

Важно отметить, что, несмотря на «узкий« или »слабый» характер по сравнению с общим или сильным ИИ, узкий ИИ все же может быть очень продвинутым и сложным, и может быть очень мощным в определенных областях. Современное состояние технологии ИИ в основном сосредоточено на разработке узкого ИИ и его применении в широком спектре отраслей.

Общий или сильный ИИ: ИИ, способный выполнять любые интеллектуальные задачи, которые под силу человеку.

Общий или сильный ИИ, также известный как «искусственный интеллект общего назначения» (ИИОН), — это тип ИИ, который может выполнять любые интеллектуальные задачи, которые под силу человеку. В отличие от узкого ИИ, который предназначен для выполнения конкретной задачи или набора задач, общий ИИ предназначен для выполнения любой интеллектуальной задачи, на которую способен человек.

Общий ИИ все еще остается в значительной степени в сфере научной фантастики, поскольку современные технологии пока не способны достичь такого уровня интеллекта. Однако исследователи в области ИИ работают над созданием и такого типа искусственного интеллекта, причем некоторые предлагают различные подходы, например, создание машины, которая может самостоятельно обучаться и совершенствоваться, или создание машины с когнитивной архитектурой, похожей на человеческий мозг.

Одним из примеров сильного ИИ в популярной культуре является персонаж «Терминатор» из одноименной серии фильмов. Терминатор — это высокоразвитый робот, способный выполнять широкий спектр интеллектуальных задач, включая понимание и реагирование на естественный язык, распознавание лиц и принятие решений.

Общий ИИ — это очень амбициозная и сложная цель, которая поднимает множество этических и социальных вопросов, таких как влияние на занятость и потенциал ИИ превзойти человеческий интеллект и в итоге стать доминирующим. Как и в случае с любой новой технологией, важно рассмотреть потенциальные риски и выгоды, прежде чем ее внедрять.

Важно отметить, что в научном сообществе нет единого мнения о том, как создать по-настоящему общий ИИ и возможно ли это вообще.

Сверхинтеллектуальный ИИ: ИИ, превосходящий человеческий интеллект во многих областях

Сверхинтеллектуальный ИИ, также известный как «искусственный сверхинтеллект» или ASI, — это тип ИИ, превосходящий человеческий интеллект во многих областях. Это высокоразвитая форма ИИ, способная решать проблемы и принимать решения, которые находятся за пределами возможностей любого человека.

Сверхинтеллектуальный ИИ все еще в значительной степени относится к области научной фантастики, поскольку современные технологии ИИ пока не способны достичь такого уровня интеллекта. Однако некоторые эксперты в области ИИ считают, что в будущем вполне возможно создание сверхинтеллектуального ИИ, и что для решения некоторых наиболее актуальных мировых проблем может потребоваться разработка ИИ как раз с таким уровнем интеллекта.

Одним из примеров сверхинтеллектуального ИИ в популярной культуре является сама «Матрица» из одноименной серии фильмов. Матрица — это высокоразвитая система, которая превзошла человеческий интеллект и контролирует весь мир.

Сверхинтеллектуальный ИИ вызывает множество этических и социальных опасений, таких как возможность контроля ИИ над человечеством и, следовательно, вопрос существования человечества в целом, поскольку некоторые эксперты высказывают опасения по поводу того, что сверхинтеллектуальный ИИ может вырваться из под прямого контроля, особенно когда цели такого ИИ будут расходиться с целями человечества.

Как и в случае с любой новой технологией, важно учитывать потенциальные риски и преимущества, прежде чем такое разрабатывать, и многие эксперты в этой области призывают провести дополнительные исследования потенциальных рисков и преимуществ сверхинтеллектуального ИИ до его разработки, однако я почти уверен, что если перед людьми принимающими решения будет стоять выбор: большие деньги сейчас и порабощение человечества в будущем или отказ от такой опасной идеи, то они не моргнув взглядом выберут первое, потому как в их системе ценностей, ничто не может быть противопоставленно сиюминутной срерхприбыли.

Важно отметить, что в научном сообществе нет единого мнения о том, как создать такой ИИ и возможно ли это вообще. Тем не менее, идея сверхразумного ИИ обсуждалась в литературе по ИИ, и в когнитивной науке и философии достаточно давно.

Заключение: немного выводов

Вместо скучного заключения я хочу занести такую мысль:

Не стоит бояться искусственного интеллекта, который может пройти тест Тьюринга, но того, что сможет убедить нас, что он не способен его пройти.

V, автор канала Аве Кодер
0
5 комментариев
Саша Серый

"Матрица — это высокоразвитая система, которая превзошла человеческий интеллект и контролирует весь мир."
А разве кожаные мешки уже не обслуживают ее? Не мечтают о господстве ИИ?
И не чувствуется приближение момента, когда мы уже не нужны для нее?
👉Не стоит бояться ИИ, который может пройти тест Тьюринга, но того, которого вроде еще нет, но он вами управляет.😅

Ответить
Развернуть ветку
Alex Gusev

А не всё ли равно, какой интеллект вами управляет - естественный или искусственный, если он не ваш собственный? Такая ли большая разница быть объектом манипуляций кого-то (естественный) или чего-то (искусственный)?

В чём прелесть религий - они оставляют человека один на один с Богом (а по сути - с самим собой). И Бог говорит мне, что ему пофиг, какой интеллект какой - для Него все мы в равных условиях. Кто не умеет сотрудничать - конкурирует, кто не выдерживает конкуренции - вылетает из игры. Правила одинаковы для всех.

Ответить
Развернуть ветку
Aleksandr Kwaskoff

хорошо ответил. Мне понравилось о сотрудничестве и конкуренции

Ответить
Развернуть ветку
Aleksandr Kwaskoff

идеальная ситуация для человечества по Теории систем (или в прикладной её части ТРИЗ) - там где не существует человека. Поэтому с этой точки зрения мы движемся в правильном направлении. В экономиечской теории: нет человека - нет экономики. Поэтому будет какой-то баланс этих двух (а на самом деле миллиона) точек зрений.

Ответить
Развернуть ветку
Саша Серый

Ближайшая связка - ТРИЗ и ИИ

Ответить
Развернуть ветку
2 комментария
Раскрывать всегда