Jaka umjetna inteligencija vs. Slaba umjetna inteligencija: u čemu je razlika?

Umjetnu inteligenciju (AI) često doživljavamo kao računalnu inteligenciju koja oponaša ljudski um. Međutim, ova karakterizacija ne vrijedi za sve AI sustave, jer različite vrste AI imaju različite karakteristike. Dvije glavne kategorije unutar AI su "jaka AI" i "slaba AI", koje predstavljaju različite pristupe strojnoj inteligenciji.

Pogledajmo sada temeljne razlike između jake i slabe umjetne inteligencije i istražimo trenutno stanje tehnologije umjetne inteligencije.

Što je slaba umjetna inteligencija?

Slaba umjetna inteligencija, također poznata kao uska umjetna inteligencija, odnosi se na aplikacije umjetne inteligencije koje su posebno dizajnirane za automatizaciju zadataka koji zahtijevaju određenu kognitivnu vještinu. Ova kategorija umjetne inteligencije koristi modele strojnog učenja skrojene za specifične zadatke kao što su prepoznavanje objekata, chatbot interakcije, osobni glasovni pomoćnici, sustavi za automatsko ispravljanje i algoritmi Google pretraživanja, među ostalima drugi.

Možda se pitate zašto se ova kategorija umjetne inteligencije naziva "slabom" umjetnom inteligencijom. Izraz "slab" može pogrešno implicirati da ove AI aplikacije na neki način nedostaju. Međutim, važno je prepoznati da je brzi napredak AI-ja i njihov sveprisutan utjecaj na razne industrije uvelike posljedica ograničene strojne inteligencije. Oznaka "slabo" označava da su ove aplikacije usmjerene na određenu ili usku kognitivnu funkciju.

Primjene slabe umjetne inteligencije

ChatGPT, Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E i Bard samo su neki od primjera AI alata koji su osvojili svijet 2022. i 2023. godine. Izvanredno je da toliko mnogo profesije koriste njihovu široku primjenu, čak potaknuvši rasprave o potencijalu umjetne inteligencije da zamijeni ljude i ostavi mnoge od nas s pitanjem, "Može li me ChatGPT zamijeniti?"

Međutim, važno je napomenuti da su ovi nevjerojatni alati još uvijek klasificirani kao primjeri "slabe umjetne inteligencije" na djelu.

Istražimo sedam uobičajenih primjena slabe umjetne inteligencije:

1. Filtri neželjene e-pošte: Značajke dizajnirane za otkrivanje i preusmjeravanje neželjene e-pošte u mapu neželjene pošte.
2. Chatbotovi: Alati koji koriste Obrada prirodnog jezika (NLP) za interakciju s ljudima još su jedan primjer slabe umjetne inteligencije.
3. AI umjetnici: Računalno generirana umjetnost pomoću umjetne inteligencije može transformirati upute prirodnog jezika u slike i također spada pod kišobran uske umjetne inteligencije.
4. Pametni glasovni pomoćnici: Siri, Cortana, Alexa i drugi mogu obavljati brojne zadatke u vaše ime odgovarajući na glasovne naredbe.
5. Algoritmi društvenih medija: Preporuke na platformama kao što su Twitter, Instagram, Facebook ili čak Spotify pokreću slabi AI algoritmi.
6. Autonomna vožnja: The značajka samostalne vožnje u vozilima je još jedna primjena slabe umjetne inteligencije.
7. Zdravstvo: Primjena umjetne inteligencije u zdravstvu, kao što su medicinski dijagnostički sustavi sposobni identificirati bolesti uz minimalnu ljudsku intervenciju, služe kao dodatni primjeri slabe umjetne inteligencije na djelu.

Unatoč izrazu "slaba umjetna inteligencija", jasno je da ima brojne aplikacije u stvarnom svijetu koje već koristimo.

Ograničenja slabe umjetne inteligencije

Primarni razlog za ograničenja današnje umjetne inteligencije njezin je fokus na automatizaciju specifičnih zadataka za ljude. Na primjer, ChatGPT i Google Bard dizajnirani su kao veliki jezični modeli (LLM). Oni su posebno programirani za generiranje tekstualnog sadržaja. Slično tome, Midjourney i Stable Diffusion su generatori teksta u sliku ograničeni na ovu određenu funkciju.

Istražimo neka ograničenja i nedostatke slabe umjetne inteligencije:

• Ograničene mogućnosti zbog modela specifičnih za zadatak.
• Uske AI aplikacije uvelike ovise o podacima, zahtijevajući velike skupove podataka za učenje i izvođenje određenih zadataka.
• Nadalje, korištenje velikih skupova podataka može stvoriti probleme s privatnošću i obradom podataka.,
• Slaba umjetna inteligencija često se oslanja na ljudsku intervenciju za izvršavanje zadataka, što može unijeti ljudske predrasude u proces.
• Ove aplikacije mogu biti osjetljive na kibernetičke prijetnje i ranjivosti.

Međutim, usprkos tim ograničenjima, alati poput ChatGPT-a postali su zapravo nezamjenjivi u kratkom razdoblju od javnog objavljivanja.

Što je Strong AI ili AGI?

Za razliku od slabe AI postoji jaka AI, također poznata kao umjetna opća inteligencija (AGI). Ovaj oblik umjetne inteligencije temelji se na uvjerenju da računalna snaga može oponašati sposobnosti ljudskog mozga, uključujući analitičko razmišljanje i druge intelektualne sposobnosti. Strong AI ima za cilj stvoriti strojeve sposobne za obavljanje bilo kojeg intelektualnog zadatka koji čovjek može obaviti, ne nužno na isti način kao ljudi.

Za razliku od slabe umjetne inteligencije, jaka umjetna inteligencija ne oslanja se na specifične programirane modele za obavljanje uskih zadataka. Umjesto toga, posjeduje potencijal za rješavanje općih zadataka simuliranjem funkcija ljudskog mozga. AGI ima sposobnost omogućiti tehnološkim sustavima da se razvijaju tijekom vremena i prilagođavaju promjenama u okruženju.

To će biti jaka umjetna inteligencija koja će vjerojatno dovesti do singularnosti. Međutim, važno je napomenuti da je jaka umjetna inteligencija još uvijek dalek cilj, budući da je veliki dio rada na ovom polju uglavnom teorijski. Sam koncept snažne umjetne inteligencije često crpi inspiraciju iz znanstvenofantastičnih filmova i romana.

Primjene jake umjetne inteligencije

Budući da razvoj snažne umjetne inteligencije još uvijek treba biti dovršen, pronalaženje u praktičnom, stvarnom svijetu scenarija gotovo je nemoguće, zbog čega se većina razgovora o njegovoj upotrebi i razvoju isključivo odvija teoretski. Međutim, evo pet očekivanih aplikacija u kojima bi se mogla koristiti jaka umjetna inteligencija:

1. Emocionalna inteligencija i obrada misli: Razumijevanje ljudskih emocija i misaonih procesa može se ugraditi u AGI sustave, što će koristiti industrijama kao što su zdravstvo, obrazovanje i korisničke usluge.
2. Odlučivanje: Strojevi opremljeni snažnom umjetnom inteligencijom mogu posjedovati sposobnost donošenja autonomnih odluka temeljenih na racionalnosti.
3. Evolucija: Snažni AI sustavi mogli bi omogućiti strojevima da se prilagode i modificiraju kako bi bolje odgovarali svojoj okolini.
4. Svijest: Samosvijest i sposobnosti svjesnog donošenja odluka mogu se postići pomoću jakih AI sustava.
5. Umjetna kreativnost: Jaka umjetna inteligencija može otključati potencijal za umjetnu kreativnost, omogućujući strojevima da generiraju inovativne ideje bez ljudskih uputa.

Unatoč uglavnom teoretskoj prirodi AGI-ja, on očito ima ogroman potencijal.

Ograničenja jake umjetne inteligencije

Snažna umjetna inteligencija ili AGI ima potencijal transformirati naše društvo. Međutim, prilikom implementacije takvih sustava potrebno je razmotriti nekoliko razmatranja i izazova.

• Složenost, jer jaka umjetna inteligencija zahtijeva goleme količine podataka i veliku računalnu snagu za obuku.
• Etička razmatranja koja proizlaze iz neizvjesnosti oko ponašanja jake umjetne inteligencije u scenarijima stvarnog svijeta (npr. AGI sustavi mogu donositi štetne odluke za ljude).
• AGI sustavi uvelike će se oslanjati na ljudske podatke, što može dovesti do pristranosti uzrokovane ljudskim djelovanjem.
• Sigurnost i odgovornost za radnje jake umjetne inteligencije (npr. određivanje koga treba smatrati odgovornim kada stvari krenu po zlu).

S obzirom na potencijal AGI-ja da promijeni svijet, mora postojati opsežna regulativa prije nego što se takav proizvod pusti u javnost. Već je bilo dovoljno teško regulirati generativni AI, a AGI će povećati te probleme još više.

Razlike između jake i slabe AI

Postoji nekoliko značajnih razlika između jake i slabe umjetne inteligencije u smislu njihove svrhe, metode učenja i pristupa rješavanju problema. Istražimo te razlike.

Svrha

Značajna razlika između dvaju sustava umjetne inteligencije leži u njihovoj namjeni. Slabi AI sustavi prvenstveno su dizajnirani za automatizaciju specifičnih procesa i obavljanje dobro definiranih zadataka, što dovodi do povećane učinkovitosti u različitim poljima.

S druge strane, jaki AI sustavi, iako hipotetski, imaju za cilj oponašati funkcioniranje ljudskog mozga. Ovi sustavi vjerojatno mogu posjedovati samosvijest, svijest i analitičke sposobnosti, što im omogućuje poduzimanje širokog spektra općih zadataka, slično kao i ljudi.

Metoda učenja

Uski AI i AGI sustavi također se razlikuju u svojim metodama učenja. Uska umjetna inteligencija oslanja se na specifične skupove podataka kako bi naučila obrasce i izvršila zadatke koji se ponavljaju. Tipično, slaba umjetna inteligencija obrađuje podatke klasificirajući ih na temelju unaprijed određenih kriterija.

Nasuprot tome, AGI mehanizmi zahtijevaju opsežne količine podataka za obavljanje općih dužnosti, s ciljem oponašanja kognitivnih procesa ljudskog uma. Posljedično, AGI-ji koriste metode klasteriranja podataka i povezivanja za obradu i analizu informacija.

Pristup rješavanju problema

Slabi AI sustavi posebno su projektirani za zadatke koji se ponavljaju i koji zahtijevaju pažljivo ispitivanje skupova podataka i prepoznavanje uzoraka. To omogućuje sustavu pouzdana predviđanja i rezultate.

Za usporedbu, jaka umjetna inteligencija ima pristup rješavanja problema usmjeren na rješavanje zamršenijih i kreativnijih zadataka. Oslanja se na opsežne skupove podataka i kontinuirano se razvija kako bi se prilagodio novim uvjetima i izazovima.

Trenutno stanje AI tehnologije

Danas su naši svakodnevni svakodnevni zadaci prvenstveno automatizirani uskom ili slabom umjetnom inteligencijom. Međutim, tim sustavima nedostaju kognitivne sposobnosti i analitičko razmišljanje koji su prirodni ljudskom mozgu. Posljedično, istraživači i razvojni programeri trenutačno se usredotočuju na unaprjeđenje umjetne inteligencije kako bi uključili računalne sustave sličnije ljudskim.

Umjetna opća inteligencija (AGI) bit će daleko sofisticiranija od svojih slabih AI pandana. Unatoč tome, AGI je još uvijek u ranoj fazi razvoja i mora prijeći dug put prije nego što postane stvarnost.