Слабый искусственный интеллект
Слабый искусственный интеллект ( weak AI ) — это искусственный интеллект , реализующий ограниченную часть разума, или, как узкий ИИ , [1] [2] [3] сосредоточен на одной узкой задаче.
По словам Джона Сирла , это «было бы полезно для проверки гипотез о разуме, но не было бы разумом». [4] Слабый ИИ фокусируется на имитации действий людей [ сомнительно – обсудить ] базовые действия, такие как запоминание вещей, восприятие вещей и решение простых задач. [5] В отличие от сильного ИИ, который использует технологии, чтобы думать и учиться самостоятельно. Компьютеры могут использовать такие методы, как алгоритмы и предварительные знания, чтобы развивать свой образ мышления, как это делают люди. [5] Сильные системы искусственного интеллекта учатся работать независимо от программистов, которые их программировали. Слабый ИИ не способен иметь собственный разум и может только имитировать физическое поведение, которое он может наблюдать. [ сомнительно – обсудить ] [6]
Слабый ИИ противопоставляется сильному ИИ , который определяется по-разному:
- Общий искусственный интеллект (AGI): машина, способная применять интеллект как минимум человеческого уровня к любой проблеме, а не только к одной конкретной проблеме, как в случае с узким ИИ.
- Искусственный сверхинтеллект (ИСИ): машина, интеллект которой значительно превосходит уровень среднего человека.
- Искусственное сознание : машина, обладающая сознанием , разумом и разумом (Джон Сирл использует в этом смысле «сильный ИИ»).
Такие ученые, как Антонио Лието, утверждают, что текущие исследования как ИИ, так и когнитивного моделирования идеально согласуются с гипотезой слабого ИИ (которую не следует путать с различием между «общим» и «узким» ИИ) и что популярное предположение о том, что когнитивное моделирование вдохновленные системы искусственного интеллекта поддерживают сильную гипотезу искусственного интеллекта, которая некорректна и проблематична, поскольку «искусственные модели мозга и разума могут использоваться для понимания психических явлений, не притворяясь, что они являются реальными явлениями, которые они моделируют». [7] (что, с другой стороны, подразумевается сильным предположением об искусственном интеллекте).
Узкий ИИ можно классифицировать как «...ограниченный одной, узко определенной задачей. Большинство современных систем искусственного интеллекта можно отнести к этой категории». [8] Узкий означает, что робот или компьютер строго ограничены способностью решать только одну задачу за раз. Сильный ИИ – наоборот. Сильный ИИ ближе к человеческому мозгу. Именно так считает философ Джон Сирл. Идея сильного ИИ также противоречива. Сирл считает, что тест Тьюринга (созданный Аланом Тьюрингом во время Второй мировой войны и первоначально называвшийся «Имитационная игра» и использовавшийся для проверки того, является ли машина столь же умной, как человек) не является точным и неподходящим для тестирования сильного ИИ. [9]
Слабый ИИ ИИ против сильного
В настоящее время различия между слабым ИИ и сильным ИИ широко не описаны. Слабый ИИ обычно ассоциируется с базовыми технологиями, такими как программное обеспечение для распознавания голоса, такое как Siri или Alexa , как упомянуто в разделе «Терминология» . Хотя сильный ИИ еще не полностью реализован и не поддается тестированию, о нем только мечтают в фильмах или средствах массовой информации. [10]
Похоже, что один из подходов к продвижению ИИ — это вспомогательная роль для людей. Существуют некоторые наборы данных или цифр, которые даже мы, люди, не можем полностью обработать или понять так быстро, как компьютеры, поэтому именно здесь ИИ сыграет нам вспомогательную роль. [11] [ соответствующий? ]
Влияние [ править ]
Некоторые комментаторы [ ВОЗ? ] думаю, что узкий ИИ может быть опасен из-за этой «хрупкости» и потерпеть неудачу непредсказуемым образом . Узкий ИИ может вызвать сбои в электросети, повредить атомные электростанции, вызвать глобальные экономические проблемы и сбить с толку беспилотные транспортные средства. [1]
Примеры [ править ]
Некоторые примеры узкого ИИ — AlphaGo , [12] беспилотные автомобили , роботизированные системы, используемые в медицинской сфере, и врачи-диагносты. Узкие системы искусственного интеллекта иногда опасны, если ненадежны. Лекарства могли быть неправильно отсортированы и распределены. Кроме того, медицинские диагнозы могут в конечном итоге иметь серьезные, а иногда и смертельные последствия, если ИИ неисправен или предвзят. [13] Еще одна проблема с узким ИИ в настоящее время заключается в том, что поведение, которому он следует, может стать непоследовательным. [14] ИИ может быть сложно понять сложные закономерности и найти решение, которое надежно работает в различных средах.
Простые программы искусственного интеллекта уже проникли в наше общество, и мы, возможно, еще этого не заметили. Автокоррекция набора текста, распознавание речи для программ преобразования речи в текст и обширное развитие областей науки о данных — это лишь некоторые из них. [15] Хотя узкий и относительно общий ИИ постепенно начинает помогать обществам, он также начинает им вредить. ИИ уже несправедливо сажал людей в тюрьму, дискриминировал женщин на рабочем месте при приеме на работу, обучал миллионы проблемным идеям и даже убивал людей с помощью автоматических автомобилей. [16] ИИ может быть мощным инструментом, который можно использовать для улучшения нашей жизни, но он также может быть опасной технологией, которая может выйти из-под контроля.
Социальные сети [ править ]
Facebook и другие подобные платформы социальных сетей смогли выяснить, как использовать ИИ и машинное обучение, или, точнее, сузить ИИ, чтобы предсказать, как люди будут реагировать на показ определенных изображений. Узкие системы искусственного интеллекта смогли определить, с чем будут взаимодействовать пользователи, основываясь на том, что они публикуют, следуя закономерностям или тенденциям. [17]
Twitter начал использовать более совершенные системы искусственного интеллекта, чтобы выяснить, как идентифицировать более узкие формы искусственного интеллекта и определить, могли ли боты использоваться для предвзятой пропаганды или даже с потенциально злонамеренными намерениями. Эти системы искусственного интеллекта делают это путем фильтрации слов и создания различных уровней условий в зависимости от того, к чему ИИ имел отношение в прошлом, а затем определения, может ли эта учетная запись быть ботом или нет. [18]
TikTok использует свой алгоритм «Для вас», чтобы очень быстро определить интересы пользователя путем анализа закономерностей в том, какие видео пользователь изначально выбирает для просмотра. Эта узкая система искусственного интеллекта использует шаблоны, обнаруженные между видео, чтобы определить, какое видео должно быть показано следующим, включая продолжительность, кто уже поделился им или прокомментировал его, а также музыку, воспроизводимую в видео. Алгоритм «Для вас» в TikTok настолько точен, что может точно определить, что именно интересует или даже любит пользователь, менее чем за час. [19]
См. также [ править ]
- Искусственный интеллект - Интеллект машин
- AI Rising - фильм 2018 года, режиссер Лазарь Бодрожа
- Глубокое обучение - отрасль машинного обучения.
- Экспертная система - Компьютерная система, имитирующая способность человека-эксперта принимать решения.
- История искусственного интеллекта
- Виртуальный помощник — страницы программного агента
- Машинное обучение – изучение алгоритмов, которые автоматически улучшаются на основе опыта.
- Философия искусственного интеллекта - Обзор философии искусственного интеллекта
- Общий искусственный интеллект — искусственный интеллект человеческого уровня или более сильный для широкого круга задач.
- Аппаратное обеспечение для искусственного интеллекта — оборудование, специально разработанное и оптимизированное для искусственного интеллекта.
- Синтетический интеллект - альтернативный термин или форма искусственного интеллекта.
Ссылки [ править ]
- ↑ Перейти обратно: Перейти обратно: а б Дворский, Георгий (1 апреля 2013 г.). «Сколько еще осталось до нашей первой катастрофы в области искусственного интеллекта?» . Гизмодо . Проверено 27 ноября 2021 г.
- ^ Мюльхаузер, Люк (18 октября 2013 г.). «Бен Герцель об ОИИ как поле» . Научно-исследовательский институт машинного интеллекта . Проверено 27 ноября 2021 г.
- ^ Чалфен, Майк (15 октября 2015 г.). «Проблемы создания приложений ИИ» . ТехКранч . Проверено 27 ноября 2021 г.
- ^ Кембриджский справочник по искусственному интеллекту . Фрэнкиш, Кейт., Рэмси, Уильям М., 1960-. Кембридж, Великобритания. 12 июня 2014 г. с. 342. ИСБН 978-0-521-87142-6 . OCLC 865297798 .
{{cite book}}: CS1 maint: отсутствует местоположение издателя ( ссылка ) CS1 maint: другие ( ссылка ) - ↑ Перейти обратно: Перейти обратно: а б Чендлер, Дэниел; Мандей, Род (2020). Словарь средств массовой информации и коммуникации . Издательство Оксфордского университета. doi : 10.1093/acref/9780198841838.001.0001 . ISBN 978-0-19-884183-8 .
- ^ Колман, Эндрю М. (2015). Словарь психологии (4-е изд.). Оксфорд. ISBN 978-0-19-965768-1 . ОСЛК 896901441 .
{{cite book}}: CS1 maint: отсутствует местоположение издателя ( ссылка ) - ^ Лието, Антонио (2021). Когнитивный дизайн для искусственного разума . Лондон, Великобритания: Рутледж, Тейлор и Фрэнсис. п. 85. ИСБН 9781138207929 .
- ^ Бартнек, Кристоф; Лютге, Кристоф; Вагнер, Алан; Уэлш, Шон (2021). Введение в этику робототехники и искусственного интеллекта . SpringerBriefs по этике. Чам: Международное издательство Springer. дои : 10.1007/978-3-030-51110-4 . ISBN 978-3-030-51109-8 . S2CID 224869294 .
- ^ Лю, Бинь (28 марта 2021 г.). « Слабый ИИ, скорее всего, никогда не станет «сильным ИИ», так в чем же его наибольшая ценность для нас?». arXiv : 2103.15294 [ cs.AI ].
- ^ Кернс, Джефф (15 февраля 2017 г.). «В чем разница между слабым и сильным ИИ?» . ПроКвест . ПроКвест 1876870051 .
- ^ ЛаПланте, Алиса; Малиха, Балала (2018). Решение проблем качества и обслуживания с помощью ИИ . O'Reilly Media, Inc. ISBN 9781491999561 .
- ^ Эдельман, Гэри Гроссман (3 сентября 2020 г.). «Мы вступаем в сумеречную зону ИИ между узким и общим ИИ» . ВенчурБит . Проверено 16 марта 2024 г.
- ^ Шоцик, Конрад; Юрковская-Гомулка, Агата (16 декабря 2021 г.). «Этические, правовые и политические проблемы искусственного интеллекта: право как ответ на угрозы и надежды, связанные с ИИ» . Мировые фьючерсы : 1–17. дои : 10.1080/02604027.2021.2012876 . ISSN 0260-4027 . S2CID 245287612 .
- ^ Кулешов Андрей; Прохоров, Сергей (сентябрь 2019 г.). «Доменная зависимость определений, необходимых для стандартизации и сравнения характеристик производительности слабых систем искусственного интеллекта» . Международная конференция «Искусственный интеллект: приложения и инновации» (IC-AIAI) 2019 . Белград, Сербия: IEEE. стр. 62–623. дои : 10.1109/IC-AIAI48757.2019.00020 . ISBN 978-1-7281-4326-2 . S2CID 211298012 .
- ^ Эрли, Сет (2017). «Проблема с ИИ» . ИТ-специалист . 19 (4): 63–67. дои : 10.1109/MITP.2017.3051331 . ISSN 1520-9202 . S2CID 9382416 .
- ^ Анирудх, Коул; Сиддха, Ганджу; Мехер, Касам (2019). Практическое глубокое обучение для облачных, мобильных и периферийных устройств . О'Рейли Медиа. ISBN 9781492034865 .
- ^ Кайзер, Кэролин; Ахувиа, Аарон; Раушнабель, Филипп А.; Уимбл, Мэтт (1 сентября 2020 г.). «Мониторинг социальных сетей: чему маркетологи могут научиться из фотографий брендов Facebook?» . Журнал бизнес-исследований . 117 : 707–717. дои : 10.1016/j.jbusres.2019.09.017 . ISSN 0148-2963 . S2CID 203444643 .
- ^ Шукла, Рахит; Синха, Адвития; Чаудхари, Анкит (28 февраля 2022 г.). «TweezBot: управляемый искусственным интеллектом алгоритм идентификации онлайн-медиа-ботов для социальных сетей Twitter» . Электроника . 11 (5): 743. doi : 10.3390/electronics11050743 . ISSN 2079-9292 .
- ^ Хёнджин, Кан (сентябрь 2022 г.). «Агентство ИИ против человеческого агентства: понимание взаимодействия человека и ИИ в TikTok и их влияние на взаимодействие с пользователями» . Academic.oup.com . Проверено 8 ноября 2022 г.