Alle Arten von künstlicher Intelligenz verstehen

Künstliche Intelligenz

Als interdisziplinärer Wissenschaftszweig konzentriert sich die künstliche Intelligenz auf die Entwicklung von Maschinen, die in der Lage sind, Aufgaben durch menschliche Intelligenz auszuführen. Es bezieht sich auf den Prozess der Simulation menschlicher Intelligenz in Maschinen. Die Systeme sind speziell auf menschliches Verhalten und Handeln trainiert und entsprechend programmiert. Lernen, Argumentieren und Wahrnehmen sind die Ziele der künstlichen Intelligenz. KI wird in mehreren Branchen eingesetzt, z. Gesundheitswesen, Finanzen usw. haben KI effizient eingesetzt.

Die Erforschung der verschiedenen Arten von KI wird einen klaren Überblick über die bestehenden Arten und die Herausforderungen geben, die mit der KI in zukünftigen Arten verbunden sind.

Wie wird KI klassifiziert?

Der Hauptzweck der künstlichen Intelligenz besteht darin, den Prozess der menschlichen Intelligenz nachzuahmen. Daher sind die Kriterien, die für die Klassifizierung von KI verwendet werden, der Grad, in dem ein KI-System menschliche Fähigkeiten nachbilden kann. Daher gelten die Modelle als die weiter entwickelten Arten von KI , wenn sie menschenähnlichere Funktionen mit ähnlicher Effizienz ausführen können. Andererseits gelten jene Arten von KI, die eine begrenzte Leistung und Funktionalität haben, als weniger entwickelte Art von KI.

Meistens kann künstliche Intelligenz grob in zwei Kategorien unterteilt werden: basierend auf Fähigkeiten und basierend auf Funktionen.

Arten von künstlicher Intelligenz

ICH). Typ 1 KI: Basierend auf Fähigkeiten

1. Schwache KI oder enge KI (Artificial Narrow Intelligence, ANI)

• Wenn dedizierte Aufgaben intelligent ausgeführt werden sollen, kommt die enge KI zum Einsatz. Es ist die weltweit am weitesten verbreitete Art von KI.
• Da das Modell nur eine Aufgabe ausführen kann, für die es trainiert wurde, wird die enge KI auch als schwache KI bezeichnet. Es ist nicht in der Lage, über sein Feld hinaus zu wirken.
• Eines der besten Beispiele für eine enge KI ist Apple Siri, das mit einer Reihe vordefinierter Funktionen arbeitet.
• Ein weiteres Beispiel für eine enge KI ist der Supercomputer IBM Watson, der maschinelles Lernen und die Verarbeitung natürlicher Sprache mit einem Expertensystemansatz kombiniert.
• Beispiele für enge KI sind Schachspielen, Spracherkennung usw.

2. Allgemeine KI (künstliche allgemeine Intelligenz)

• Jede intellektuelle Aufgabe, die der des Menschen ähnlich ist, kann von dieser Art von KI ausgeführt werden.
• Die Idee hinter der Entwicklung des Modells liegt darin, dass es ein intelligenteres System geben sollte, das fähig ist, wie ein Mensch zu denken und intelligent ist.
• Gegenwärtig existiert keinerlei Art eines solchen Systems. Die Forscher konzentrieren sich jedoch auf die Entwicklung eines solchen KI-Systems.

3. Super-KI (Künstliche Superintelligenz)

• Diese Art von KI ist ein Ergebnis der allgemeinen KI, bei der das System durch die Fähigkeit kognitiver Eigenschaften in der Lage wäre, jede Aufgabe weitaus besser als der Mensch auszuführen.
• Zu den Merkmalen der Super-KI gehören Planen, Lernen, Lösen eines Rätsels, Vornehmen von Anpassungen usw. Alles für sich.
• Die Entwicklung eines Super-KI-Systems ist immer noch eine Herausforderung und ein hypothetisches Konzept von KI.

II). Typ 2: Basierend auf der Funktionalität

1. Reaktive Maschinen

• Es ist die einfachste Form künstlicher Intelligenz, die grundlegende Funktionen ausführt. Dies sind auch die ältesten Formen der KI mit begrenzten Fähigkeiten.
• Bei dieser Art von KI ist keine Art von Lernen beteiligt. Das Modell erzeugt eine Ausgabe als Reaktion auf eine Eingabe. Eingaben werden nicht gespeichert und können daher nicht „lernen“.
• Das Modell basiert auf der Fähigkeit des menschlichen Geistes, auf verschiedene Reize zu reagieren. Es gibt keine vergangenen Erfahrungen, die zur Entscheidung über die gegenwärtigen Handlungen herangezogen werden sollen.
• Für die automatische Reaktion auf eine begrenzte Anzahl von Eingaben können diese Arten von KI-Modellen bevorzugt werden.
• Die reaktiven Maschinen können nur gegen die Aufgabe funktionieren, für die sie programmiert sind. Darüber hinaus versagen die Maschinen, da sie kein Wissen oder Konzept über die Welt haben.
• Eine der Eigenschaften solcher KI-Modelle ist, dass sich die Maschinen unabhängig von Zeit und Ort der Ausführung von Aufgaben immer so verhalten, wie sie programmiert wurden.
• Mit den reaktiven Maschinen ist kein Wachstum verbunden, nur Stagnation in wiederkehrenden Handlungen und Verhaltensweisen.

Beispiele für künstliche Intelligenz finden sich in IBMs Deep Blue, dem schachspielenden Supercomputer von IBM, einer Spielmaschine, die Großmeister Garry Kasparov 1997 besiegte. Die Maschine kann die Figuren auf einem Schachbrett identifizieren und den nächsten Zug vorhersagen . Dann wählt es aus der Menge der Möglichkeiten den optimalen Zug aus. Diese Maschine nutzt ihr gegenwärtiges Wissen ohne irgendein Konzept der Vergangenheit.

2. Begrenzter Speicher

• Der begrenzte Speichertyp der KI umfasst Modelle, die Wissen aus zuvor gelernten Informationen, gespeicherten Daten oder Ereignissen ableiten.
• Zusätzlich zu den Fähigkeiten reaktiver Maschinen ist ein begrenzter Speicher in der Lage, Entscheidungen durch Lernen aus historischen Daten zu treffen. Diese Art von KI beinhaltet den Prozess der Speicherung früherer Daten oder früherer Vorhersagen. Diese Daten helfen letztendlich dabei, bessere Vorhersagen zu treffen.
• Die Modelle werden mit großen Mengen an Trainingsdaten trainiert. Diese Daten werden dann als Referenzmodell im Speicher des Systems gespeichert, das es zur Lösung zukünftiger Probleme verwendet.

Anwendungen dieser Art von KI finden sich in virtuellen Assistenten, Chatbots usw.

Die Anwendung des begrenzten Gedächtnisses kann durch das Konzept selbstfahrender Autos erklärt werden.

• Selbstfahrende Autos blicken in die Vergangenheit, als würden sie die Geschwindigkeit und Richtung anderer Autos beobachten. Dies wird nicht auf einmal erreicht, sondern erfordert die Aufgabe, bestimmte Objekte im Laufe der Zeit zu identifizieren.
• Die oben genannten Informationen sowie Fahrbahnmarkierungen, Ampeln, Straßenkrümmung usw. sind bereits in den Autos vorprogrammiert. Mit diesen Informationen können selbstfahrende Autos entscheiden, wann sie die Fahrspur wechseln oder vermeiden, angefahren zu werden usw.
• Die Informationen sind vorübergehend und werden nicht als Erfahrungsbibliothek des Autos gespeichert.

Der begrenzte Speichertyp der KI wird in drei verschiedenen Arten von Modellen angewendet.

1. Verstärkungslernen

Diese Art von Modell wird beim maschinellen Lernen angewendet, um zukünftige Ergebnisse durch Interaktion mit der Umgebung vorherzusagen. Es besteht aus Zyklen von Versuchen und Irrtümern. Beispiele für Verstärkungsmodelle umfassen das Lehren des Computers, wie man Schach spielt.

2. Langes Kurzzeitgedächtnis (LSTM)

LSTM-Modelle helfen bei der Vorhersage des nächsten Ergebnisses in einer Sequenz. Daher werden Elemente in der Vergangenheit als weniger wichtig angesehen als die aktuellen Elemente.

3. Evolutionäre Generative Adversarial Networks (E-GAN)

Diese Art von Modell entwickelt sich ständig weiter und zeigt den Prozess einer wachsenden Sache. Es folgt nicht jedes Mal einem bestimmten Pfad, sondern wird modifiziert. Diese Modifikationen könnten zur Vorhersage eines besseren oder des geringsten Widerstandspfads führen. Der Simulationsprozess des Modells E-GAN ähnelt ein wenig der Evolution des Menschen auf der Erde.

Arbeitssystem mit begrenztem Speicher

Diese Art von Modell funktioniert auf zwei Arten

• das Modell wird kontinuierlich auf die neuen Daten trainiert
• Die KI-Umgebung des Modells bietet die Möglichkeit zum automatischen Training des Modells und dessen Erneuerung über das Modellverhalten.

Die oben genannten zwei Arten von KI wurden praktisch in Hülle und Fülle gefunden. Die nächsten beiden Arten von KI existieren jedoch als theoretisches Konzept oder sind in Arbeit.

3. Theorie des Geistes

• Die Theory of Mind repräsentiert die Modelle des maschinellen Lernens, die die Fähigkeit zur Entscheidungsfindung haben, die der eines menschlichen Geistes entspricht, jedoch durch Maschinen erfolgt.
• Forscher beschäftigen sich derzeit mit der Innovation des konzeptionellen Typs von KI, der „Theory of Mind“.
• Diese Art von KI interagiert mit den Gedanken und Emotionen eines Menschen. Diese Modelle beinhalten das Verständnis, dass die Gedanken und Emotionen von Menschen den Verhaltensoutput beeinflussen. Dies beeinflusst letztlich den Denkprozess der „Theory of Mind“.
• Einer der wichtigsten Faktoren menschlicher Interaktion ist die soziale Interaktion. Daher müssen die hypothetischen Maschinen emotionale Outputs und Verhaltensweisen identifizieren, verstehen, speichern und sich daran erinnern und gleichzeitig wissen, wie sie darauf reagieren sollen.
• Mit den von Menschen gewonnenen Informationen können die Maschinen diese anwenden und an ihr Lernen anpassen. Als Ergebnis werden sie wissen, wie sie mit verschiedenen Situationen kommunizieren und sie behandeln können.
• Eine hochentwickelte Form der KI.

Die andere Art von Modellen zeigt derzeit Einwegbeziehungen wie Befehle an Alexa oder das Anschreien von Google Maps, wenn es eine falsche Richtung anzeigt. Das KI-Modell scheint jedoch nicht auf wütendes Verhalten zu reagieren. Stattdessen verbeugt es sich jedes Mal vor dem Kommandanten. Ein Beispiel für ein solches KI-Modell ist der Roboter „Sophia“ von Hanson Robotics. Der humanoide Bot hat die Fähigkeit, Interaktionen mit unterschiedlichen Gesichtsausdrücken zu sehen und darauf zu reagieren.

Theory of Mind ist etwas fortgeschritten und wird sich als bessere Begleiter erweisen. Diese Art von Modellen befindet sich offenbar noch in den Anfängen.

4. Selbstbewusst

• Diese Art von KI stellt die letzte Stufe der KI dar, die noch nicht praktisch entwickelt ist, sondern nur in den Geschichten präsent ist. Diese Arten von Maschinen sind immer noch ein hypothetisches Konzept der künstlichen Intelligenz, aber wenn sie entwickelt werden, werden sie intelligenter sein als der Mensch.
• Das KI-Modell der Selbstwahrnehmung ist einen Schritt weiter, als die Theory of Mind selbstgesteuerte Gedanken und Reaktionen haben wird
• Die Modelle entwickeln sich bis zu einem Punkt, an dem das System einen Zustand der Selbsterkenntnis erreicht. Es ist eine der ultimativen KI-Forschungen
• Die Modelle werden nicht nur Emotionen mit denen haben, mit denen sie interagieren, sondern auch ihre eigenen Überzeugungen und Wünsche.
• Obwohl das Modell zum Fortschritt der Zivilisation führen kann, kann es auch zu katastrophalen Situationen führen. Mit dem Erreichen von Selbstbewusstseinszuständen werden die Maschinen die Ideen der Selbsterhaltung haben. Dies könnte zu einer Situation führen, in der die KI die Menschheit durch das Planen von Plänen durch diese Art von KI übernehmen wird.

Fazit

Die Hauptannahme hinter der Entwicklung verschiedener Arten von KI ist, dass menschliche Intelligenz in Form von symbolischen Operationen dargestellt werden kann, die von einem digitalen Computer programmiert werden könnten. KI-Beispiele haben gezeigt, inwieweit die Modelle der KI die reale Welt wahrnehmen können. Mit der Weiterentwicklung hypothetischer Konzepte von KI-Modellen könnte ein Bedarf an weiter entwickelten Maschinen entstehen, um die Komplexität des menschlichen Denkens zu unterstützen.

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