Comprendre tous les types d'intelligence artificielle

Intelligence artificielle

Branche interdisciplinaire de la science, l'intelligence artificielle se concentre sur le développement de machines capables d'effectuer des tâches grâce à l'intelligence humaine. Il fait référence au processus de simulation de l'intelligence humaine dans les machines. Les systèmes sont spécialement formés pour imiter le comportement et l'action humains et programmés en conséquence. L'apprentissage, le raisonnement et la perception sont les objectifs de l'intelligence artificielle. L'IA est utilisée dans plusieurs industries comme; la santé, la finance, etc. ont appliqué efficacement l'IA.

L'exploration des différents types d'IA fournira une vision claire des types existants et des défis associés à l'IA dans les futurs types.

Comment l'IA est-elle classée ?

Le but principal de l'intelligence artificielle est d'imiter le processus d'intelligence humaine. Par conséquent, les critères utilisés pour la classification de l'IA sont le degré auquel un système d'IA peut reproduire les capacités humaines. Par conséquent, les modèles sont considérés comme les types d'IA les plus évolués s'ils peuvent exécuter des fonctions plus humaines avec une efficacité similaire. D'autre part, les types d'IA qui ont des performances et des fonctionnalités limitées sont considérés comme un type d'IA moins évolué.

La plupart du temps, l'intelligence artificielle peut être divisée en deux catégories : basée sur les capacités et basée sur les fonctions.

Types d'intelligence artificielle

JE). IA de type 1 : basée sur les capacités

1. IA faible ou IA étroite (intelligence artificielle étroite, ANI)

• Lorsque des tâches dédiées doivent être exécutées avec intelligence, c'est là qu'intervient l'IA étroite. C'est le type d'IA le plus répandu dans le monde.
• Comme le modèle ne peut effectuer qu'une tâche pour laquelle il est formé, l'IA étroite est également appelée IA faible. Il est incapable de performer au-delà de son domaine.
• L'un des meilleurs exemples d'IA étroite est Apple Siri, qui fonctionne sur un ensemble de fonctions prédéfinies.
• Un autre exemple d'IA étroite est le supercalculateur IBM Watson qui combine l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel avec une approche de systèmes experts.
• Des exemples d'IA étroite incluent le jeu d'échecs, la reconnaissance vocale, etc.

2. IA générale (intelligence générale artificielle)

• Toute tâche intellectuelle similaire à celle des humains peut être effectuée par ce type d'IA.
• L'idée derrière le développement du modèle réside dans le fait qu'un système plus intelligent devrait exister, capable de penser comme un humain et intelligent.
• À l'heure actuelle, il n'existe aucun type de système de ce type. Cependant, les chercheurs se concentrent sur le développement d'un tel système d'IA.

3. Super IA (super intelligence artificielle)

• Ce type d'IA est un résultat de l'IA générale où le système serait capable d'effectuer n'importe quelle tâche bien mieux que les humains grâce à la capacité des propriétés cognitives.
• Les caractéristiques de la super IA incluent la planification, l'apprentissage, la résolution d'un puzzle, la réalisation d'ajustements, etc. Tout seul.
• Le développement d'un super système d'IA est toujours un défi et est un concept hypothétique de l'IA.

II). Type 2 : Basé sur la fonctionnalité

1. Machines réactives

• C'est la forme la plus simple d'intelligence artificielle qui exécute des fonctions de base. Ce sont aussi les plus anciennes formes d'IA ayant une capacité limitée.
• Aucun type d'apprentissage n'est impliqué dans ce type d'IA. Le modèle génère une sortie en réaction à une entrée. Il n'y a pas de stockage d'entrée et donc il n'y a pas de capacité à "apprendre".
• Le modèle est basé sur la capacité de l'esprit humain à répondre à divers stimuli. Il n'y a pas d'expériences passées qui doivent être utilisées pour décider des actions présentes.
• Pour une réponse automatique contre un ensemble limité d'entrées, ces types de modèles d'IA peuvent être préférés.
• Les machines réactives ne peuvent fonctionner que contre la tâche pour laquelle elles sont programmées. Au-delà de cela, les machines ne fonctionnent pas car elles n'ont aucune connaissance ou concept du monde.
• L'une des caractéristiques de ces types de modèles d'IA est que les machines se comporteront toujours de la même manière qu'elles sont programmées, quels que soient le moment et le lieu d'exécution des tâches.
• Aucune croissance n'est associée aux machines réactives, seulement une stagnation des actions et des comportements récurrents.

Des exemples d'intelligence artificielle peuvent être trouvés dans Deep Blue d'IBM, le supercalculateur d'échecs d'IBM, qui est une machine de jeu qui a battu le grand maître Garry Kasparov en 1997. La machine peut identifier les pièces sur un échiquier et avoir la capacité de prédire son prochain coup. . Il choisit ensuite le mouvement optimal parmi l'ensemble des possibilités. Cette machine utilise ses connaissances actuelles sans aucun concept du passé.

2. Mémoire limitée

• Le type d'IA à mémoire limitée comprend des modèles qui tirent des connaissances d'informations, de données stockées ou d'événements précédemment appris.
• En plus des capacités des machines réactives, une mémoire limitée est capable de prendre des décisions à partir de l'apprentissage à partir de données historiques. Ce type d'IA implique le processus de stockage des données précédentes ou des prédictions précédentes. Ces données aident finalement à faire de meilleures prévisions.
• Les modèles sont entraînés avec de gros volumes de données d'entraînement. Ces données sont ensuite stockées comme modèle de référence dans la mémoire du système qu'il utilise pour résoudre des problèmes futurs.

L'application de ce type d'IA peut être trouvée dans les assistants virtuels, les chatbots, etc.

L'application de la mémoire limitée peut s'expliquer par le concept de voitures autonomes.

• Les voitures autonomes regardent vers le passé comme en observant la vitesse et la direction des autres voitures. Cela n'est pas réalisé en une seule fois, mais nécessite la tâche d'identifier des objets spécifiques au fil du temps.
• Les informations mentionnées ci-dessus ainsi que les marquages ​​au sol, les feux de circulation, la courbure de la route, etc. sont déjà préprogrammés dans les voitures. Grâce à ces informations, les voitures autonomes peuvent décider quand changer de voie, ou éviter de se faire heurter, etc.
• Les informations sont transitoires et ne sont pas enregistrées en tant que bibliothèque d'expériences de la voiture.

Le type d'IA à mémoire limitée est appliqué dans trois types de modèles différents.

1. Apprentissage par renforcement

Ce type de modèle est appliqué dans l'apprentissage automatique pour prédire les résultats futurs grâce à l'interaction avec l'environnement. Il se compose de cycles d'essais et d'erreurs. Des exemples de modèles de renforcement incluent l'apprentissage de l'ordinateur à jouer aux échecs.

2. Mémoire longue à court terme (LSTM)

Les modèles LSTM aident à prédire le résultat suivant dans une séquence. Par conséquent, les éléments du passé sont considérés comme moins importants que les éléments actuels.

3. Réseaux antagonistes génératifs évolutifs (E-GAN)

Ce type de modèle continue d'évoluer en montrant le processus d'une chose qui grandit. Il ne suit pas un chemin défini à chaque fois, au lieu de cela, il est modifié. Ces modifications pourraient conduire à la prédiction d'un chemin meilleur ou le moins résistant. Le processus de simulation du modèle E-GAN ressemble quelque peu à l'évolution de l'homme sur terre.

Système de travail de type mémoire limitée

Ce type de modèle fonctionne de deux manières

• le modèle est continuellement formé sur les nouvelles données
• L'environnement IA du modèle offre la possibilité de l'entraînement automatique du modèle et de son renouvellement sur le comportement du modèle.

Les deux types d'IA mentionnés ci-dessus ont été pratiquement trouvés en abondance. Cependant, les deux types d'IA suivants existent en tant que concept théorique ou travail en cours.

3. Théorie de l'esprit

• La théorie de l'esprit représente les modèles d'apprentissage automatique qui ont une capacité de processus de prise de décision égale à celle d'un esprit humain mais effectuée par des machines.
• Les chercheurs sont actuellement engagés dans l'innovation du type conceptuel d'IA, la « théorie de l'esprit ».
• Ce type d'IA interagit avec les pensées et les émotions d'un humain. Ces modèles comprendront la compréhension que les pensées et les émotions des gens affectent la sortie comportementale. Cela influence finalement le processus de pensée de la "théorie de l'esprit".
• L'interaction sociale est l'un des facteurs importants de l'interaction humaine. Par conséquent, les machines hypothétiques devront identifier, comprendre, retenir et mémoriser les sorties émotionnelles et les comportements tout en sachant comment y répondre.
• Grâce aux informations recueillies auprès des personnes, les machines pourront les appliquer et les adapter à leur apprentissage. Ainsi, ils sauront communiquer et traiter différentes situations.
• Une forme d'IA très avancée.

L'autre type de modèles montre actuellement des relations à sens unique, comme des commandes données à Alexa ou des cris sur Google Maps lorsqu'il indique une mauvaise direction. Pourtant, le modèle d'IA ne semble pas répondre aux comportements de colère. Au lieu de cela, il s'incline devant le commandant à chaque fois. Un exemple de ce type de modèle d'IA est le robot "Sophia" créé par Hanson Robotics. Le bot humanoïde a la capacité de voir et de répondre aux interactions montrant différentes expressions faciales.

La théorie de l'esprit est un peu avancée et s'avérera être de meilleurs compagnons. On considère que ces types de modèles n'en sont qu'à leurs débuts.

4. Conscience de soi

• Ce type d'IA représente la dernière étape de l'IA qui n'a pas encore été pratiquement développée mais n'a sa présence que dans les histoires. Ces types de machines sont encore un concept hypothétique d'intelligence artificielle, mais une fois développés, ils seront plus intelligents que l'humain.
• Le modèle IA de la conscience de soi est un pas de plus que la théorie de l'esprit aura des pensées et des réactions autoguidées
• Les modèles évolueront jusqu'à un point où le système atteindra un état de conscience de soi. C'est l'une des recherches ultimes sur l'IA
• Les modèles auront non seulement des émotions avec ceux avec qui ils interagissent, mais auront leurs propres croyances et désirs.
• Bien que le modèle puisse conduire au progrès de la civilisation, il peut également entraîner des situations catastrophiques. Avec la réalisation des états de conscience de soi, les machines auront les idées d'auto-préservation. Cela pourrait conduire à une situation où l'IA prendra le contrôle de l'humanité en traçant des plans par ce type d'IA.

Conclusion

L'hypothèse principale derrière le développement de différents types d'IA est que l'intelligence humaine peut être représentée sous la forme d'opérations symboliques qui pourraient être programmées par un ordinateur numérique. Des exemples d'IA ont montré à quel point les modèles d'IA peuvent percevoir le monde réel. Avec la poursuite du développement de concepts hypothétiques de modèles d'IA, il pourrait y avoir un besoin de machines plus développées pour prendre en charge la complexité de la pensée humaine.

Si vous souhaitez en savoir plus sur l'intelligence artificielle, consultez le programme Executive PG de IIIT-B & upGrad en apprentissage automatique et IA, conçu pour les professionnels en activité et offrant plus de 450 heures de formation rigoureuse, plus de 30 études de cas et missions, IIIT -B Statut d'ancien, 5+ projets de synthèse pratiques et aide à l'emploi avec les meilleures entreprises.