Comprendere tutti i tipi di intelligenza artificiale

Intelligenza artificiale

Una branca interdisciplinare della scienza, l'intelligenza artificiale si concentra sullo sviluppo di macchine con la capacità di svolgere compiti attraverso l'intelligenza umana. Si riferisce al processo di simulazione dell'intelligenza umana nelle macchine. I sistemi sono appositamente addestrati per imitare il comportamento e l'azione umana e programmati di conseguenza. L'apprendimento, il ragionamento e la percezione sono gli obiettivi dell'intelligenza artificiale. L'IA è utilizzata in diversi settori come; l'assistenza sanitaria, la finanza, ecc. hanno applicato in modo efficiente l'IA.

L'esplorazione dei diversi tipi di IA fornirà una visione chiara dei tipi esistenti e delle sfide associate all'IA nei tipi futuri.

Come viene classificata l'IA?

Lo scopo principale dell'intelligenza artificiale è imitare il processo dell'intelligenza umana. Pertanto i criteri utilizzati per la classificazione dell'IA sono il grado in cui un sistema di IA può replicare le capacità umane. Pertanto, i modelli sono considerati i tipi più evoluti di IA se possono svolgere funzioni più simili a quelle umane con un'efficienza simile. D'altra parte, quei tipi di IA che hanno prestazioni e funzionalità limitate, sono considerati un tipo di IA meno evoluto.

Per lo più l'intelligenza artificiale può essere suddivisa in due categorie: basata sulle capacità e basata sulle funzioni.

Tipi di intelligenza artificiale

IO). Intelligenza artificiale di tipo 1: basata sulle capacità

1. IA debole o IA ristretta (intelligenza artificiale stretta, ANI)

• Quando qualsiasi attività dedicata deve essere eseguita con intelligenza, ecco dove arriva l'IA ristretta. È il tipo di IA più comune al mondo.
• Poiché il modello può eseguire solo un compito per il quale è stato addestrato, l'IA stretta è anche definita IA debole. Non è in grado di esibirsi al di fuori del suo campo.
• Uno dei migliori esempi di IA ristretta è Apple Siri, che funziona su un insieme di funzioni predefinite.
• Un altro esempio di intelligenza artificiale ristretta è il supercomputer IBM Watson che combina l'apprendimento automatico e l'elaborazione del linguaggio naturale con un approccio di sistemi esperti.
• Esempi di IA ristretta includono giocare a scacchi, riconoscimento vocale, ecc.

2. AI generale (intelligenza generale artificiale)

• Qualsiasi compito intellettuale simile a quello umano può essere svolto da questo tipo di IA.
• L'idea alla base dello sviluppo del modello sta nel fatto che dovrebbe esistere un sistema più intelligente, in grado di pensare come un essere umano e intelligente.
• Al momento, non esiste alcun tipo di tale sistema. Tuttavia, i ricercatori sono concentrati sullo sviluppo di un tale sistema di intelligenza artificiale.

3. Super AI (Super intelligenza artificiale)

• Questo tipo di IA è un risultato dell'IA generale in cui il sistema sarebbe in grado di svolgere qualsiasi compito molto meglio degli esseri umani grazie alla capacità delle proprietà cognitive.
• Le caratteristiche della super IA includono la pianificazione, l'apprendimento, la risoluzione di enigmi, le modifiche, ecc. Tutto da solo.
• Lo sviluppo di un super sistema di intelligenza artificiale è ancora una sfida ed è un concetto ipotetico di intelligenza artificiale.

II). Tipo 2: in base alla funzionalità

1. Macchine reattive

• È la forma più semplice di intelligenza artificiale che svolge funzioni di base. Queste sono anche le forme più antiche di IA con capacità limitate.
• Nessun tipo di apprendimento è coinvolto in questo tipo di IA. Il modello genera un output in reazione a un input. Non c'è memorizzazione di alcun input e quindi non c'è capacità di "imparare".
• Il modello si basa sulla capacità della mente umana di rispondere a vari stimoli. Non ci sono esperienze passate che devono essere utilizzate per decidere le azioni presenti.
• Per la risposta automatica a un insieme limitato di input, è possibile preferire questi tipi di modelli di intelligenza artificiale.
• Le macchine reattive possono funzionare solo rispetto al compito per il quale sono programmate. Oltre a ciò, le macchine non funzionano perché non hanno alcuna conoscenza o idea del mondo.
• Una delle caratteristiche di questi tipi di modelli di intelligenza artificiale è che le macchine si comporteranno sempre nello stesso modo in cui sono programmate, indipendentemente dal tempo e dal luogo di esecuzione dei compiti.
• Nessuna crescita è associata alle macchine reattive, solo stagnazione in azioni e comportamenti ricorrenti.

Esempi di intelligenza artificiale possono essere trovati in Deep Blue di IBM, il supercomputer per giocare a scacchi di IBM, che è una macchina da gioco che ha battuto il Gran Maestro Garry Kasparov nel 1997. La macchina può identificare i pezzi su una scacchiera e avere la capacità di prevedere la sua prossima mossa . Quindi sceglie la mossa ottimale dall'insieme delle possibilità. Questa macchina usa la sua conoscenza presente senza alcun concetto del passato.

2. Memoria limitata

• Il tipo di memoria limitata dell'IA comprende modelli che traggono conoscenza da informazioni apprese in precedenza, dati archiviati o eventi.
• Oltre alle capacità delle macchine reattive, la memoria limitata è in grado di prendere decisioni dall'apprendimento dai dati storici. Questo tipo di IA comporta il processo di memorizzazione di dati precedenti o previsioni precedenti. Questi dati alla fine aiutano a fare previsioni migliori.
• I modelli vengono addestrati con elevati volumi di dati di addestramento. Questi dati vengono quindi archiviati come modello di riferimento nella memoria del sistema che utilizza per risolvere problemi futuri.

L'applicazione di questo tipo di intelligenza artificiale può essere trovata in assistenti virtuali, chatbot, ecc.

L'applicazione della memoria limitata può essere spiegata dal concetto di auto a guida autonoma.

• Le auto a guida autonoma guardano al passato come se osservassero la velocità e la direzione delle altre auto. Ciò non si ottiene in una sola volta, ma richiede il compito di identificare oggetti specifici nel tempo.
• Le suddette informazioni insieme a segnaletica orizzontale, semaforo, curvatura della strada, ecc. sono già preprogrammate nelle vetture. Con queste informazioni, le auto a guida autonoma possono decidere quando cambiare corsia, evitare di essere investite, ecc.
• Le informazioni sono transitorie e non vengono salvate come libreria di esperienze dell'auto.

Il tipo di memoria limitata dell'IA viene applicato in tre diversi tipi di modelli.

1. Insegnamento rafforzativo

Questo tipo di modello viene applicato nell'apprendimento automatico per prevedere i risultati futuri attraverso l'interazione con l'ambiente. Consiste in cicli di prove ed errori. Esempi di modelli di rinforzo includono insegnare al computer come giocare a scacchi.

2. Memoria a lungo termine (LSTM)

I modelli LSTM aiutano a prevedere il risultato successivo in una sequenza. Pertanto, le voci passate sono considerate meno importanti delle voci correnti.

3. Reti Conflittuali Generative Evolutive (E-GAN)

Questo tipo di modello continua ad evolversi mostrando il processo di una cosa in crescita. Non segue un percorso definito ogni volta che invece viene modificato. Queste modifiche potrebbero portare alla previsione di un percorso di resistenza migliore o minore. Il processo di simulazione del modello E-GAN ricorda in qualche modo l'evoluzione degli esseri umani sulla terra.

Sistema funzionante di tipo a memoria limitata

Questo tipo di modello funziona in due modi

• il modello viene continuamente addestrato sui nuovi dati
• L'ambiente AI del modello offre l'opportunità per l'addestramento automatico del modello e il suo rinnovamento sul comportamento del modello.

I due tipi di IA sopra menzionati sono stati praticamente trovati in abbondanza. Tuttavia, i prossimi due tipi di IA esistono come concetto teorico o lavoro in corso.

3. Teoria della mente

• La teoria della mente rappresenta i modelli di machine learning che hanno la capacità di processo decisionale pari a quella di una mente umana ma fatta attraverso le macchine.
• I ricercatori sono attualmente impegnati nell'innovazione del tipo concettuale di IA, "Teoria della mente".
• Questo tipo di IA interagisce con i pensieri e le emozioni di un essere umano. Questi modelli includeranno la comprensione che i pensieri e le emozioni delle persone influenzano l'output comportamentale. Questo alla fine influenza il processo di pensiero della "teoria della mente".
• Uno dei fattori importanti dell'interazione umana è l'interazione sociale. Pertanto le ipotetiche macchine dovranno identificare, comprendere, trattenere e ricordare gli output emotivi e i comportamenti pur sapendo come rispondere ad essi.
• Con le informazioni ottenute dalle persone, le macchine saranno in grado di applicarle e adattarle al loro apprendimento. Di conseguenza, sapranno come comunicare e trattare situazioni diverse.
• Una forma altamente avanzata di IA.

L'altro tipo di modelli attualmente mostra relazioni unidirezionali come i comandi dati ad Alexa o urlare a Google Maps quando mostra una direzione sbagliata. Tuttavia, il modello AI non sembra rispondere al comportamento arrabbiato. Invece, ogni volta si inchina al comandante. Un esempio di questo tipo di modello AI è il robot "Sophia" creato da Hanson Robotics. Il robot umanoide ha la capacità di vedere e rispondere alle interazioni che mostrano diverse espressioni facciali.

La teoria della mente è un po' avanzata e si rivelerà essere una compagna migliore. Questi tipi di modelli sono visti nelle loro fasi iniziali.

4. Autoconsapevolezza

• Questo tipo di IA rappresenta la fase finale dell'IA che non è stata ancora praticamente sviluppata ma ha la sua presenza solo nelle storie. Questi tipi di macchine sono ancora un concetto ipotetico di intelligenza artificiale ma una volta sviluppate saranno più intelligenti dell'umano.
• Il modello AI dell'autoconsapevolezza è un passo avanti rispetto alla teoria della mente che avrà pensieri e reazioni autoguidati
• I modelli si evolveranno fino al punto in cui il sistema raggiunge uno stato di autocoscienza. È una delle ultime ricerche sull'IA
• I modelli non solo avranno emozioni con coloro con cui interagisce, ma avranno le proprie convinzioni e desideri.
• Sebbene il modello possa portare al progresso della civiltà, potrebbe anche portare a situazioni catastrofiche. Con il raggiungimento degli stati di autocoscienza, le macchine avranno le idee di autoconservazione. Ciò potrebbe portare a una situazione in cui l'IA prenderà il controllo dell'umanità attraverso la trama di schemi da parte di questo tipo di IA.

Conclusione

Il presupposto principale alla base dello sviluppo di diversi tipi di IA è che l'intelligenza umana può essere rappresentata sotto forma di operazioni simboliche che potrebbero essere programmate da un computer digitale. Gli esempi di IA hanno mostrato fino a che punto i modelli di IA possono percepire il mondo reale. Con l'ulteriore sviluppo di concetti ipotetici di modelli di intelligenza artificiale, potrebbero essere necessarie macchine più sviluppate per supportare la complessità del pensiero umano.

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