Entendendo todos os tipos de inteligência artificial

Inteligência artificial

Ramo interdisciplinar da ciência, a inteligência artificial está focada no desenvolvimento de máquinas com capacidade de realizar tarefas por meio da inteligência humana. Refere-se ao processo de simulação da inteligência humana em máquinas. Os sistemas são especialmente treinados para imitar o comportamento e a ação humana e programados de acordo. Aprendizagem, raciocínio e percepção são os objetivos da inteligência artificial. A IA é usada em várias indústrias como; saúde, finanças, etc., têm aplicado a IA com eficiência.

Explorar os diferentes tipos de IA fornecerá uma visão clara dos tipos existentes e dos desafios associados à IA nos tipos futuros.

Como a IA é classificada?

O principal objetivo da inteligência artificial é imitar o processo de inteligência humana. Portanto, os critérios usados ​​para a classificação da IA ​​são o grau em que um sistema de IA pode replicar as capacidades humanas. Portanto, os modelos são considerados os tipos mais evoluídos de IA se puderem desempenhar funções mais humanas com eficiência semelhante. Por outro lado, aqueles tipos de IA que têm desempenho e funcionalidade limitados são considerados um tipo de IA menos evoluído.

Principalmente a inteligência artificial pode ser amplamente dividida em duas categorias: baseada em capacidades e baseada em funções.

Tipos de inteligência artificial

EU). Tipo 1 AI: com base nos recursos

1. IA fraca ou IA estreita (Inteligência Estreita Artificial, ANI)

• Quando qualquer tarefa dedicada deve ser executada com inteligência, é aí que entra a IA estreita. É o tipo de IA mais comum no mundo.
• Como o modelo só pode executar uma tarefa para a qual foi treinado, a IA estreita também é denominada IA ​​Fraca. É incapaz de atuar além de seu campo.
• Um dos melhores exemplos de IA restrita é o Apple Siri, que funciona em um conjunto de funções predefinidas.
• Outro exemplo de IA estreita é o supercomputador IBM Watson que combina aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural com uma abordagem de sistemas especialistas.
• Exemplos de IA estreita incluem jogar xadrez, reconhecimento de fala, etc.

2. IA geral (inteligência geral artificial)

• Qualquer tarefa intelectual semelhante à humana pode ser realizada por esse tipo de IA.
• A ideia por trás do desenvolvimento do modelo reside no fato de que deveria existir um sistema mais inteligente, capaz de pensar como um humano e inteligente.
• Atualmente, não existe nenhum tipo de sistema desse tipo. No entanto, os pesquisadores estão focados no desenvolvimento de tal sistema de IA.

3. Super AI (Super Inteligência Artificial)

• Esse tipo de IA é um resultado da IA ​​geral, onde o sistema seria capaz de executar qualquer tarefa muito melhor do que os humanos por meio da capacidade de propriedades cognitivas.
• As características da super IA incluem planejar, aprender, resolver um quebra-cabeça, fazer ajustes, etc. Tudo por si só.
• O desenvolvimento de um sistema de super IA ainda é um desafio e é um conceito hipotético de IA.

II). Tipo 2: Com base na funcionalidade

1. Máquinas reativas

• É a forma mais simples de inteligência artificial que executa funções básicas. Essas também são as formas mais antigas de IA com capacidade limitada.
• Nenhum tipo de aprendizado está envolvido nesse tipo de IA. O modelo gera alguma saída em reação a alguma entrada. Não há armazenamento de qualquer entrada e, portanto, não há capacidade de “aprender”.
• O modelo é baseado na capacidade da mente humana de responder a vários estímulos. Não há experiências passadas que devam ser usadas para decidir as ações presentes.
• Para resposta automática contra um conjunto limitado de entradas, esses tipos de modelos de IA podem ser preferidos.
• As máquinas reativas só podem funcionar na tarefa para a qual foram programadas. Além disso, as máquinas não funcionam porque não têm conhecimento ou conceito sobre o mundo.
• Uma das características desses tipos de modelos de IA é que as máquinas sempre se comportarão da mesma maneira que foram programadas, independentemente do tempo e local de execução das tarefas.
• Nenhum crescimento está associado às máquinas reativas, apenas estagnação em ações e comportamentos recorrentes.

Exemplos de inteligência artificial podem ser encontrados no Deep Blue da IBM, o supercomputador de xadrez da IBM, que é uma máquina de jogo que derrotou o Grande Mestre Garry Kasparov em 1997. A máquina pode identificar as peças em um tabuleiro de xadrez e ter a capacidade de prever seu próximo movimento . Em seguida, ele escolhe o movimento ideal do conjunto de possibilidades. Esta máquina usa seu conhecimento presente sem nenhum conceito do passado.

2. Memória limitada

• O tipo de memória limitada da IA ​​compreende modelos que derivam conhecimento de informações aprendidas anteriormente, dados armazenados ou eventos.
• Além dos recursos das máquinas reativas, a memória limitada é capaz de tomar decisões a partir do aprendizado de dados históricos. Esse tipo de IA envolve o processo de armazenamento de dados anteriores ou previsões anteriores. Esses dados, em última análise, ajudam a fazer melhores previsões.
• Os modelos são treinados com grandes volumes de dados de treinamento. Esses dados são então armazenados como um modelo de referência na memória do sistema que ele usa para resolver problemas futuros.

A aplicação deste tipo de IA pode ser encontrada em assistentes virtuais, chatbots, etc.

A aplicação de memória limitada pode ser explicada pelo conceito de carros autônomos.

• Carros autônomos olham para o passado como observar a velocidade e a direção de outros carros. Isso não é alcançado de uma só vez, mas requer a tarefa de identificar objetos específicos ao longo do tempo.
• As informações acima mencionadas, juntamente com marcações de faixas, semáforos, curvas da estrada, etc., já estão pré-programadas nos carros. Com essas informações, os carros autônomos podem decidir quando mudar de faixa ou evitar ser atropelado, etc.
• As informações são transitórias e não são salvas como a biblioteca de experiência do carro.

O tipo de memória limitada de IA é aplicado em três tipos diferentes de modelos.

1. Aprendizado por reforço

Esse tipo de modelo é aplicado em aprendizado de máquina para prever resultados futuros por meio da interação com o ambiente. Consiste em ciclos de tentativas e erros. Exemplos de modelos de reforço incluem ensinar ao computador como jogar xadrez.

2. Memória de longo prazo (LSTM)

Os modelos LSTM ajudam a prever o próximo resultado em uma sequência. Portanto, os itens do passado são considerados menos importantes do que os itens atuais.

3. Redes Adversárias Gerativas Evolutivas (E-GAN)

Esse tipo de modelo continua evoluindo mostrando o processo de crescimento. Ele não segue um caminho definido toda vez que é modificado. Essas modificações podem levar à previsão de um caminho de melhor ou menor resistência. O processo de simulação do modelo E-GAN lembra um pouco a evolução dos humanos na Terra.

Sistema de trabalho do tipo de memória limitada

Este tipo de modelo funciona de duas maneiras

• o modelo está sendo continuamente treinado nos novos dados
• O ambiente de IA do modelo oferece a oportunidade para o treinamento automático do modelo e sua renovação ao longo do comportamento do modelo.

Os dois tipos de IA mencionados acima foram praticamente encontrados em abundância. No entanto, os próximos dois tipos de IA existem como um conceito teórico ou trabalho em andamento.

3. Teoria da mente

• A teoria da mente representa os modelos de aprendizado de máquina que possuem a capacidade de tomada de decisão igual à de uma mente humana, mas feita por meio de máquinas.
• Atualmente, os pesquisadores estão engajados na inovação do tipo conceitual de IA, “Teoria da mente”.
• Esse tipo de IA interage com os pensamentos e emoções de um ser humano. Esses modelos incluirão o entendimento de que os pensamentos e emoções das pessoas afetam a saída comportamental. Isso acaba influenciando o processo de pensamento da “teoria da mente”.
• Um dos fatores importantes da interação humana é a interação social. Portanto, as máquinas hipotéticas terão que identificar, entender, reter e lembrar saídas emocionais e comportamentos, sabendo como responder a eles.
• Com as informações obtidas das pessoas, as máquinas poderão aplicá-las e adaptá-las ao seu aprendizado. Como resultado, eles saberão se comunicar e tratar diferentes situações.
• Uma forma altamente avançada de IA.

O outro tipo de modelos atualmente mostra relacionamentos de mão única, como comandos dados ao Alexa ou gritos no Google Maps quando mostra uma direção errada. No entanto, o modelo de IA não parece responder ao comportamento raivoso. Em vez disso, ele se curva ao comandante todas as vezes. Um exemplo desse tipo de modelo de IA é o robô “Sophia” criado pela Hanson Robotics. O bot humanóide tem a capacidade de ver e responder a interações mostrando diferentes expressões faciais.

A teoria da mente é um pouco avançada e provará ser uma companhia melhor. Esses tipos de modelos são vistos em seus estágios iniciais.

4. Autoconsciente

• Esse tipo de IA representa o estágio final da IA ​​que ainda não foi desenvolvida na prática, mas está presente apenas nas histórias. Esses tipos de máquinas ainda são um conceito hipotético de inteligência artificial, mas quando desenvolvidos serão mais inteligentes que o humano.
• O modelo de autoconsciência da IA ​​é um passo além do que a teoria da mente terá pensamentos e reações autoguiadas
• Os modelos evoluirão para um ponto em que o sistema atinja um estado de autoconsciência. É uma das pesquisas de IA definitivas
• Os modelos não apenas terão emoções com aqueles com quem interagem, mas também terão suas próprias crenças e desejos.
• Embora o modelo possa levar ao progresso da civilização, também pode resultar em situações catastróficas. Com a obtenção dos estados de autoconsciência, as máquinas estarão tendo as ideias de autopreservação. Isso pode levar a uma situação em que a IA assumirá o controle da humanidade por meio da trama de esquemas por esse tipo de IA.

Conclusão

A principal suposição por trás do desenvolvimento de diferentes tipos de IA é que a inteligência humana pode ser representada na forma de operações simbólicas que podem ser programadas por um computador digital. Exemplos de IA mostraram até que ponto os modelos de IA podem perceber o mundo real. Com o desenvolvimento de conceitos hipotéticos de modelos de IA, pode haver a necessidade de máquinas mais desenvolvidas para suportar a complexidade do pensamento humano.

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