Înțelegerea tuturor tipurilor de inteligență artificială

Inteligență artificială

O ramură interdisciplinară a științei, inteligența artificială se concentrează pe dezvoltarea mașinilor cu capacitatea de a îndeplini sarcini prin inteligența umană. Se referă la procesul de simulare a inteligenței umane în mașini. Sistemele sunt special antrenate pentru a imita comportamentul și acțiunea umană și sunt programate în consecință. Învățarea, raționamentul și percepția sunt obiectivele inteligenței artificiale. AI este folosit în mai multe industrii, cum ar fi; asistența medicală, finanțele etc. au aplicat eficient AI.

Explorarea diferitelor tipuri de IA va oferi o imagine clară a tipurilor existente și a provocărilor asociate cu IA în tipurile viitoare.

Cum este clasificată AI?

Scopul principal al inteligenței artificiale este de a imita procesul inteligenței umane. Prin urmare, criteriile utilizate pentru clasificarea AI sunt gradul în care un sistem AI poate replica capacitățile umane. Prin urmare, modelele sunt considerate a fi cele mai evoluate tipuri de IA dacă pot îndeplini funcții mai asemănătoare omului cu o eficiență similară. Pe de altă parte, acele tipuri de IA care au performanță și funcționalitate limitate sunt considerate un tip de IA mai puțin evoluat.

În mare parte, inteligența artificială poate fi împărțită în două categorii: bazată pe capacități și bazată pe funcții.

Tipuri de inteligență artificială

I). IA de tip 1: Pe baza capacităților

1. AI slabă sau AI îngustă (Inteligentă îngustă artificială, ANI)

• Când orice sarcină dedicată trebuie îndeplinită cu inteligență, de aici intervine IA îngustă. Este cel mai comun tip de IA din lume.
• Deoarece modelul poate îndeplini doar o sarcină pentru care este antrenat, IA îngustă este denumită și IA slabă. Este incapabil să performeze dincolo de câmpul său.
• Unul dintre cele mai bune exemple de IA îngustă este Apple Siri, care funcționează pe un set de funcții predefinite.
• Un alt exemplu de IA îngustă este supercomputerul IBM Watson care combină învățarea automată și procesarea limbajului natural cu o abordare a sistemelor experte.
• Exemple de IA îngustă includ jocul de șah, recunoașterea vorbirii etc.

2. IA generală (inteligență generală artificială)

• Orice sarcină intelectuală similară cu oamenii poate fi îndeplinită de acest tip de IA.
• Ideea din spatele dezvoltării modelului constă în faptul că ar trebui să existe un sistem mai inteligent care să fie capabil să gândească ca un om și inteligent.
• În prezent, nu există niciun tip de astfel de sistem. Cu toate acestea, cercetătorii se concentrează pe dezvoltarea unui astfel de sistem de IA.

3. Super AI (Super Inteligență Artificială)

• Acest tip de IA este un rezultat al IA generală, în care sistemul ar fi capabil să îndeplinească orice sarcină mult mai bine decât oamenii prin capacitatea proprietăților cognitive.
• Caracteristicile super AI includ planificarea, învățarea, rezolvarea unui puzzle, efectuarea de ajustări etc. De la sine.
• Dezvoltarea unui sistem super AI este încă o provocare și este un concept ipotetic al AI.

II). Tipul 2: Pe baza funcționalității

1. Mașini reactive

• Este cea mai simplă formă de inteligență artificială care îndeplinește funcții de bază. Acestea sunt, de asemenea, cele mai vechi forme de IA cu o capacitate limitată.
• Niciun tip de învățare nu este implicat în acest tip de IA. Modelul generează o ieșire ca reacție la o anumită intrare. Nu există nicio stocare a vreunei intrări și, prin urmare, nu există capacitatea de a „învăța”.
• Modelul se bazează pe capacitatea minții umane de a răspunde la diverși stimuli. Nu există experiențe din trecut care să fie folosite pentru a decide acțiunile prezente.
• Pentru răspunsul automat la un set limitat de intrări, pot fi preferate aceste tipuri de modele AI.
• Mașinile reactive pot funcționa numai în funcție de sarcina pentru care sunt programate. Dincolo de asta, mașinile nu reușesc să funcționeze, deoarece nu au cunoștințe sau concepte despre lume.
• Una dintre caracteristicile acestor tipuri de modele AI este că mașinile se vor comporta întotdeauna în același mod în care sunt programate, indiferent de momentul și locul de execuție a sarcinilor.
• Nicio creștere nu este asociată cu mașinile reactive, doar stagnarea în acțiuni și comportamente recurente.

Exemple de inteligență artificială pot fi găsite în Deep Blue de la IBM, supercomputerul IBM pentru jocul de șah, care este o mașină de joc care l-a învins pe marele maestru Garry Kasparov în 1997. Aparatul poate identifica piesele pe o tablă de șah și are capacitatea de a-și prezice următoarea mișcare. . Apoi alege mișcarea optimă din setul de posibilități. Această mașină își folosește cunoștințele prezente fără niciun concept al trecutului.

2. Memoria limitată

• Tipul de memorie limitată al AI cuprinde modele care derivă cunoștințe din informațiile învățate anterior, date stocate sau evenimente.
• Pe lângă capacitățile mașinilor reactive, memoria limitată este capabilă să ia decizii din învățarea din date istorice. Acest tip de IA implică procesul de stocare a datelor anterioare sau a predicțiilor anterioare. Aceste date ajută în cele din urmă la realizarea de predicții mai bune.
• Modelele sunt antrenate cu volume mari de date de antrenament. Aceste date sunt apoi stocate ca model de referință în memoria sistemului pe care îl folosește pentru rezolvarea problemelor viitoare.

Aplicarea acestui tip de AI poate fi găsită în asistenți virtuali, chatbot, etc.

Aplicarea memoriei limitate poate fi explicată prin conceptul de mașini autonome.

• Mașinile care se conduc singure privesc în trecut ca și cum ar observa viteza și direcția altor mașini. Acest lucru nu se realizează la un moment dat, dar necesită sarcina de a identifica obiecte specifice în timp.
• Informațiile menționate mai sus, împreună cu marcajele benzilor, semafoarele, curbura drumului etc. sunt deja preprogramate în mașini. Cu aceste informații, mașinile cu conducere autonomă pot decide când să schimbe benzile sau să evite să fie lovite etc.
• Informațiile sunt trecătoare și nu sunt salvate ca biblioteca de experiență a mașinii.

Tipul de memorie limitată al AI este aplicat în trei tipuri diferite de modele.

1. Consolidarea învățării

Acest tip de model este aplicat în învățarea automată pentru a prezice rezultate viitoare prin interacțiunea cu mediul. Constă din cicluri de încercări și erori. Exemple de modele de întărire includ învățarea computerului cum să joace șah.

2. Memoria pe termen lung (LSTM)

Modelele LSTM ajută la prezicerea următorului rezultat într-o secvență. Prin urmare, articolele din trecut sunt considerate mai puțin importante decât articolele actuale.

3. Rețele adversare generative evolutive (E-GAN)

Acest tip de model continuă să evolueze arătând procesul unui lucru în creștere. Nu urmează o cale definită de fiecare dată, ci se modifică. Aceste modificări ar putea duce la predicția unei căi de rezistență mai bune sau cele mai mici. Procesul de simulare al modelului E-GAN seamănă oarecum cu evoluția oamenilor de pe pământ.

Sistem de lucru cu memorie limitată

Acest tip de model funcționează în două moduri

• modelul este instruit continuu pe noile date
• Mediul AI al modelului oferă oportunitatea antrenării automate a modelului și reînnoirii acestuia asupra comportamentului modelului.

Cele două tipuri de IA menționate mai sus au fost practic găsite din abundență. Cu toate acestea, următoarele două tipuri de IA există ca concept teoretic sau în lucru.

3. Teoria minții

• Teoria minții reprezintă modelele de învățare automată care au o capacitate de luare a deciziilor egală cu cea a unei minți umane, dar realizată prin intermediul mașinilor.
• Cercetătorii sunt în prezent implicați în inovarea tipului conceptual de AI, „Teoria minții”.
• Acest tip de IA interacționează cu gândurile și emoțiile unui om. Aceste modele vor include înțelegerea faptului că gândurile și emoțiile oamenilor afectează rezultatul comportamental. Acest lucru influențează în cele din urmă procesul de gândire al „teoriei minții”.
• Unul dintre factorii importanți ai interacțiunii umane este interacțiunea socială. Prin urmare, mașinile ipotetice vor trebui să identifice, să înțeleagă, să rețină și să-și amintească rezultatul și comportamentele emoționale, știind în același timp cum să le răspundă.
• Cu informațiile obținute de la oameni, mașinile vor putea să le aplice și să le adapteze la învățarea lor. Drept urmare, ei vor ști să comunice și să trateze diferite situații.
• O formă foarte avansată de IA.

Celălalt tip de modele în prezent arată relații unidirecționale, cum ar fi comenzile date lui Alexa sau strigătul la Google Maps când arată o direcție greșită. Cu toate acestea, modelul AI nu pare să răspundă la comportamentul furios. În schimb, se înclină de fiecare dată în fața comandantului. Un exemplu de acest tip de model AI este robotul „Sophia” creat de Hanson Robotics. Robotul umanoid are capacitatea de a vedea și de a răspunde la interacțiuni care arată diferite expresii faciale.

Teoria minții este puțin avansată și se va dovedi a fi însoțitori mai buni. Aceste tipuri de modele sunt văzute a fi în stadiile lor de început.

4. Conștient de sine

• Acest tip de IA reprezintă stadiul final al AI care nu a fost încă dezvoltat practic, dar își are prezența doar în povești. Aceste tipuri de mașini sunt încă un concept ipotetic de inteligență artificială, dar atunci când sunt dezvoltate, vor fi mai inteligente decât omul.
• Modelul AI al conștientizării de sine este un pas mai departe decât teoria minții va avea gânduri și reacții autodirijate.
• Modelele vor evolua până la un punct în care sistemul atinge o stare de conștientizare de sine. Este una dintre cele mai recente cercetări AI
• Modelele nu vor avea doar emoții cu cei cu care interacționează, dar vor avea propriile convingeri și dorințe.
• Deși modelul poate duce la progresul civilizației, ar putea duce și la situații catastrofale. Odată cu atingerea stărilor de conștientizare de sine, mașinile vor avea idei de autoconservare. Acest lucru ar putea duce la o situație în care AI va prelua umanitatea prin trasarea schemelor de către acest tip de IA.

Concluzie

Principala ipoteză din spatele dezvoltării diferitelor tipuri de IA este că inteligența umană poate fi reprezentată sub formă de operațiuni simbolice care ar putea fi programate de un computer digital. Exemplele de inteligență artificială au arătat în ce măsură modelele de inteligență artificială pot percepe lumea reală. Odată cu dezvoltarea în continuare a conceptelor ipotetice ale modelelor AI, ar putea fi nevoie de mașini mai dezvoltate pentru a sprijini complexitatea gândirii umane.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre inteligența artificială, consultați programul Executive PG de la IIIT-B și upGrad în învățare automată și AI, care este conceput pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 450 de ore de formare riguroasă, peste 30 de studii de caz și sarcini, IIIT -B Statut de absolvenți, peste 5 proiecte practice practice și asistență la locul de muncă cu firme de top.