Home-theater-designers
Otkako je umjetna inteligencija dospjela u središte pozornosti krajem 2022., tisuće modela umjetne inteligencije pojavljuju se gotovo svaki tjedan. Može biti vrtoglavo pokušavati pratiti tko što radi.
Ako ste upoznati s osnovama umjetne inteligencije, možda već znate za generativnu umjetnu inteligenciju (GAI). S druge strane, možda niste toliko upoznati s drugom vrstom umjetne inteligencije koja se zove opća umjetna inteligencija (AGI).
MAKEUSEOF VIDEO DANA POMICI SE ZA NASTAVAK SA SADRŽAJEM
Iako zvuče slično, nisu sasvim isti. I ne, nije samo zato što su im slova akronima zamijenjena. Dakle, koja je razlika između to dvoje?
Što je umjetna opća inteligencija?
Zamislite umjetnu inteligenciju koja može misliti, zaključivati, opažati, zaključivati – sve ono što ljudi mogu učiniti. To je, i više od toga, ono što bi umjetna opća inteligencija trebala biti. Iako teoretski, umjetna opća inteligencija (AGI) može izvršiti bilo koji intelektualni zadatak, baš kao i čovjek, ali s manje ili bez pogrešaka.
Razlikuje se od umjetne uske inteligencije (ANI), koja je visoko vješta u određenom području ili nizu zadataka. Narrow Intelligence osmišljen je za postizanje samo jednog ili vrlo malo specifičnih zadataka, poput profesora emeritusa u vrlo nišnoj disciplini.
Predlaže se da je AGI umjetna inteligencija koja može osjećati, donositi odluke na temelju svojih osjećaja, rješavati probleme, učiti, obrađivati jezike i obavljati druge kognitivne sposobnosti. Bez prethodnog unosa podataka, AGI bi trebao smisliti nešto smisleno, bez obzira na uključene varijable.
Znanstvena fantastika umjetne inteligencije jedva se približila, tako da je AGI još uvijek samo teorija. Iako su neki modeli umjetne inteligencije u izradi blizu AGI-jevog opisa, još uvijek se uvelike oslanja na dostavljene podatke i tek treba formirati neovisno razmišljanje. Iako su izvrsni u rješavanju problema, obradi prirodnog jezika i slično, još su daleko prije nego što ih možemo nazvati punim AGI-jem.
Na primjer, Google DeepMind radi danonoćno na razvoju AGI modela koji mogu biti u rangu s ljudskom inteligencijom, sa sposobnošću učenja i razmišljanja poput ljudi. Da biste saznali više, pogledajte nevjerojatne stvari koje Googleovi DeepMind postojeći botovi mogu učiniti .
Dakle, koje su potencijalne primjene opće umjetne inteligencije? Pa, obećava da će pronaći važnost u svakom zamislivom polju. Na primjer, AGI i biotehnologija mogu pružiti vrhunsku zdravstvenu skrb uz djelić cijene. Može personalizirati planove liječenja i ubrzati dijagnozu uz minimalne pogreške.
Može učiniti ovo i mnogo više u područjima kao što su robotika i automatizacija, istraživanje, obrazovanje, poljoprivreda, istraživanje svemira itd.
Što je generativna umjetna inteligencija?
Kao što je ranije spomenuto, većina AI modela koji postoje u vrijeme pisanja ovog teksta spadaju u ovu kategoriju.
Generativna umjetna inteligencija (GAI) uključuje bilo koju umjetnu inteligenciju koja, kao što naziv implicira, stvara novi materijal, bilo da se radi o zvuku, slici ili tekstu, iz prethodno imputiranih podataka. Drugim riječima, bilo koja umjetna inteligencija kojoj morate dati upute za generiranje sadržaja ili odgovaranje na zahtjeve pristupanjem pohranjenim informacijama može se klasificirati kao GAI.
Na primjer, uobičajeni prevoditelji teksta u govor i slike u sliku i noviji razvoj poput DALL-E ( Što je DALL-E? ), MuseNet, Generative Adversarial Networks (StyleGAN), Jukebox i Generative Pre-trained Transformers (GPT-3, GPT-3.5, GPT-4) kategorizirani su pod Generative AI.
Generativna umjetna inteligencija koristi tehnike dubokog učenja za generiranje sadržaja što je moguće bliže upitima. Oni koriste upite kao građevinski materijal za izradu sadržaja koji tražite. Evo nekih primjeri onoga što ChatGPT može učiniti za vas ako želite saznati više o tome.
Po čemu su umjetna opća inteligencija i generativna umjetna inteligencija slične?
Iako se razlikuju po načinu rada i stručnosti, AGI i Generative AI imaju nekoliko zajedničkih stvari.
1. Učenje
AGI i GAI su modeli strojnog učenja koji uče putem nadziranih, polunadziranih i nenadziranih algoritama koristeći duboke neuronske mreže. Ovo je za njih kako bi mogli analizirati i obraditi podatke za generiranje sadržaja u skladu s kontekstom upita.
Kao i ljudi, AGI modeli mogu učiti iz raznih podataka i iskustava. U isto vrijeme, GAI je obučen na postojećim velikim skupovima podataka kako bi razumio temeljne obrasce i odnose između podataka za generiranje novih, smislenih i relevantnih podataka.
2. Raspon primjena
I AGI i GAI mogu se koristiti za širok raspon svrha, uključujući ali ne ograničavajući se na tekstualni, slikovni i video sadržaj.
Generativna umjetna inteligencija može se razviti da služi u različite svrhe u ograničenim područjima. S druge strane, umjetna opća inteligencija prirodno je primjenjiva u svim sferama života, jer može samostalno rasuđivati i obavljati zadatke.
3. Katalizatori za promjene
Cilj tehnološkog napretka je poticanje promjena i rasta. AGI i GAI nezamjenjivi su u brzom praćenju prijeko potrebnih promjena i inovacija koje su svijetu prijeko potrebne.
S uvođenjem korisnih GAI i AGI, čovječanstvo je uvjereno da uskoro slijedi brzi napredak, eksponencijalno skraćujući ljudsko radno vrijeme.
4. Izvor etičke dileme
Iako dobivanje dodatne pomoći od umjetne inteligencije zvuči kao dobra ideja, javlja se nekoliko problema kada treba postaviti jasnu granicu onoga što je etički ispravno da AI nadzire.
S Generative AI, bilo ih je zabrinutost oko pravila o autorskim pravima oko AI umjetnosti pa čak i pitanja o tome je li AI umjetnost prava umjetnost . AGI bi, uz dovoljno vremena, mogao vidjeti čovječanstvo kao besmisleno i pokrenuti njegovo istrebljenje - znanstveno-fantastični horor koji pretvara stvarnost.
Propisi u području umjetne inteligencije bili su izazovni jer su to neistražene vode za ljudsku rasu.
Kako se umjetna opća inteligencija razlikuje od generativne umjetne inteligencije?
Najznačajnija razlika između njih je u tome što AGI tek treba biti razvijen, dok GAI postoji i već se koristi. Ostale razlike leže u sljedećem:
1. Načini rada
Osim činjenice da je AGI još uvijek na listi želja informatičara, njihovi načini rada su izrazito različiti.
Umjetna opća inteligencija nije ograničena na bilo koji specifični zadatak ili domenu, izvršavajući zadatke bez posebnog programiranja. S druge strane, generativni AI fokusiran je na generiranje novog sadržaja unutar niše na temelju postojećih obrazaca i podataka.
2. Prilagodljivost
AGI može učiti i prilagođavati se novim situacijama, dok je generativna AI ograničena ulaznim podacima i specifičnom domenom u kojoj djeluje.
AGI koji nadzire prodaju i financije organizacije moći će se prilagoditi u slučaju iznenadne promjene poput pandemije. AGI model moći će donositi inteligentne zaključke iz dostupnih podataka i rekonfigurirati operacije organizacije kako bi zadovoljile novi razvoj.
To je nešto što generativna umjetna inteligencija sama po sebi ne može učiniti.
3. Spoznaja
Opća umjetna inteligencija je vjerojatno prilično slična ljudskoj u svom pristupu rješavanju problema. Ovo je suprotno Generativnoj umjetnoj inteligenciji, koja radi na unaprijed obučenim ulazno-izlaznim sekvencama. Generativna umjetna inteligencija može učiniti samo ono za što je programirana, ni više ni manje. AGI će, s druge strane, učiti, razmišljati, uspoređivati i zaključivati.
kopirajte datoteke s Mac -a na računalo
Jednostavno rečeno, AGI može razmišljati kao čovjek, a možda čak i bolje.
4. Pristup učenju
Generativna umjetna inteligencija često uči kroz nenadziranu obuku putem opsežnih izvora podataka, koji je uče kako stvoriti novi sadržaj od prethodno postojećih.
AGI će koristiti kombinaciju nadziranog i nenadziranog učenja i učenja za potkrepljivanje. To osigurava da može donositi inteligentne odluke u odnosu na ogromne resurse koji su mu na raspolaganju.
GAI, AGI i dalje
Ne može se poreći da je umjetna opća inteligencija stvar snova koji se brzo pretvaraju u stvarnost. Tek se navikavamo na generativnu umjetnu inteligenciju, ali ne smijemo se previše osjećati ugodno.
Umjetna opća inteligencija uskoro će prijeći samo puku teoriju, već razrađeni aktivni oblik inteligencije, koji će, nadamo se, raditi s nama i za nas.