Mis on tehisintellekt ja kuidas see erineb generatiivsest tehisintellektist?

Alates AI läbimurdest rambivalgusesse 2022. aasta lõpus on peaaegu iga nädal ilmunud tuhandeid tehisintellekti mudeleid. See võib olla peadpööritav, kui üritate sammu pidada sellega, mis mida teeb.

Kui olete AI põhitõdedega tuttav, võite juba teada generatiivsest tehisintellektist (GAI). Ja vastupidi, te ei pruugi olla nii tuttav teist tüüpi tehisintellektiga, mida nimetatakse tehisintellektiks (AGI).

Kuigi need kõlavad sarnaselt, pole nad päris samad. Ja ei, see pole ainult sellepärast, et nende akronüümide tähti vahetatakse. Mis vahe on neil kahel?

Mis on tehisintellekt?

Kujutage ette tehisintellekti, mis suudab mõelda, arutleda, tajuda, järeldada – kõike, mida inimesed saavad teha. See ja palju muud peakski olema tehisintellekt. Kuigi teoreetiline, suudab tehisintellekt (AGI) täita mis tahes intellektuaalset ülesannet nagu inimene, kuid vähemate vigadega või ilma nendeta.

See erineb kitsast tehisintellektist (ANI), mis on teatud valdkonnas või ülesannete hulgas kõrgelt kvalifitseeritud. Kitsas intelligentsus on loodud silma paistma ainult ühe või väga väheste konkreetsete ülesannetega, nagu emeriitprofessor väga nišivaldkonnas.

Pakutakse, et AGI on tehisintellekt, mis suudab tunda, teha oma tunnete põhjal otsuseid, lahendada probleeme, õppida, töödelda keeli ja teostada muid kognitiivseid võimeid. Ilma eelneva andmete sisestamiseta peaks AGI välja pakkuma midagi tähenduslikku, sõltumata kaasatud muutujatest.

Ulme AI-d jõuavad vaevu lähedale, nii et AGI on endiselt vaid teooria. Kuigi mõned töös olevad AI mudelid on AGI kirjelduse lähedal, toetub see siiski suuresti esitatud andmetele ega ole veel moodustanud sõltumatut põhjendust. Kuigi nad on suurepärased probleemide lahendamise, loomuliku keele töötlemise ja muu sarnase osas, on nad veel kaugel, enne kui saaksime neid nimetada täiemahulisteks AGI-deks.

Näiteks Google DeepMind töötab ööd ja päevad selle nimel, et arendada AGI mudeleid, mis võiksid olla samaväärsed inimese intelligentsusega ning millel on võime õppida ja arutleda täpselt nagu inimesed. Lisateabe saamiseks vaadake hämmastavaid asju, mida Google'i DeepMindi olemasolevad robotid suudavad teha.

Millised on tehisintellekti potentsiaalsed rakendused? Noh, see tõotab leida tähtsust igas mõeldavas valdkonnas. Näiteks AGI ja biotehnoloogia võivad pakkuda esmaklassilist tervishoiuteenust murdosa kuludest. See võib isikupärastada raviplaane ja kiirendada diagnoosimist minimaalsete vigadega.

See suudab teha neid ja palju muud sellistes valdkondades nagu robootika ja automatiseerimine, teadusuuringud, haridus, põllumajandus, kosmoseuuringud jne.

Mis on generatiivne tehisintellekt?

Nagu varem mainitud, kuuluvad sellesse kategooriasse enamik kirjutamise ajal eksisteerinud tehisintellekti mudeleid.

Generatiivne tehisintellekt (GAI) hõlmab mis tahes tehisintellekti, mis, nagu nimigi viitab, genereerib varem imputeeritud andmete põhjal uut materjali, olgu selleks heli, pilt või tekst. Teisisõnu, mis tahes tehisintellekti, mille peate esitama viipasid sisu loomiseks või vastama päringutele, pääsedes juurde salvestatud teabele, võib klassifitseerida GAI-ks.

Näiteks tavalised tekstist kõneks ja pildist pildiks tõlkijad ning uuemad arendused nagu DALL-E (Mis on DALL-E?), MuseNet, Style-based Generative Adversarial Networks (StyleGAN), Jukebox ja Generative Pre-trained Transformers (GPT-3, GPT-3.5, GPT-4) on liigitatud Generatiivse AI alla.

Generatiivne AI kasutab süvaõppe tehnikaid, et luua sisu viipadele võimalikult lähedal. Nad kasutavad viipasid ehitusmaterjalina, et luua sisu, mida soovite toota. Siin on mõned näiteid selle kohta, mida ChatGPT teie heaks teha saab kui soovite selle kohta rohkem teada saada.

Kuidas on üldine tehisintellekt ja generatiivne tehisintellekt sarnased?

Kuigi AGI ja Generative AI erinevad oma toimimisviiside ja teadmiste poolest, on neil mitmeid ühiseid jooni.

1. Õppimine

AGI ja GAI on masinõppemudelid, mis õpivad sügavaid närvivõrke kasutades järelevalvega, pooljärelvalvega ja järelevalveta algoritmide kaudu. See on selleks, et nad saaksid andmeid analüüsida ja töödelda, et luua sisu kooskõlas viipa kontekstiga.

Nagu inimesed, saavad AGI mudelid õppida erinevatest andmetest ja kogemustest. Samal ajal koolitatakse GAI-d olemasolevate suurte andmekogumitega, et mõista nende aluseks olevaid mustreid ja andmete vahelisi seoseid, et luua uusi, sisukaid ja asjakohaseid andmeid.

2. Rakenduste valik

Nii AGI-d kui ka GAI-d saab kasutada paljudel eesmärkidel, sealhulgas, kuid mitte ainult, teksti-, pildi- ja videosisu jaoks.

Generatiivset tehisintellekti saab arendada erinevatel eesmärkidel piiratud valdkondades. Teisalt on tehisintellekt loomulikult rakendatav igas eluvaldkonnas, kuna suudab iseseisvalt arutleda ja ülesandeid täita.

3. Muutuste katalüsaatorid

Tehnoloogilise arengu eesmärk on soodustada muutusi ja kasvu. AGI ja GAI on hädavajalikud väga vajalike muutuste ja uuenduste kiireks jälgimiseks, mida maailm hädasti vajab.

Kasutatavate GAI ja AGI kasutuselevõtuga on inimkond kindel, et peagi järgneb kiire edasiminek, mis vähendab plahvatuslikult inimese tööaega.

4. Eetilise dilemma allikas

Ehkki tehisintellektilt lisaabi saamine kõlab hea ideena, tekib mitu muret, kui on vaja selgelt määratleda, mida on tehisintellektil eetiliselt õige jälgida.

Generatiivse AI puhul on olnud mure autoriõiguse reeglite pärast tehisintellekti kunstiga ja isegi küsimusi selle kohta, kas tehisintellekti kunst on tõeline kunst. Piisavalt aega andes võib AGI näha inimkonda mõttetuna ja liikuda inimkonna hävitamise poole – ulmeline õudus, mis muudab reaalsuseks.

Tehisintellekti valdkonna eeskirjad on olnud keerulised, kuna need on inimkonna jaoks kaardistamata veed.

Kuidas erineb tehisintellekt generatiivsest tehisintellektist?

Kõige olulisem erinevus nende vahel on see, et AGI on alles väljatöötamisel, samas kui GAI on olemas ja juba kasutusel. Muud erinevused on järgmised:

1. Töörežiimid

Peale selle, et AGI on endiselt arvutiteadlaste sooviloendis, on nende töörežiimid märkimisväärselt erinevad.

Üldine tehisintellekt ei piirdu ühegi konkreetse ülesande või valdkonnaga, ülesannete täitmine ilma konkreetse programmeerimiseta. Teisest küljest keskendub generatiivne AI olemasolevate mustrite ja andmete põhjal nišis uue sisu loomisele.

2. Kohanemisvõime

AGI saab õppida ja kohaneda uute olukordadega, samas kui generatiivne AI on piiratud sisendandmete ja konkreetse domeeniga, milles see töötab.

Organisatsiooni müüki ja rahandust jälgiv AGI suudab järsu muutuse, näiteks pandeemia korral, kohaneda. AGI mudel suudab olemasolevate andmete põhjal teha intelligentseid järeldusi ja konfigureerida organisatsiooni toiminguid uuele arengule vastavaks.

See on midagi generatiivset AI-d, mida üksi ei saa teha.

3. Tunnetus

Üldine tehisintellekt on oma probleemide lahendamisel tõenäoliselt üsna inimlik. See on vastupidine generatiivsele AI-le, mis töötab eelnevalt väljaõpetatud sisend-väljundjärjestustel. Generatiivne AI saab teha ainult seda, milleks ta oli programmeeritud, ei rohkem ega vähem. AGI seevastu õpib, arutleb, võrdleb ja järeldab.

Lihtsamalt öeldes võib AGI mõelda nagu inimene ja võib-olla isegi paremini.

4. Õppimisviis

Generatiivne tehisintellekt õpib sageli järelevalveta koolituse kaudu ulatuslike andmeressursside kaudu, mis õpetab looma olemasolevast sisust uut sisu.

AGI kasutab nii juhendatud kui ka juhendamata õppimise ja tugevdusõppe kombinatsiooni. See tagab, et ta saab teha arukaid valikuid, pidades silmas tema käsutuses olevaid tohutuid ressursse.

GAI, AGI ja muud

Ei saa eitada, et üldine tehisintellekt on unistuste värk, mis muutub kiiresti reaalsuseks. Me alles harjume generatiivse tehisintellektiga, kuid ei tohi liiga mugavaks muutuda.

Üldine tehisintellekt läheb peagi pelgast teooriast kaugemale, vaid on intelligentsuse sisustatud aktiivne vorm, mis loodetavasti töötab koos meiega ja meie jaoks.