Вы подписаны на Машинное обучение доступно
Отлично! завершите оплату для полного доступа к Машинное обучение доступно
Снова приветствуем Вас! Вы успешно авторизовались
Успех! Аккаунт активирован, и Вы имеете полный доступ к контенту.
Сильный искусственный интеллект (Strong AI)

Сильный искусственный интеллект (Strong AI)

in

Сильный (общий) искусственный интеллект (AGI) – теоретическая форма Искусственного интеллекта (AI), используемая для описания определенного образа мышления: если исследователи смогут разработать машину с интеллектом, равным человеческому, у него будет самосознание, способное решать проблемы, учиться и планировать будущее.

Сильный ИИ нацелен на создание интеллектуальных машин, неотличимых от человеческого разума. Но, как и ребенок, ИИ-машине придется учиться через вводимые данные и опыт, постоянно развивая свои способности с течением времени.

Хотя исследователи искусственного интеллекта как в академических кругах, так и в частном секторе инвестируют в создание общего искусственного интеллекта, сегодня он существует только как теоретическая концепция, а не материальная реальность. Одни склоняются к оптимистичному прогнозу: мы можем достичь невероятных высот в области искусственного интеллекта; другие скажут, что сильные системы искусственного интеллекта даже не могут быть разработаны. Пока критерии успеха, такие как интеллект и понимание, не будут четко определены, последние верны в своем убеждении. На данный момент многие используют тест Тьюринга для оценки интеллекта системы ИИ.

Тест Тьюринга

Алан Тьюринг разработал тест Тьюринга в 1950 году и обсуждал его в своей статье «Вычислительные машины и интеллект». Первоначально известный как "игра в имитацию", тест оценивает, можно ли отличить поведение машины от поведения человека. В этом тесте участвует человек, известный как «дознаватель», который пытается определить разницу между результатами, созданными компьютером, и результатами, созданными человеком, с помощью серии вопросов. Если дознаватель не может надежно отличить машины от людей, машина проходит испытание. Однако, если оценщик может правильно идентифицировать человеческие реакции, это не позволит причислить машину к категории "интеллектуальная".

Хотя нет установленных руководящих принципов оценки для теста Тьюринга, ученый указал, что человек-оценщик будет иметь только шанс в 70% правильно определить человеческий или компьютерный разговор через 5 минут. Тест Тьюринга привел к всеобщему признанию идеи машинного интеллекта.

Однако исходный тест проверяет только два набора навыков – чат или шахматы. Сильный ИИ должен одинаково хорошо выполнять множество задач, что привело к разработке расширенного теста Тьюринга. Этот тест оценивает текстовые, визуальные и слуховые характеристики ИИ и сравнивает их с результатами, созданными человеком. Эта версия используется в знаменитом конкурсе на приз Лебнера, где судья-человек угадывает, был ли результат создан человеком или компьютером.

Тенденции

Хотя явных примеров сильного искусственного интеллекта нет, область быстро обновляется. Возникла другая теория искусственного интеллекта, известная как Искусственный суперинтеллект (ASI) или суперинтеллект. Этот тип превосходит сильный ИИ по способностям. Тем не менее, Super AI по-прежнему остается чисто умозрительной концепцией, поскольку нам еще предстоит создать примеры Strong AI.

Есть области, в которых ИИ играет более важную роль, например:

  • Кибербезопасность: искусственный интеллект возьмет на себя больше функций в мерах кибербезопасности организаций, включая обнаружение правонарушений, мониторинг и анализ угроз, реагирование на инциденты и анализ рисков.
  • Развлечения и создание контента: программы по информатике уже становятся все лучше и лучше в создании контента, будь то копирайтинг, поэзия, видеоигры или даже создание фильмов. Приложение ИИ для генерации текста GBT-3 OpenAI уже создает контент, который практически невозможно отличить от копии, написанной людьми.
  • Распознавание и прогнозирование поведения: алгоритмы прогнозирования сделают ИИ сильнее, начиная от приложений для прогнозирования погоды и фондового рынка и заканчивая, что еще более интересно, прогнозированием поведения человека. Это также вызывает вопросы относительно скрытых предубеждений и этического ИИ. Некоторые исследователи ИИ в сообществе ИИ настаивают на наборе антидискриминационных правил, которые часто ассоциируются с понятием Справедливости (Fairness).

Автор оригинальной статьи: IBM Cloud Education