AI kan vara både stark och svag. Men hur skiljer sig dessa två tekniker åt?

Vi uppfattar ofta artificiell intelligens (AI) som beräkningsintelligens som efterliknar det mänskliga sinnet. Denna karakterisering stämmer dock inte för alla AI-system, eftersom olika typer av AI har distinkta egenskaper. Två huvudkategorier inom AI är "stark AI" och "svag AI", som representerar olika tillvägagångssätt för maskinintelligens.

Låt oss nu titta på de grundläggande skillnaderna mellan stark AI och svag AI och utforska AI-teknikens nuvarande tillstånd.

Vad är svag AI?

Svag AI, även känd som smal AI, hänvisar till AI-applikationer som är speciellt utformade för att automatisera uppgifter som kräver en viss kognitiv färdighet. Denna kategori av AI använder maskininlärningsmodeller som är skräddarsydda för specifika uppgifter som objektigenkänning, chatbot-interaktioner, personliga röstassistenter, autokorrigeringssystem och Googles sökalgoritmer, bland annat andra.

Du kanske undrar varför denna kategori av AI kallas "svag" AI. Termen "svag" kan felaktigt antyda att dessa AI-applikationer saknas på något sätt. Det är dock viktigt att inse att de snabba framstegen inom AI och deras genomgripande inverkan inom olika branscher till stor del beror på smal maskinintelligens. Etiketten "svag" indikerar att dessa applikationer fokuserar på en specifik eller snäv kognitiv funktion.

instagram viewer

Tillämpningar av svag AI

ChatGPT, Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E och Bard är bara några exempel på AI-verktygen som tog världen med storm 2022 och 2023. Det är anmärkningsvärt att så många yrken använder sin utbredda tillämpning, till och med väckte debatter om potentialen för AI att ersätta människor och lämnar många av oss med frågan, "Kan ChatGPT ersätta mig?"

Det är dock viktigt att notera att dessa fantastiska verktyg fortfarande klassificeras som exempel på "svag AI" i aktion.

Låt oss utforska sju vanliga tillämpningar av svag AI:

  1. Spamfilter för e-post: Funktioner utformade för att upptäcka och vidarebefordra skräppost till skräppostmappen.
  2. Chatbots: Verktyg som använder Natural Language Processing (NLP) att interagera med människor är ett annat exempel på svag AI.
  3. AI-artister: Datorgenererad konst som använder AI kan förvandla naturliga språkinstruktioner till bilder och faller också under paraplyet av smal AI.
  4. Smarta röstassistenter: Siri, Cortana, Alexa och andra kan utföra många uppgifter för din räkning genom att svara på röstkommandon.
  5. Algoritmer för sociala medier: Rekommendationerna på plattformar som Twitter, Instagram, Facebook eller till och med Spotify drivs alla av svaga AI-algoritmer.
  6. Autonom körning: De självkörande funktion i fordon är ännu en tillämpning av svag AI.
  7. Sjukvård: AI-tillämpningar inom vården, såsom medicinska diagnostiska system som kan identifiera sjukdomar med minimal mänsklig inblandning, fungerar som ytterligare exempel på svag AI i aktion.

Trots termen "svag AI" är det tydligt att det har många verkliga applikationer som vi redan använder.

Begränsningar för svag AI

Den främsta anledningen till begränsningarna för AI idag är dess fokus på att automatisera specifika uppgifter för människor. Till exempel är ChatGPT och Google Bard designade som stora språkmodeller (LLM). De är speciellt programmerade för att generera textbaserat innehåll. På samma sätt är Midjourney och Stable Diffusion text-till-bild-generatorer begränsade till just denna funktion.

Låt oss utforska några av begränsningarna och nackdelarna med svag AI:

  • Begränsad kapacitet på grund av uppgiftsspecifika modeller.
  • Smala AI-applikationer är mycket beroende av data, vilket kräver stora datamängder för att lära sig och utföra vissa uppgifter.
  • I förlängningen kan användningen av stora datamängder skapa problem med integritet och databehandling.,
  • Svag AI förlitar sig ofta på mänsklig inblandning för att utföra uppgifter, vilket kan introducera mänskliga fördomar i processen.
  • Dessa applikationer kan vara mottagliga för cyberhot och sårbarheter.

Men trots dessa begränsningar har verktyg som ChatGPT blivit effektivt oumbärliga inom en kort period efter offentlig utgivning.

Vad är stark AI eller AGI?

I motsats till svag AI finns stark AI, även känd som artificiell allmän intelligens (AGI). Denna form av AI är baserad på tron ​​att beräkningskraft kan efterlikna mänskliga hjärnans förmåga, inklusive analytiskt tänkande och andra intellektuella förmågor. Strong AI syftar till att skapa maskiner som kan utföra alla intellektuella uppgifter som en människa kan göra, inte nödvändigtvis på samma sätt som människor.

Till skillnad från svag AI förlitar sig stark AI inte på specifika programmerade modeller för att utföra smala uppgifter. Istället har den potential att hantera allmänna uppgifter genom att simulera mänskliga hjärnfunktioner. AGI har förmågan att göra det möjligt för tekniska system att utvecklas över tid och anpassa sig till förändringar i miljön.

Det kommer att vara stark AI som sannolikt kommer att leda till singulariteten. Det är dock viktigt att notera att stark AI fortfarande är ett avlägset mål, eftersom mycket av arbetet inom detta område förblir till stor del teoretiskt. Själva konceptet med stark AI hämtar ofta inspiration från science fiction-filmer och romaner.

Tillämpningar av Strong AI

Eftersom utvecklingen av stark AI fortfarande måste slutföras, hitta den i praktisk, verklig värld scenarier är nästan omöjligt, vilket gör mycket av samtalet om dess användning och utveckling rent teoretisk. Men här är fem förväntade applikationer där stark AI kan användas:

  1. Emotionell intelligens och tankebearbetning: Förståelsen av mänskliga känslor och tankeprocesser kan införlivas i AGI-system, vilket gynnar branscher som sjukvård, utbildning och kundservice.
  2. Beslutsfattande: Maskiner utrustade med stark AI kan ha förmågan att fatta autonoma beslut baserat på rationalitet.
  3. Evolution: Starka AI-system skulle kunna göra det möjligt för maskiner att anpassa och modifiera sig själva för att bättre passa sin omgivning.
  4. Medvetande: Självkännedom och medvetna beslutsförmåga skulle kunna uppnås genom starka AI-system.
  5. Konstgjord kreativitet: Stark AI kan frigöra potentialen för artificiell kreativitet, vilket gör att maskiner kan generera innovativa idéer utan mänskliga instruktioner.

Trots den till stor del teoretiska karaktären hos AGI har den helt klart en enorm potential.

Begränsningar för stark AI

Stark AI eller AGI har potential att vara transformerande för vårt samhälle. Flera överväganden och utmaningar måste dock tas upp när sådana system implementeras.

  • Komplexitet, eftersom stark AI kräver stora mängder data och hög beräkningskraft för träning.
  • Etiska överväganden som uppstår från osäkerheten kring beteendet hos stark AI i verkliga scenarier (t.ex. AGI-system kan fatta skadliga beslut för människor).
  • AGI-system kommer att förlita sig mycket på mänskliga data, vilket kan leda till mänskliga fördomar.
  • Säkerhet och ansvar för handlingar av stark AI (t.ex. att bestämma vem som ska hållas ansvarig när saker går fel).

Med tanke på den världsföränderliga potentialen hos AGI måste omfattande reglering finnas på plats innan någon sådan produkt släpps till allmänheten. Det har det redan varit tillräckligt svårt att reglera generativ AI, och AGI kommer att öka dessa problem ytterligare.

Skillnader mellan stark och svag AI

Det finns flera anmärkningsvärda skillnader mellan stark och svag AI när det gäller deras syfte, inlärningsmetod och problemlösningsmetod. Låt oss utforska dessa distinktioner.

Syfte

En anmärkningsvärd skillnad mellan de två artificiella intelligenssystemen ligger i deras syfte. Svaga AI-system är främst designade för att automatisera specifika processer och utföra väldefinierade uppgifter, vilket leder till ökad effektivitet inom olika områden.

Å andra sidan syftar starka AI-system, även om de är hypotetiska, efter att efterlikna den mänskliga hjärnans funktion. Dessa system kan utan tvekan ha självmedvetenhet, medvetenhet och analytisk förmåga, vilket gör det möjligt för dem att utföra ett brett spektrum av allmänna uppgifter, ungefär som människor.

Inlärningsmetod

Smala AI- och AGI-system skiljer sig också åt i sina inlärningsmetoder. Smal AI förlitar sig på specifika datamängder för att lära sig mönster och utföra repetitiva uppgifter. Vanligtvis behandlar svag AI data genom att klassificera den baserat på förutbestämda kriterier.

Däremot kräver AGI-mekanismer omfattande mängder data för att utföra allmänna uppgifter, som syftar till att efterlikna det mänskliga sinnets kognitiva processer. Följaktligen använder AGI: er dataklustring och länkningsmetoder för att bearbeta och analysera information.

Tillvägagångssätt för problemlösning

Svaga AI-system är speciellt konstruerade för repetitiva uppgifter som kräver noggrann granskning av datamängder och mönsterigenkänning. Detta gör det möjligt för systemet att göra tillförlitliga förutsägelser och resultat.

I jämförelse har stark AI en problemlösningsstrategi inriktad på att ta itu med mer intrikata och kreativa uppgifter. Den förlitar sig på omfattande datauppsättningar och utvecklas kontinuerligt för att anpassa sig till nya förhållanden och utmaningar.

Det aktuella tillståndet för AI-teknik

Idag är våra dagliga vardagliga uppgifter främst automatiserade av smal eller svag AI. Men dessa system saknar kognitiva förmågor och analytiskt tänkande som kommer naturligt för den mänskliga hjärnan. Följaktligen fokuserar forskare och utvecklare för närvarande på att utveckla AI för att införliva mer mänskliga beräkningssystem.

Artificiell allmän intelligens (AGI) kommer att vara mycket mer sofistikerad än dess svaga AI-motsvarigheter. Ändå är AGI fortfarande i sina tidiga utvecklingsstadier och har en lång väg kvar att gå innan det blir verklighet.