Artificiell allmän intelligens ger plats för maskiner som kan bete sig, prestera och lära sig som vi gör!
Artificiell intelligens har förändrat hur maskinen utför arbete. Idag kan din dator göra många personliga och professionella uppgifter om du tränar den med AI-verktyg. Några exempel är att skapa bilder, producera röst från text, kontrollera verktyg, etc.
Men dessa är inte riktigt intelligenta. Det ligger många månaders träning bakom sådan automatisering.
Vad sägs om en verkligt intelligent datorapplikation som kan lära sig på egen hand? Det är artificiell allmän intelligenss domän. Läs vidare för att lära dig denna banbrytande teknik idag!
Innehållsförteckning
Introduktion
AGI är en teknik som kan göra mjukvara och hårdvara så smart att de uttrycker mänskliga kognitiva förmågor. Den har andra namn som stark AI, full AI, etc.
För att förenkla det presenterar du det smarta AGI-systemet med ett problem som det inte kände till tidigare. Den smarta datorn kommer att analysera problemet, göra en del onlineundersökningar och leverera en lösning på problemet.
IBM, OpenAI, Microsoft, Google Brain, Darktrace, Deepmind, etc., är snabbrörarna inom AGI-teknik. Dessa företag försöker ingjuta följande i en konstruerad smart dator:
- Människoliknande allmän intelligens
- Express intelligens är inte kopplat till någon specifik uppgift som att skriva eller tala
- Generalisera nya lärdomar och koppla kunskapen till tidigare erfarenheter
- Förnuftigt av lärdomar som är kvalitativt olika
- Uppfatta och analysera uppgifter från verkliga sammanhang
För närvarande finns det ingen sann artificiell allmän intelligens (AGI). IBM Strong AI och Google Brain gör vissa framsteg, men dessa är inte produktionsklara.
Fördelar och behov
Vi behöver AGI för att ersätta människor på farliga platser. Dessutom kan AGI-datorer leverera en oförutsedd produktivitetsnivå i affärsverksamheten.
AGI-applikationer kommer också att hjälpa mänskligheten att lösa svåra pussel inom medicin, sjukvård, leveranskedja, ekonomi, finans och samhällsvetenskap.
Här är några andra viktiga skäl för att utveckla en AGI:
- AGI-applikationer kan uppvisa en bättre förståelse för orsak och verkan för att hjälpa människor med riskbedömningsprojekt.
- AGI:er kan effektivt använda olika sensoriska uppfattningar som färg, ljud, djup, bilder och dimensioner.
- Sådana intelligenta datorprogram kan beordra en robotarm att utföra finmotorik som att montera elektroniska enheter från början till slut.
- Den naturliga språkbehandlingsförmågan (NLP) hos en AGI kommer att göra automatisering enklare. Du kan bara säga några nyckelord, och AGI-verktyget bygger det automatiserade flöde du behöver.
- AGI:er kan lösa unika problem efter att ha tittat på problemet och analyserat den verkliga miljön. Det finns inget behov av att uppfylla några If/Dan, If/Else, etc.-villkor.
- AGI:er kan hjälpa innehållsskapare, konstnärer, designers och arkitekter med out-of-the-box idéer.
- AGI-appar kan erbjuda utmärkt kundservice utan någon miss eftersom de också kommer att uppvisa känslomässig och social intelligens.
AI vs. AGI
#1. Verkningssätt
AI, alias smal AI, är en reaktiv smart applikation. Den kommer att reagera med en förinställd lista över åtgärder när den tar emot signaler från händelseutlösare.
AGI:er kommer inte att behöva några händelseutlösare. Dessa appar kommer att reagera proaktivt, som människor, för att förhindra problem, lösa pussel, etc.
#2. Handlingsområde
Smala eller svaga AI:er har också en begränsad arbetsomfattning. En skrivande AI ska inte köra bil och vice versa. Den begränsade tillämpningen gör också utvecklingen kostsam och ineffektiv på produktionsnivå.
En AGI kan driva en hel fabrik, tusentals hem på en ort i en region eller alla företagskontor i ditt företag. Den är öppen för alla utmaningar eftersom den har kognitiv inlärning, resonemang och proaktiv handlingsförmåga.
#3. Problemlösningsförmåga
Smala AI:er löser mestadels närliggande problem som GPS-navigering, webbsökning baserat på nyckelord, AI-skrivning, AI-kodkomplettering, etc.
Artificiell allmän intelligens kan hantera öppna problem som att skapa en fältmarknadsföringsstrategi genom att analysera marknaden, kunder och produkter.
#4. Minneskapacitet
De flesta svaga AI-program är baserade på maskiner med begränsat minne. AI:er är beroende av en uppsättning artificiella neurala nätverk och träningsdatabaser. När databasen eller algoritmerna är gamla, fastnar AI:er.
AGI:er kommer med praktiskt taget oändligt minne (kunskapsresurser) via lokala databaser, molndatabaser och Internet.
#5. Uppgraderingar
Människor behöver uppgradera svaga AI:er regelbundet när affärskrav och marknadstrender förändras.
AGI:er kommer själva att uppgradera sina minnen och databaser. Den ska inte begära mänsklig inblandning.
Närmar sig
#1. Det subsymboliska förhållningssättet
Här använder AGI-utvecklare applikationer som liknar den mänskliga hjärnan. Till exempel, DeepMinds AlphaGo, konvolutionella neurala nätverk, system för djupinlärning, etc.
#2. Det symboliska förhållningssättet
I den här metoden använder AGI-utvecklare flödesscheman, symboler och om-då-satser. Artificiell allmän intelligens använder en primär algoritm för att lära sig och skapa en kunskapsbas. Vidare kan den jämföra algoritmen och dess symboler med verkliga aspekter och utveckla bättre tankeprocesser än svaga AI.
#3. Tillvägagångssätt för hela kroppen
I detta koncept vill AGI-utvecklare inkludera all mjukvara, hårdvara, nätverk och sensoriska förmågor i en människoliknande kropp. Humanoiden kan gå, prata, röra människor och så vidare.
#4. Hybridmetoden
Hybridvägen till AGI-utveckling bygger på subsymboliska och symboliska tillvägagångssätt.
Ett framgångsrikt exempel på denna kategori är Sophia, en humanoid robot. Det omfattar både symboliska och konnektionistiska system. Till exempel behöver Sophia CogPrime-arkitekturen och AtomSpace-databasen för dess funktionalitet.
#5. Matematiskt tillvägagångssätt
Forskare strävar efter att tilldela AGI:s oändliga beräkningskraft. Därför kommer dessa smarta appar och enheter att kunna utföra det nödvändiga antalet matematiska problemlösningar för att fatta enastående beslut.
Hur fungerar AGI?
Ett AGI-program kommer att använda olika teknologier för att uppnå kognitiva förmågor på mänsklig nivå. Dessa är enligt nedan:
Ingång och utgång (I/O)
AGI:er använder olika sensoriska apparater för att utföra sina uppgifter i tillverkningsanläggningar eller som självkörande bilar. Dessa sensorer kan vara visuella, RFID, temperatur, tryck, hastighet, rörelse etc.
En annan grupp av AGI:er kan kräva OCR, databasanslutningar, etc., för att utföra affärsverksamhet på kontor.
Motoriska färdigheter
Helkropp, robotarmar, autonoma fordon etc. fungerar genom att göra fina rörelser. AGI:er är beroende av motoriska färdigheter som förvärvats från neurala nätverk, 3D-bildbehandling, visuell härmning, etc.
NLP
En AGI kan lära sig från olika källor som webbplatsartiklar, forskningstidskrifter, e-böcker, YouTube-videor, etc. För detta ändamål lär sig den smarta applikationen först att tolka naturligt språk till maskinspråk.
Resonemang och problemlösning
En AGI-robot eller applikation använder ofta simuleringar för att lösa ett unikt problem. Eftersom den har enorma bearbetnings- och minneskapaciteter kan maskinen köra flera simuleringar samtidigt. Sedan kan den, enligt framgångsfrekvensen, välja en simulering.
Kreativt tänkande
AGI:er kan använda flera neurala nätverk för att skapa unika och kreativa idéer som konstformer, noter, artiklar, etc.
Ansiktsigenkänning och ljudbehandling
Humanoid AGI som interagerar med människor använder oftast ljudanalys och ansiktsigenkänning. Efter att ha bearbetat ljud och bild från sin miljö och korskontrollerat med befintliga kunskapsbaser kan den interagera med människor.
Utmaningar
Artificiell allmän intelligens har en enorm möjlighet att förändra AI-världen. Men att nå detta stadium är ingen smidig process. Här är utmaningarna och hindren för att utveckla en AGI:
#1. Att bemästra mänskliga färdigheter
För att få sann intelligens på mänsklig nivå måste en AGI behärska vissa förmågor. Dessa inkluderar motoriska färdigheter, naturlig språkförståelse, sensorisk perception, emotionell och social anknytning och kreativitet på mänsklig nivå.
#2. Avsaknad av arbetsprotokoll
Det finns inga standardarbetsprotokoll för AI-system för enkelt samarbete. Att implementera ett omfattande AGI-system möter därför oundvikliga tekniska brister.
#3. Brist på affärsmässig anpassning
Integreringen av AI i befintliga system är fortfarande en komplex process. Eftersom de berörda intressenterna fortfarande är omedvetna om dess operativa parametrar är det svårt att hålla utvecklingen i linje med affärsmålen.
#4. Kommunikationsluckor
Det finns fortfarande ett kommunikationsgap mellan separata AI-system. Eftersom sömlös datadelning mellan dessa system är omöjlig, försvåras inlärningen av AI-modellerna och dess universalitet minskar.
#5. Frånvaro av AGI-riktning
Det finns inga planer eller anvisningar för att implementera AGI i företagets affärsverksamhet. Därför blir implementeringen kostsam och förverkligandet hindras.
Trender
Som ni vet är fullständig utveckling av artificiell allmän intelligens ännu inte uppnådd. Dessa AI-trender kommer dock att påverka AGI:
#1. Natural Language Processing (NLP)
NLP eller Natural Language Processing hänvisar till den process genom vilken AI kan förstå mänskligt språk och omvandla det till maskinstödda koder. Genom att använda NLP kan AGI förvänta sig att kunna interagera med människor på ett realistiskt sätt.
#2. Metaverse
Metaverse är en teknik som erbjuder en uppslukande användarupplevelse. Med fler intresserade kommer AGI att utvecklas för att hjälpa Metaverse att bygga en virtuell värld.
#3. Lågkods- eller No-Code AI
Det finns en ökande efterfrågan på lösningar med låg kod eller ingen kod, även för AI-verktyg och algoritmer. Dessa lösningar kommer med intuitiva gränssnitt för att göra komplexa apputvecklingsprocesser enklare.
#4. Personalökning
Det innebär att människor och digitala medarbetare arbetar sida vid sida i en organisation. Även om många fruktar att AI kommer att göra människor arbetslösa, kommer AI att inkludera i verksamheten göra det mer effektivt.
#5. Quantum AI
Quantum AI har en stor chans att påverka AGI genom att påskynda ML-algoritmer och hjälpa dig att få resultat med en snabb hastighet. Det kan också neutralisera de hinder som AGI kan möta genom att analysera en enorm mängd data.
#6. AI etik
De potentiella riskerna med AI är omöjliga att ignorera. Om den inte används på rätt sätt kan AI vara farligt för mänskligheten. Därför kommer AI-etik att få mer uppmärksamhet under de kommande åren.
#7. AI Chatbots
AI-chatbotar eller virtuella assistenter kan ha en naturlig konversation och utföra regelbaserade operationer. Dessa chatbots ersätter mänskliga supportagenter och har redan minskat driftskostnaderna för företag. I framtiden kan detta revolutionera AGI.
Risker med AGI
- Om databasen för AGI är begränsad kan den fatta katastrofala beslut som skadar företag och hem.
- AGI:er kan bli mål för avancerade hackattacker. Om en hacker stoppar en AGI-maskin kan det skada hela verksamheten.
- AI-utvecklare har rapporterat olika incidenter av partiska beslut som tagits av prototyp-AGI.
- Att ge AGI:er obegränsad databasåtkomst kan också bryta mot olika integritetsbestämmelser över hela världen.
Därefter kommer vi att kolla in verkliga exempel på artificiell allmän intelligens.
Exempel från verkliga världen
#1. ROSS AI-sökning
AI-advokaten ROSS kan söka i miljarder juridiska dokument på under tre sekunder. Du kan ange vilken juridisk fråga som helst och den kommer att ge exakta svar.
Det är en AGI eftersom den använder olika smarta tekniker som rankning, hämtning och förståelse. Det har också ett bredare handlingsutrymme eftersom det täcker alla nischer inom den juridiska domänen.
#2. AlphaGo
AlphaGo är en AI-baserad Go-brädspelsspelare. Det är den första smarta maskinen som besegrade en professionell levande Go-spelare. Även om detta är en AI med ett begränsat handlingsutrymme, har den självlärande kapacitet. AlphaGo kan lära av sin konkurrent och sina egna misstag.
#3.OpenAI:s buntade AI-verktyg
OpenAIs utbud av AI-system, som nämns nedan, kan utföra olika uppgifter automatiskt när de kombineras med API-anrop:
- GPT-3 skapar naturliga språkbaserade texter från enkla fraser och ledtrådar. Många onlinespel och mixed reality-upplevelser som FableStudios berättelsedrivna ”Virtual Being” använder GPT-3 för interaktiva berättelser.
- Codex hjälper utvecklare att översätta naturliga språkinmatningar till koder för bekväm kodning.
- DALL·E hjälper NFT-skapare och digitala konstnärer att producera tusentals original och unika konstverk på några minuter. AI:n kan också redigera bilder.
#4. IBM Watson
IBM Watson är ett AI-paket med full service för företag. Vi kan kalla det en AGI eftersom den har olika applikationer. Det finns olika Watson AI:er, och dessa är enligt nedan:
- IBM Watson Assistant för kundtjänst eller virtuell assistans
- IBM Watson Discovery skapar insikter och svar från komplexa affärsdokument
- IBM Watson Natural Language Understanding and Classifier
Slutord
Hittills har du utforskat konceptet artificiell allmän intelligens. Du har också lärt dig hur det fungerar, utmaningar, exempel, risker och mer.
Att lära sig ovanstående hjälper dig att planera dina utvecklingsprojekt för artificiell intelligens korrekt. Det måste vara tillräckligt flexibelt för att inkludera nästa generations smarta applikationer i ditt projekt och göra det till en AGI.
Om du är ett företag som vill göra verksamheten mer produktiv och kostnadseffektiv, kan AGI vara svaret även om mer utveckling är på gång.
Därefter kan du kolla in mer om maskininlärning.