Слабый искусственный интеллект

Форма искусственного интеллекта

Слабый искусственный интеллект ( слабый ИИ ) — это искусственный интеллект , реализующий ограниченную часть разума, или, как узкий ИИ , ^{[1] [2] [3]} ориентированный на одну узкую задачу.

Слабый ИИ противопоставляется сильному ИИ , что можно интерпретировать по-разному:

• Общий искусственный интеллект (ОИИ): машина, способная применять интеллект к любой проблеме, а не только к одной конкретной.
• Искусственный сверхинтеллект (ИСИ): машина, интеллект которой значительно превосходит интеллект среднестатистического человека.
• Искусственное сознание : машина, обладающая сознанием , чувствами и разумом ( Джон Сирл использует термин «сильный ИИ» в этом смысле).

Узкий ИИ можно классифицировать как «ограниченный одной, узко определенной задачей. Большинство современных систем ИИ можно отнести к этой категории». ^[4] Общий искусственный интеллект — это, наоборот, противоположность.

Приложения и риски

Некоторые примеры узкого ИИ: AlphaGo , ^[5] беспилотные автомобили , роботизированные системы, используемые в медицинской сфере, и врачи-диагносты. Узкие системы ИИ иногда опасны, если ненадежны. И поведение, которому они следуют, может стать непоследовательным. ^[6] ИИ может быть трудно понять сложные закономерности и прийти к решению, которое надежно работает в различных средах. Эта «хрупкость» может привести к его непредсказуемым сбоям . ^[7]

Узкие сбои ИИ иногда могут иметь существенные последствия. Например, они могут вызывать сбои в электросети, повреждать атомные электростанции, вызывать глобальные экономические проблемы и неправильно направлять автономные транспортные средства. ^[1] Лекарства могут быть неправильно отсортированы и распределены. Кроме того, медицинские диагнозы могут в конечном итоге иметь серьезные, а иногда и смертельные последствия, если ИИ неисправен или предвзят. ^[8]

Простые программы ИИ уже незаметно проникли в наше общество. Примерами являются автокоррекция при наборе текста, распознавание речи для программ преобразования речи в текст и обширные расширения в областях науки о данных . ^[9] Насколько узкий и относительно общий ИИ медленно начинает помогать обществам, настолько же он начинает им вредить. ИИ уже несправедливо сажал людей в тюрьму, дискриминировал женщин при найме на работу, научил миллионы людей некоторым проблемным идеям и даже убивал людей с помощью автомобилей с автоматической коробкой передач. ^[10] ИИ может быть мощным инструментом, который можно использовать для улучшения жизни, но он также может быть опасной технологией с потенциалом для злоупотреблений.

Несмотря на то, что это «узкий» ИИ, рекомендательные системы эффективны в прогнозировании реакций пользователей на основе их постов, шаблонов или тенденций. ^[11] Например, алгоритм TikTok «For You» может определить интересы или предпочтения пользователя менее чем за час. ^[12] Некоторые другие системы ИИ социальных сетей используются для обнаружения ботов, которые могут быть вовлечены в предвзятую пропаганду или другие потенциально вредоносные действия. ^[13]

Слабый ИИ против сильного ИИ

Джон Сирл оспаривает возможность сильного ИИ (под которым он подразумевает сознательный ИИ). Он также считает, что тест Тьюринга (создан Аланом Тьюрингом и первоначально назывался «игрой в имитацию», используемой для оценки того, может ли машина общаться неотличимо от человека) не является точным или подходящим для проверки того, является ли ИИ «сильным». ^[14]

Такие ученые, как Антонио Лието, утверждают, что текущие исследования как ИИ, так и когнитивного моделирования полностью соответствуют гипотезе слабого ИИ (которую не следует путать с различием между «общим» и «узким» ИИ) и что популярное предположение о том, что когнитивно-инспирированные системы ИИ поддерживают сильную гипотезу ИИ, является некорректным и проблематичным, поскольку «искусственные модели мозга и разума могут использоваться для понимания ментальных явлений, не притворяясь, что они являются реальными явлениями, которые они моделируют» ^[15] (как, с другой стороны, подразумевается в предположении сильного ИИ).

Смотрите также

• AI Rising  – фильм 2018 года режиссёра Лазаря Бодрожи
• Искусственный интеллект  – Интеллект машин
• Искусственный интеллект общего назначения  – тип ИИ с широким спектром возможностей.
• Глубокое обучение  – Раздел машинного обучения
• Экспертная система  – компьютерная система, имитирующая способность человека-эксперта принимать решения.
• Аппаратное обеспечение для искусственного интеллекта  – Аппаратное обеспечение, специально разработанное и оптимизированное для искусственного интеллекта.
• История искусственного интеллекта
• Машинное обучение  – изучение алгоритмов, которые автоматически совершенствуются с опытом.
• Философия искусственного интеллекта
• Синтетический интеллект  – альтернативный термин или форма искусственного интеллекта.
• Виртуальный помощник  – Программный агент
• Влияние искусственного интеллекта на рабочее место  – Влияние искусственного интеллекта на работников

Ссылки

1. Дворски, Джордж (1 апреля 2013 г.). «How Much Longer Before Our First AI Catastrophe?». Gizmodo . Получено 27 ноября 2021 г.
2. Muehlhauser, Luke (18 октября 2013 г.). «Бен Герцель о ИИ как области». Институт исследований машинного интеллекта . Получено 27 ноября 2021 г.
3. Чалфен, Майк (15 октября 2015 г.). «Проблемы создания приложений ИИ». TechCrunch . Получено 27 ноября 2021 г.
4. Бартнек, Кристоф; Лютге, Кристоф; Вагнер, Алан; Уэлш, Шон (2021). Введение в этику в робототехнике и ИИ. SpringerBriefs in Ethics. Cham: Springer International Publishing. doi : 10.1007/978-3-030-51110-4. ISBN 978-3-030-51109-8. S2CID  224869294.
5. Эдельман, Гари Гроссман (3 сентября 2020 г.). «Мы входим в сумеречную зону ИИ между узким и общим ИИ». VentureBeat . Получено 16 марта 2024 г.
6. Кулешов, Андрей; Прохоров, Сергей (сентябрь 2019 г.). «Зависимость определений от предметной области, необходимая для стандартизации и сравнения характеристик производительности слабых систем ИИ». Международная конференция по искусственному интеллекту: приложения и инновации 2019 г. (IC-AIAI) . Белград, Сербия: IEEE. стр. 62–623. doi :10.1109/IC-AIAI48757.2019.00020. ISBN 978-1-7281-4326-2. S2CID  211298012.
7. Staff, Bulletin (23 апреля 2018 г.). «Перспективы и опасности военного применения искусственного интеллекта». Bulletin of the Atomic Scientists . Получено 2 октября 2024 г.
8. Шоцик, Конрад; Юрковская-Гомулка, Агата (16 декабря 2021 г.). «Этические, правовые и политические проблемы искусственного интеллекта: право как ответ на угрозы и надежды, связанные с искусственным интеллектом». Мировые фьючерсы : 1–17. дои : 10.1080/02604027.2021.2012876. ISSN  0260-4027. S2CID  245287612.
9. Эрли, Сет (2017). «Проблема с ИИ». IT Professional . 19 (4): 63–67. doi :10.1109/MITP.2017.3051331. ISSN  1520-9202. S2CID  9382416.
10. Анирудх, Коул; Сиддха, Ганджу; Мехер, Касам (2019). Практическое глубокое обучение для облачных, мобильных и периферийных устройств. O'Reilly Media. ISBN 9781492034865.
11. Кайзер, Каролин; Ахувия, Аарон; Раушнабель, Филипп А.; Уимбл, Мэтт (1 сентября 2020 г.). «Мониторинг социальных сетей: чему маркетологи могут научиться из фотографий брендов Facebook?». Журнал бизнес-исследований . 117 : 707–717. doi :10.1016/j.jbusres.2019.09.017. ISSN  0148-2963. S2CID  203444643.
12. Хёнджин, Кан (сентябрь 2022 г.). «AI agency vs. human agency: understanding human-AI interactions on TikTok and their impacts for user engagement». academic.oup.com . Получено 8 ноября 2022 г.
13. Шукла, Рачит; Синха, Адвития; Чаудхари, Анкит (28 февраля 2022 г.). «TweezBot: алгоритм идентификации ботов онлайн-медиа на основе ИИ для социальных сетей Twitter». Электроника . 11 (5): 743. doi : 10.3390/electronics11050743 . ISSN  2079-9292.
14. Лю, Бин (28 марта 2021 г.).«Слабый ИИ», скорее всего, никогда не станет «сильным ИИ». Так в чем же его наибольшая ценность для нас?». arXiv : 2103.15294 [cs.AI].
15. Лието, Антонио (2021). Когнитивный дизайн для искусственного разума . Лондон, Великобритания: Routledge, Taylor & Francis. стр. 85. ISBN 9781138207929.