7 tipuri de inteligenta artificiala pe care ar trebui sa le cunosti

Utilizarea si domeniul de aplicare a inteligentei artificiale nu necesita o introducere oficiala. Inteligenta artificiala nu mai este doar un cuvant la moda; a devenit o realitate care face parte din viata noastra de zi cu zi.

Cu companiile care construiesc masini inteligente pentru diverse aplicatii folosind inteligenta artificiala, aceasta revolutioneaza sectoarele de afaceri ca niciodata inainte. Veti afla despre diferitele etape si categorii de inteligenta artificiala in acest articol despre Tipuri de inteligenta artificiala.

Ce este Inteligenta Artificiala?

Inteligenta artificiala este procesul de construire a masinilor inteligente din volume mari de date. Sistemele invata din invatarea si experientele anterioare si indeplinesc sarcini asemanatoare omului. Imbunatateste viteza, precizia si eficacitatea eforturilor umane. AI foloseste algoritmi si metode complexe pentru a construi masini care pot lua decizii pe cont propriu. Invatarea automata si invatarea profunda formeaza nucleul inteligentei artificiale. 

AI este acum folosita in aproape toate sectoarele de afaceri:

• Transport
• Sanatate
• Bancar
• Cu amanuntul
• Divertisment
• E-Commerce

Tipuri de inteligenta artificiala

Inteligenta artificiala poate fi impartita in functie de capabilitati si functionalitati.

Exista trei tipuri de inteligenta artificiala bazata pe capacitati – 

• AI ingusta
• General AI
• Super AI

Sub functionalitati, avem patru tipuri de inteligenta artificiala – 

• Masini reactive
• Teoria Limitata
• Teoria mintii
• Constiinta de sine

Inteligenta artificiala bazata pe capacitati

Ce este Narrow AI?

AI ingusta, numita si IA slaba, se concentreaza pe o sarcina restransa si nu poate indeplini limitele sale. Acesta vizeaza un singur subset de abilitati cognitive si progreseaza in acel spectru. Aplicatiile AI inguste devin din ce in ce mai frecvente in viata noastra de zi cu zi, pe masura ce invatarea automata si metodele de invatare profunda continua sa se dezvolte. 

• Apple Siri este un exemplu de IA ingusta care functioneaza cu o gama limitata de functii predefinite. Siri are adesea probleme cu sarcini in afara abilitatilor sale. 
• Supercomputerul IBM Watson este un alt exemplu de IA ingusta. Acesta aplica calculul cognitiv, invatarea automata si procesarea limbajului natural pentru a procesa informatii si a raspunde la intrebarile dvs. IBM Watson l-a intrecut odata pe concurentul uman Ken Jennings pentru a deveni campion in popularul show de jocuri, Jeopardy!. 
• Alte exemple de Narrow AI includ google translate, software de recunoastere a imaginilor, sisteme de recomandare, filtrare a spam-ului si algoritmul Google de clasificare a paginilor.

Ce este IA generala?

AI generala, cunoscuta si ca IA puternica, poate intelege si invata orice sarcina intelectuala pe care o poate face o fiinta umana. Permite unei masini sa aplice cunostinte si abilitati in diferite contexte. Cercetatorii AI nu au reusit sa obtina o IA puternica pana acum. Ar trebui sa gaseasca o metoda pentru a face masinile constiente, programand un set complet de abilitati cognitive. General AI a primit o investitie de 1 miliard de dolari de la Microsoft prin OpenAI. 

• Fujitsu a construit computerul K, care este unul dintre cele mai rapide supercomputere din lume. Este una dintre incercarile semnificative de a obtine o IA puternica. A fost nevoie de aproape 40 de minute pentru a simula o singura secunda de activitate neuronala. Prin urmare, este dificil de determinat daca se va obtine o IA puternica in scurt timp.

• Tianhe-2 este un supercomputer care a fost dezvoltat de Universitatea Nationala de Tehnologia Apararii din China. Acesta detine recordul pentru cps (calcule pe secunda) la 33,86 petaflopi (cadrilioane de cps). Desi suna interesant, se estimeaza ca creierul uman este capabil de un exaflop, adica un miliard de cps.

Ce este un Super AI?

Super AI depaseste inteligenta umana si poate indeplini orice sarcina mai bine decat un om. Conceptul de superinteligenta artificiala vede ca AI a evoluat pentru a fi atat de asemanator cu sentimentele si experientele umane, incat nu le intelege pur si simplu; de asemenea, evoca emotii, nevoi, credinte si dorinte proprii. Existenta sa este inca ipotetica. Unele dintre caracteristicile critice ale super AI includ gandirea, rezolvarea puzzle-urilor, formularea de judecati si deciziile pe cont propriu.

Inteligenta artificiala bazata pe functionalitati

Pentru a descrie diferitele tipuri de sisteme de inteligenta artificiala, este necesar sa le clasificati in functie de functiile lor.

Ce este o masina reactiva?

O masina reactiva este forma principala de inteligenta artificiala care nu stocheaza amintiri si nu foloseste experientele trecute pentru a determina actiuni viitoare. Functioneaza numai cu datele actuale. Ei percep lumea si reactioneaza la ea. Masinile reactive sunt prevazute cu sarcini specifice si nu au capacitati in afara acestor sarcini.

Deep Blue de la IBM, care l-a invins pe marele maestru de sah Garry Kasparov, este o masina reactiva care vede piesele tablei de sah si reactioneaza la ele. Deep Blue nu se poate referi la nici una dintre experientele sale anterioare sau nu se poate imbunatati prin practica. Poate identifica piesele de pe o tabla de sah si stie cum se misca fiecare. Deep Blue poate face predictii despre miscarile viitoare pentru el si adversarul sau. Ignora totul inainte de momentul prezent si priveste piesele tablei de sah asa cum sunt acum si alege dintre posibilele miscari urmatoare.

Ce este Memoria Limitata?

AI cu memorie limitata se antreneaza din datele din trecut pentru a lua decizii. Memoria unor astfel de sisteme este de scurta durata. Ei pot folosi aceste date din trecut pentru o anumita perioada de timp, dar nu le pot adauga la o biblioteca a experientelor lor. Acest tip de tehnologie este utilizat in vehiculele cu conducere autonoma.

• AI cu memorie limitata observa modul in care alte vehicule se misca in jurul lor, in prezent si pe masura ce trece timpul. 
• Aceste date colectate in curs de desfasurare sunt adaugate la datele statice ale aparatului AI, cum ar fi marcatoarele de benzi si semafoare. 
• Acestea sunt incluse atunci cand vehiculul decide cand sa schimbe benzile, sa evite intreruperea unui alt sofer sau sa loveasca un vehicul din apropiere. 

Ce este teoria mintii?

Teoria mintii AI reprezinta o clasa avansata de tehnologie si exista doar ca concept. Un astfel de tip de IA necesita o intelegere aprofundata a faptului ca oamenii si lucrurile dintr-un mediu pot modifica sentimentele si comportamentele. Ar trebui sa inteleaga emotiile, sentimentele si gandurile oamenilor. Chiar daca exista multe imbunatatiri in acest domeniu, acest tip de IA nu este inca complet complet.

• Un exemplu real al teoriei inteligentei artificiale a mintii este Kismet. Kismet este un cap de robot realizat la sfarsitul anilor 90 de un cercetator al Institutului de Tehnologie din Massachusetts. Kismet poate imita emotiile umane si le poate recunoaste. Ambele abilitati sunt progrese cheie in teoria inteligentei artificiale a mintii, dar Kismet nu poate urmari privirile sau transmite atentia oamenilor.

• Sophia de la Hanson Robotics este un alt exemplu in care a fost implementata teoria mintii AI. Camerele prezente in ochii Sophiei, combinate cu algoritmi de computer, ii permit sa vada. Ea poate mentine contactul vizual, poate recunoaste indivizi si poate urmari fetele.

Ce este constientizarea de sine?

Constientizarea de sine AI exista doar ipotetic. Astfel de sisteme isi inteleg trasaturile, starile si conditiile interne si percep emotiile umane. Aceste masini vor fi mai inteligente decat mintea umana. Acest tip de IA nu va putea doar sa inteleaga si sa evoce emotii in cei cu care interactioneaza, dar va avea si emotii, nevoi si convingeri proprii.

Ramuri ale inteligentei artificiale

Cercetarea AI a dezvoltat cu succes tehnici eficiente pentru rezolvarea unei game largi de probleme, de la joc pana la diagnosticul medical.

Exista multe ramuri ale AI, fiecare cu focusul si setul de tehnici. Unele dintre ramurile esentiale ale AI includ:

• Invatare automata: se ocupa cu dezvoltarea de algoritmi care pot invata din date. Algoritmii ML sunt utilizati in diverse aplicatii, inclusiv recunoasterea imaginilor, filtrarea spamului si procesarea limbajului natural.
• Invatare profunda: este o ramura a invatarii automate care valorifica retelele neuronale artificiale pentru a dobandi cunostinte din date. Algoritmii de invatare profunda rezolva eficient diverse probleme, inclusiv NLP, recunoasterea imaginilor si recunoasterea vorbirii.
• Procesarea limbajului natural: se ocupa de interactiunea dintre computere si limbajul uman. Tehnicile NLP sunt folosite pentru a intelege si procesa limbajul uman si in diverse aplicatii, inclusiv traducerea automata, recunoasterea vorbirii si analiza textului.
• Robotica: este un domeniu al ingineriei care se ocupa de proiectarea, constructia si operarea robotilor. Robotii pot indeplini sarcini automat in diverse industrii, inclusiv productie, asistenta medicala si transport.
• Sisteme experte: sunt programe de calculator concepute pentru a imita abilitatile de rationament si de decizie ale expertilor umani. Sistemele experte sunt utilizate in diverse aplicatii, inclusiv diagnosticare medicala, planificare financiara si servicii pentru clienti.