Sterk AI vs. Svak AI: Hva er forskjellen?

Vi oppfatter ofte kunstig intelligens (AI) som beregningsmessig intelligens som etterligner menneskesinnet. Denne karakteriseringen gjelder imidlertid ikke for alle AI-systemer, ettersom ulike typer AI har distinkte egenskaper. To hovedkategorier innen AI er "sterk AI" og "svak AI", som representerer forskjellige tilnærminger til maskinintelligens.

La oss nå se nærmere på de grunnleggende forskjellene mellom sterk AI og svak AI og utforske den nåværende tilstanden til AI-teknologi.

Hva er svak AI?

Svak AI, også kjent som smal AI, refererer til AI-applikasjoner som er spesielt utviklet for å automatisere oppgaver som krever en bestemt kognitiv ferdighet. Denne kategorien AI bruker maskinlæringsmodeller skreddersydd for spesifikke oppgaver som objektgjenkjenning, chatbot-interaksjoner, personlige stemmeassistenter, autokorrektursystemer og Google-søkealgoritmer, blant annet andre.

Du lurer kanskje på hvorfor denne kategorien AI blir referert til som "svak" AI. Begrepet "svak" kan feilaktig antyde at disse AI-applikasjonene mangler på en eller annen måte. Det er imidlertid viktig å erkjenne at de raske fremskritt innen AI og deres gjennomgripende innvirkning på tvers av ulike bransjer i stor grad skyldes snever maskinintelligens. Etiketten "svak" indikerer at disse applikasjonene fokuserer på en spesifikk eller snever kognitiv funksjon.

Applikasjoner av svak AI

ChatGPT, Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E og Bard er bare noen få eksempler på AI-verktøyene som tok verden med storm i 2022 og 2023. Det er bemerkelsesverdig at så mange profesjoner bruker sin utbredte anvendelse, utløste til og med debatter om potensialet for AI til å erstatte mennesker og etterlater mange av oss spørsmålet, "Kan ChatGPT erstatte meg?"

Det er imidlertid viktig å merke seg at disse fantastiske verktøyene fortsatt er klassifisert som eksempler på "svak AI" i aksjon.

La oss utforske syv vanlige bruksområder for svak AI:

1. Spamfiltre for e-post: Funksjoner utviklet for å oppdage og viderekoble spam-e-poster til spam-mappen.
2. Chatbots: Verktøy som bruker Natural Language Processing (NLP) å samhandle med mennesker er et annet eksempel på svak AI.
3. AI-artister: Datagenerert kunst som bruker AI kan transformere naturlige språkinstruksjoner til bilder og faller også inn under paraplyen til smal AI.
4. Smarte stemmeassistenter: Siri, Cortana, Alexa og andre kan utføre en rekke oppgaver på dine vegne ved å svare på talekommandoer.
5. Algoritmer for sosiale medier: Anbefalingene på plattformer som Twitter, Instagram, Facebook eller til og med Spotify er alle drevet av svake AI-algoritmer.
6. Autonom kjøring: De selvkjørende funksjon i kjøretøy er nok en applikasjon av svak AI.
7. Helsevesen: AI-applikasjoner i helsevesenet, for eksempel medisinske diagnostiske systemer som er i stand til å identifisere sykdommer med minimal menneskelig intervensjon, fungerer som ytterligere eksempler på svak AI i aksjon.

Til tross for begrepet "svak AI", er det tydelig at det har mange virkelige applikasjoner som vi allerede bruker.

Begrensninger for svak AI

Hovedårsaken til begrensningene til AI i dag er fokuset på å automatisere spesifikke oppgaver for mennesker. ChatGPT og Google Bard er for eksempel utformet som store språkmodeller (LLMs). De er spesielt programmert for å generere tekstbasert innhold. Tilsvarende er Midjourney og Stable Diffusion tekst-til-bilde-generatorer begrenset til denne spesielle funksjonen.

La oss utforske noen av begrensningene og ulempene ved svak AI:

• Begrensede muligheter på grunn av oppgavespesifikke modeller.
• Smale AI-applikasjoner er svært avhengige av data, og krever store datasett for å lære og utføre visse oppgaver.
• I forlengelsen kan bruk av store datasett skape problemer med personvern og databehandling.,
• Svak AI er ofte avhengig av menneskelig intervensjon for å utføre oppgaver, noe som kan introdusere menneskelige skjevheter i prosessen.
• Disse applikasjonene kan være utsatt for cybertrusler og sårbarheter.

Til tross for disse begrensningene har imidlertid verktøy som ChatGPT blitt effektivt uunnværlige i løpet av en kort periode etter offentlig utgivelse.

Hva er sterk AI eller AGI?

I motsetning til svak AI eksisterer sterk AI, også kjent som kunstig generell intelligens (AGI). Denne formen for kunstig intelligens er basert på troen på at beregningskraft kan etterligne menneskelige hjerneevner, inkludert analytisk tenkning og andre intellektuelle evner. Strong AI har som mål å lage maskiner som er i stand til å utføre enhver intellektuell oppgave som et menneske kan gjøre, ikke nødvendigvis på samme måte som mennesker.

I motsetning til svak AI, er sterk AI ikke avhengig av spesifikke programmerte modeller for å utføre smale oppgaver. I stedet har den potensialet til å håndtere generelle oppgaver ved å simulere menneskelige hjernefunksjoner. AGI har evnen til å gjøre det mulig for teknologiske systemer å utvikle seg over tid og tilpasse seg endringer i miljøet.

Det vil være sterk AI som sannsynligvis vil føre til singulariteten. Det er imidlertid viktig å merke seg at sterk AI fortsatt er et fjernt mål, siden mye av arbeidet på dette feltet stort sett er teoretisk. Konseptet med sterk AI i seg selv henter ofte inspirasjon fra science fiction-filmer og romaner.

Anvendelser av sterk AI

Siden utviklingen av sterk AI fortsatt må fullføres, finner du den i praktisk, virkelig verden scenarier er nesten umulig, noe som gjør mye av snakket om bruk og utvikling rent teoretisk. Her er imidlertid fem forventede applikasjoner der sterk AI kan brukes:

1. Emosjonell intelligens og tankebehandling: Forståelsen av menneskelige følelser og tankeprosesser kan innlemmes i AGI-systemer, til fordel for bransjer som helsevesen, utdanning og kundeservice.
2. Beslutningstaking: Maskiner utstyrt med sterk AI kan ha evnen til å ta autonome beslutninger basert på rasjonalitet.
3. Utvikling: Sterke AI-systemer kan gjøre det mulig for maskiner å tilpasse og modifisere seg for å passe bedre til omgivelsene.
4. Bevissthet: Selvbevissthet og bevisste beslutningstakingsevner kan oppnås gjennom sterke AI-systemer.
5. Kunstig kreativitet: Sterk AI kan frigjøre potensialet for kunstig kreativitet, slik at maskiner kan generere innovative ideer uten menneskelige instruksjoner.

Til tross for den stort sett teoretiske karakteren til AGI, har den helt klart et enormt potensial.

Begrensninger for sterk AI

Sterk AI eller AGI har potensial til å være transformativt for samfunnet vårt. Flere hensyn og utfordringer må imidlertid ivaretas ved implementering av slike systemer.

• Kompleksitet, ettersom sterk AI krever enorme mengder data og høy beregningskraft for trening.
• Etiske hensyn som oppstår fra usikkerheten rundt oppførselen til sterk AI i virkelige scenarier (f.eks. AGI-systemer kan ta skadelige avgjørelser for mennesker).
• AGI-systemer vil i stor grad stole på menneskelige data, noe som kan føre til menneskebårne skjevheter.
• Sikkerhet og ansvar for handlingene til sterk AI (f.eks. å bestemme hvem som skal holdes ansvarlig når ting går galt).

Gitt verdensforandrende potensialet til AGI, må omfattende regulering være på plass før et slikt produkt slippes ut til offentligheten. Det har det allerede vært vanskelig nok å regulere generativ AI, og AGI vil øke disse problemene enda et hakk.

Forskjeller mellom sterk og svak AI

Det er flere bemerkelsesverdige forskjeller mellom sterk og svak AI når det gjelder formål, læringsmetode og problemløsningstilnærming. La oss utforske disse forskjellene.

Hensikt

En bemerkelsesverdig forskjell mellom de to kunstige intelligenssystemene ligger i deres formål. Svake AI-systemer er først og fremst designet for å automatisere spesifikke prosesser og utføre veldefinerte oppgaver, noe som fører til økt effektivitet på ulike felt.

På den annen side har sterke AI-systemer, selv om de er hypotetiske, som mål å etterligne funksjonen til den menneskelige hjernen. Disse systemene kan uten tvil ha selvbevissthet, bevissthet og analytiske evner, noe som gjør dem i stand til å påta seg et bredt spekter av generelle oppgaver, omtrent som mennesker.

Læringsmetode

Smale AI- og AGI-systemer skiller seg også i læringsmetoder. Smal AI er avhengig av spesifikke datasett for å lære mønstre og utføre repeterende oppgaver. Vanligvis behandler svak AI data ved å klassifisere dem basert på forhåndsbestemte kriterier.

I kontrast krever AGI-mekanismer omfattende datamengder for å utføre generelle oppgaver, med sikte på å etterligne de kognitive prosessene i det menneskelige sinn. Følgelig bruker AGI-er datagruppering og koblingsmetoder for å behandle og analysere informasjon.

Tilnærming til problemløsning

Svake AI-systemer er spesielt utviklet for repeterende oppgaver som krever nøye undersøkelse av datasett og mønstergjenkjenning. Dette gjør systemet i stand til å gjøre pålitelige spådommer og resultater.

Til sammenligning tar sterk AI en problemløsende tilnærming rettet mot å takle mer intrikate og kreative oppgaver. Den er avhengig av omfattende datasett og utvikler seg kontinuerlig for å tilpasse seg nye forhold og utfordringer.

Den nåværende tilstanden til AI-teknologi

I dag er våre daglige hverdagsoppgaver primært automatisert av smal eller svak AI. Imidlertid mangler disse systemene de kognitive evnene og den analytiske tenkningen som kommer naturlig til den menneskelige hjernen. Følgelig fokuserer forskere og utviklere for tiden på å fremme AI for å innlemme mer menneskelignende beregningssystemer.

Kunstig generell intelligens (AGI) vil være langt mer sofistikert enn sine svake AI-motstykker. Ikke desto mindre er AGI fortsatt i sine tidlige utviklingsstadier og har en lang vei å gå før den blir en realitet.