Nu este IA generativă la fel cu inteligența generală artificială? Care este diferența dintre cele două?
De la descoperirea AI în lumina reflectoarelor la sfârșitul anului 2022, mii de modele AI au apărut aproape în fiecare săptămână. Poate fi amețitor să încerci să ții pasul cu care face ce.
Dacă sunteți familiarizat cu elementele de bază ale AI, este posibil să știți deja despre inteligența artificială generativă (GAI). În schimb, este posibil să nu fiți atât de familiarizat cu un alt tip de inteligență artificială numită inteligență generală artificială (AGI).
Deși sună similar, nu sunt chiar la fel. Și nu, nu este doar pentru că literele lor acronime sunt schimbate. Deci, care este diferența dintre cele două?
Ce este inteligența generală artificială?
Imaginați-vă o IA care poate gândi, raționa, percepe, deduce – toate lucrurile pe care oamenii le pot face. Asta, și mai mult, este ceea ce se presupune că ar fi inteligența generală artificială. Deși teoretică, inteligența generală artificială (AGI) ar putea îndeplini orice sarcină intelectuală, la fel ca un om, dar cu mai puține erori sau fără erori.
Diferă de inteligența artificială îngustă (ANI), care este foarte calificată într-un anumit domeniu sau o serie de sarcini. Narrow Intelligence este conceput pentru a excela doar la una sau foarte puține sarcini specifice, cum ar fi un profesor emerit într-o disciplină foarte de nișă.
AGI este propus a fi un AI care poate simți, poate lua decizii pe baza sentimentelor sale, poate rezolva probleme, învață, procesează limbaje și poate realiza alte abilități cognitive. Fără furnizarea prealabilă a datelor, AGI ar trebui să vină cu ceva semnificativ, indiferent de variabilele implicate.
AI de science fiction abia se apropie, așa că AGI este încă doar o teorie. Deși unele modele AI aflate în lucru se apropie de descrierea AGI, se bazează în continuare pe datele furnizate și încă nu a format un raționament independent. Deși excelează în rezolvarea problemelor, procesarea limbajului natural și altele asemenea, sunt încă mult departe până să le putem numi AGI-uri în toată regula.
De exemplu, Google DeepMind lucrează zi și noapte pentru a dezvolta modele AGI care pot fi la egalitate cu inteligența umană, cu capacitatea de a învăța și de a raționa la fel ca oamenii. Pentru a afla mai multe, consultați lucruri uimitoare pe care le pot face roboții existenți DeepMind de la Google.
Deci, care sunt aplicațiile potențiale ale inteligenței generale artificiale? Ei bine, promite că va găsi importanță în fiecare domeniu imaginabil. De exemplu, AGI și biotehnologia pot oferi asistență medicală premium la o fracțiune din cost. Poate personaliza planurile de tratament și poate accelera diagnosticarea cu erori minime.
Poate face acestea și multe altele în domenii precum robotica și automatizarea, cercetarea, educația, agricultura, explorarea spațiului etc.
Ce este inteligența artificială generativă?
După cum am menționat mai devreme, majoritatea modelelor AI existente la momentul scrierii se încadrează în această categorie.
Inteligența artificială generativă (GAI) include orice IA care, după cum sugerează și numele, generează material nou, fie că este vorba de sunet, imagini sau text, din date atribuite anterior. Cu alte cuvinte, orice IA pe care trebuie să-l oferiți solicitări pentru a genera conținut sau răspunde la solicitări prin accesarea informațiilor stocate poate fi clasificată ca GAI.
De exemplu, traducătorii obișnuiți de text în vorbire și imagine în imagine și dezvoltări mai recente precum DALL-E (Ce este DALL-E?), MuseNet, rețele generative adverse bazate pe stil (StyleGAN), Jukebox și transformatoare generative pre-antrenate (GPT-3, GPT-3.5, GPT-4) sunt clasificate în IA generativă.
AI generativ folosește tehnici de învățare profundă pentru a genera conținut cât mai aproape de solicitări. Ei folosesc instrucțiunile ca materiale de construcție pentru a construi conținutul pe care solicitați să îl produceți. Aici sunt câteva exemple de ceea ce ChatGPT poate face pentru tine dacă vrei să afli mai multe despre asta.
Cum sunt similare inteligența generală artificială și inteligența artificială generativă?
Deși diferă prin modul lor de operațiuni și punctul de expertiză, AGI și Generative AI au mai multe lucruri în comun.
1. Învăţare
AGI și GAI sunt modele de învățare automată care învață prin algoritmi supravegheați, semi-supravegheați și nesupravegheați folosind rețele neuronale profunde. Acest lucru este pentru ca aceștia să poată analiza și procesa date pentru a genera conținut în conformitate cu contextul promptului.
La fel ca oamenii, modelele AGI pot învăța din diverse date și experiențe. În același timp, GAI este instruit pe pool-uri mari de date existente pentru a înțelege modelele și relațiile de bază dintre date pentru a genera date noi, semnificative și relevante.
2. Gama de aplicații
Atât AGI, cât și GAI pot fi utilizate pentru o gamă largă de scopuri, inclusiv, dar fără a se limita la conținut text, imagine și video.
AI generativă poate fi dezvoltată pentru a servi diverselor scopuri în domenii limitate. Pe de altă parte, inteligența generală artificială este aplicabilă în mod natural în fiecare sferă a vieții, deoarece poate raționa și îndeplini sarcini în mod independent.
3. Catalizatori pentru schimbare
Scopul progresului tehnologic este de a stimula schimbarea și creșterea. AGI și GAI sunt indispensabile pentru a accelera schimbările și inovațiile atât de necesare de care lumea are nevoie disperată.
Odată cu introducerea GAI și AGI utilizabile, umanitatea este asigurată că progresul rapid urmează în curând, reducând timpul de muncă uman în mod exponențial.
4. Sursa dilemei etice
Deși obținerea unui ajutor suplimentar de la AI pare o idee bună, apar mai multe preocupări atunci când trebuie să existe o limită clară a ceea ce este corect din punct de vedere etic pe care AI să-l supravegheze.
Cu AI generativă, au existat preocupări cu privire la regulile privind drepturile de autor în jurul artei AI și chiar întrebări despre dacă arta AI este o adevărată artă. AGI, având suficient timp, ar putea să vadă umanitatea ca fiind inutilă și să se miște pentru exterminarea umanității - o groază SF care transformă realitatea.
Reglementările în domeniul IA au fost provocatoare, deoarece acestea sunt ape neexplorate pentru rasa umană.
Cum diferă inteligența generală artificială de inteligența artificială generativă?
Cea mai semnificativă diferență dintre ele este că AGI nu a fost încă dezvoltat, în timp ce GAI există și este deja în uz. Alte diferențe constau în următoarele:
1. Moduri de operare
În afară de faptul că AGI este încă pe lista de dorințe a informaticienilor, modurile lor de funcționare sunt net distincte.
Inteligența generală artificială nu se limitează la nicio sarcină sau domeniu specific, desfășurând sarcini fără programare specifică. Pe de altă parte, IA generativă se concentrează pe generarea de conținut nou într-o nișă bazată pe modele și date existente.
2. Adaptabilitate
AGI poate învăța și se poate adapta la situații noi, în timp ce AI generativă este limitată de datele de intrare și de domeniul specific în care operează.
Un AGI care supraveghează vânzările și finanțele unei organizații se va putea ajusta în cazul unei schimbări bruște precum o pandemie. Modelul AGI va fi capabil să facă inferențe inteligente din datele disponibile și să reconfigureze operațiunile organizației pentru a satisface noua dezvoltare.
Acesta este ceva ce AI generativă, în sine, nu poate face.
3. Cunoașterea
Inteligența generală artificială este probabil mai degrabă asemănătoare omului în abordarea sa de rezolvare a problemelor. Acest lucru se opune AI generativ, care funcționează pe secvențe de intrare-ieșire pre-antrenate. Un AI generativ poate face doar ceea ce a fost programat să facă, nici mai mult, nici mai puțin. Un AGI, pe de altă parte, va învăța, va argumenta, va compara și va deduce.
În termeni simpli, un AGI poate gândi ca un om și poate chiar mai bine.
4. Abordarea învățării
Inteligența artificială generativă învață adesea prin instruire nesupravegheată prin intermediul unor resurse extinse de date, care îl învață cum să creeze conținut nou din cele existente anterior.
AGI va folosi o combinație de învățare supravegheată și nesupravegheată și învățare prin consolidare. Acest lucru îi asigură că poate face alegeri inteligente în fața resurselor vaste de care dispune.
GAI, AGI și dincolo
Nu se poate nega faptul că inteligența generală artificială este chestia viselor care se transformă rapid în realitate. Tocmai ne obișnuim cu inteligența artificială generativă, dar nu trebuie să ne simțim prea confortabil.
Inteligența generală artificială va merge în curând dincolo de a fi o simplă teorie, ci o formă activă de inteligență, care sperăm că lucrează cu și pentru noi.