Что такое искусственный узкий интеллект (ANI)?
Что такое АНИ?
Вступление
Вы когда-нибудь задумывались, как компьютеры превосходят в задачах, таких как перевод или игры? Ответ – искусственный узкий интеллект (ANI). Эта ветвь искусственного интеллекта сосредоточена на превосходстве в одной функции, что делает его мощным инструментом для специализированных задач. Концепция узкого искусственного интеллекта связана с настройкой технологии для достижения точных целей. По мере развития технологий эксперты упорно работают над расширением возможностей узкого ИИ, путем бесшовного интегрирования различных моделей в единую систему, способную выполнять множество задач. В этой всесторонней статье вы погрузитесь в детали узкого ИИ, исследуете его различные типы, раскроете его преимущества и узнаете примеры из реального мира, демонстрирующие его потенциал.
Что такое узкий ИИ?
Узкий искусственный интеллект относится к системе интеллекта, обязанной выполнять определенную задачу. Машина, модели или робот представлены суженным набором ограничений на основе которых они выполняют поставленную цель.
Он также называется слабым искусственным интеллектом из-за его ограничений и неспособности полностью имитировать человеческое поведение. Более того, он часто используется в противоположность к сильному ИИ, которым является искусственный общий интеллект (AGI). AGI работает по алгоритму, имитирующему человеческий интеллект и выполняющему несколько задач одновременно.
Узкий ИИ против общего ИИ
Давайте рассмотрим разницу между узким и общим ИИ в таблице ниже:
- LLMOPS против MLOPS выбор лучшего пути развития искусственного интеллекта
- Обзор Copy AI Лучший инструмент для написания текстов с использованием искусственного интеллекта?
- Пользовательская память для ChatGPT API
| Аспект | Узкий ИИ | Общий ИИ |
|---|---|---|
| Функциональность | Специализирован в выполнении конкретных задач. | Обладает когнитивными способностями, подобными человеческим. |
| Область применения | Ограничен узкой областью или задачей. | Проявляет гибкость в различных задачах. |
| Обучение | Учится и улучшается в рамках своей задачи. | Учится и приспосабливается к различным задачам. |
| Автономность | Действует в предопределенных рамках. | Проявляет автономию и принятие решений. |
| Сознание | Не обладает сознанием и самосознанием. | Потенциально обладает самосознанием. |
| Примеры | Фильтрация электронной почты, игры, голосовые помощники. | Роботы, обладающие человекоподобными способностями, автономные системы. |
Зачем нужен узкий ИИ?
Узкий искусственный интеллект прошел множество процессов обучения в последние годы и стал лучшим функциональным агентом в настоящее время. Модели, выполняющие множество задач, могут допускать много ошибок. Одна модель или алгоритм разрабатывается с определенной функциональностью для уменьшения ошибок.
Вот почему узкий ИИ является важной частью нашей жизни:
- Узкий ИИ обучен выполнять одну задачу. Таким образом, он сосредоточен на последовательном и точном выполнении задачи. Нет шанса на общие ошибки.
- Сложные вычисления или задачи могут быть легко и быстро решены, что является важной функциональностью в определенных отраслях. Узкий ИИ удовлетворяет их потребности.
- Алгоритмы в узком ИИ разрабатываются с учетом конкретных требований и уточняются для достижения оптимальных результатов, что делает их более персонализированными опциями для личного и профессионального использования.
- Узкий ИИ учится на основе шаблонов данных и взаимодействия с реальным миром, и с течением времени становится умнее.
Также читайте: Слабый ИИ против сильного ИИ: В чем разница?
Типы узкого ИИ
Существует два основных типа искусственного узкого интеллекта:
Реактивный ИИ
Алгоритм модели не хранит предварительной информации. Работает на основе предыдущих взаимодействий с людьми и обновляется с опытом. Например, чат-боты разработаны для ответов на основе ключевых слов и не понимают содержимое. Это происходит потому, что они не созданы с набором информации.
Искусственный интеллект с ограниченной памятью
Когда модель вводится с набором информации, на основе которого она функционирует и предоставляет точные результаты. Он также известен как продвинутая версия узкого искусственного интеллекта, ограниченные примеры узкого искусственного интеллекта могут включать в себя машины, в которых используется огромное количество данных для более точного выполнения задачи.
Примеры узкого искусственного интеллекта
Вот примеры узкого искусственного интеллекта:
- Самоуправляемые автомобили: Думаете, если они выполняют несколько функций, как они могут быть примерами узкого искусственного интеллекта? Реализовано множество моделей для выполнения различных функций, каждая из которых специально разработана для одной задачи.
- Умные динамики: Виртуальные помощники, такие как Cortana, Siri или Alexa.
- Средства рекомендаций: Они полагаются на предыдущую историю человека. Например, поисковая система предоставляет связанные рекомендации.
- Распознавание и интерпретация: Приложения или программное обеспечение захватывают выражения лица или интерпретируют точные результаты на основе конкретного ввода.
- Медицинские инструменты: Используется множество инструментов для распознавания конкретных заболеваний и их стадии, например, рака.
Преимущества узкого искусственного интеллекта
Узкий искусственный интеллект имеет множество преимуществ, включая:
- Узкий искусственный интеллект предлагает результаты с улучшенной точностью. Использование узкого искусственного интеллекта снижает вероятность ошибок человека, делая информацию более надежной.
- Искусственный узкий интеллект экономит затраты на труд и является экономически эффективным, работая без устали.
- Узкий искусственный интеллект выполняет задачу быстро с незначительными ошибками. Быстрое выполнение задачи полезно для отраслей, таких как фармацевтика и медицина.
- Узкий искусственный интеллект способен принимать быстрые решения.
- Для разработки высокоинтеллектуального искусственного интеллекта узкий искусственный интеллект служит строительным блоком.
Проблемы узкого искусственного интеллекта
Несмотря на то, что в реальном мире есть множество примеров узкого искусственного интеллекта, искусственный узкий интеллект сталкивается с несколькими ограничениями, которые могут включать в себя:
- Ограниченность одним алгоритмом и невозможность превышения его функциональности.
- Узкий искусственный интеллект полагается на качественные данные, по которым он выполняет определенные задачи. Зависимость от конкретного обучения может привести к дополнительным проблемам. Примеры узкого искусственного интеллекта могут включать устный перевод. Однако все акценты не понятны, пока алгоритм не предоставит информацию. Поэтому его функция может быть предвзята.
- Узкий искусственный интеллект не обладает пониманием новых шаблонов и не функционирует в новых ситуациях. Например, медицинский инструмент работает на основе идентификации гена на основе предыдущих шаблонов и опыта. Если обнаруживается новый ген, он его не распознает и может дать неверное руководство.
Заключение
Узкий искусственный интеллект повсеместно присутствует в нашем современном мире. Как следует из названия, искусственный интеллект настроен на отличное выполнение конкретных задач. От фильтрации электронной почты до прогнозирования, примеры узкого искусственного интеллекта плавно интегрированы в нашу повседневную жизнь. Однако, несмотря на свои достижения, существуют проблемы, которые иногда приводят к сбоям искусственного интеллекта. По мере развития технологий горизонт возможностей узкого искусственного интеллекта расширяется. Чтобы углубить свое понимание этой увлекательной области и исследовать ее потенциальные применения, рекомендуем присоединиться к нашей программе Blackbelt Plus – путь к экспертным знаниям и передовым знаниям в области искусственного интеллекта.
