AI (Sztuczna inteligencja) można podzielić na dwa główne typy: słaba AI i silna AI. Zgodnie z definicją, słaba AI (znana również jako wąska AI – Artificial Narrow Intelligence) to system zaprojektowany do wykonywania konkretnego, wąskiego zadania. Natomiast silna AI (zwany także ogólną AI – Artificial General Intelligence) to koncepcja idealnego systemu zdolnego do realizacji wszelkich zadań intelektualnych na poziomie człowieka.

Podstawowa różnica polega na tym, że silna AI idealnie potrafi uczyć się, wnioskować i elastycznie stosować wiedzę w wielu dziedzinach, podobnie jak człowiek, podczas gdy słaba AI działa efektywnie tylko w wąskim zakresie, do którego została zaprogramowana. Obecnie wszystkie praktyczne zastosowania AI należą do kategorii słabej AI; silna AI pozostaje w fazie badań i istnieje głównie w teorii.

Razem z INVIAI poznajmy szczegółowo oba typy AI w dalszej części tekstu!

Czym jest słaba AI? Główne cechy

Słaba AI (Artificial Narrow Intelligence) to obecnie najpowszechniejszy rodzaj sztucznej inteligencji. Jest trenowana i programowana do realizacji określonych zadań, takich jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie mowy czy doradztwo według ustalonych wzorców. Charakterystyka słabej AI obejmuje:

• Specjalizacja zadaniowa: słaba AI koncentruje się wyłącznie na konkretnych, z góry określonych zadaniach, na przykład autonomicznej jeździe, podstawowej diagnostyce medycznej czy chatbotach obsługujących klientów. Dzięki skupieniu na jednym zadaniu osiąga często wydajność przewyższającą człowieka w danej dziedzinie.
• Oparta na danych: większość słabej AI wykorzystuje techniki uczenia maszynowego (machine learning) i głębokiego uczenia (deep learning) do analizy dużych zbiorów danych, wykrywania wzorców i formułowania prognoz. „Uczy się” wyłącznie na podstawie dostarczonych danych i nie rozwija samodzielnie wiedzy poza tym zakresem.
• Brak świadomości: słaba AI nie posiada świadomości ani samoświadomości. Jest jedynie symulacją inteligencji opartej na algorytmach i danych treningowych, nie rozumie ani nie odczuwa świata tak jak człowiek.
• Ograniczone możliwości: ponieważ słaba AI dobrze radzi sobie tylko z jednym zadaniem, nie potrafi samodzielnie rozwiązywać problemów lub adaptować się do nowych kontekstów wykraczających poza zakres nauki. Na przykład wirtualny asystent odpowiada tylko na pytania w ramach zaprogramowanego zakresu i nie może przełączyć się na inne zadania, takie jak komponowanie muzyki czy malowanie.

Według wielu badań, pojęcie słabej AI definiuje system wąskiej sztucznej inteligencji dedykowany konkretnym zadaniom. Jak zauważa VNPT AI, słaba AI osiąga dobre wyniki tylko w wąskim zakresie i nie może samodzielnie przekroczyć wyznaczonych granic zadania. Z drugiej strony, słaba AI wykazuje wysokie skupienie i precyzję w wyspecjalizowanych zastosowaniach, co pozwala jej wnosić znaczący wkład w życie i pracę.

Zastosowania słabej AI

Obecnie większość systemów AI wokół nas to słaba AI. Przykłady obejmują:

• Wirtualni asystenci (Virtual Assistants): systemy takie jak Siri, Google Assistant czy Amazon Alexa potrafią rozpoznawać mowę i wykonywać proste polecenia (ustawianie alarmu, sprawdzanie pogody itp.) zgodnie z zaprogramowanymi możliwościami. Mimo komunikacji w języku naturalnym, odpowiadają tylko w zakresie danych, na których zostały wytrenowane.
• Systemy rekomendacyjne (Recommendation Systems): platformy takie jak Netflix, YouTube czy Amazon wykorzystują słabą AI do analizy historii oglądania i zakupów użytkowników oraz proponowania odpowiednich filmów czy produktów. Wykorzystują zdolność uczenia się na dużych zbiorach danych, aby personalizować doświadczenia i maksymalizować satysfakcję użytkowników.
• Przetwarzanie obrazu komputerowego (Computer Vision): aplikacje rozpoznawania obrazów i wideo, takie jak monitoring bezpieczeństwa, klasyfikacja zdjęć w Google Photos czy systemy autonomicznej jazdy oparte na kamerach, realizowane są przez słabą AI. Na przykład specjalistyczne sieci neuronowe (jak model YOLO firmy Ultralytics) potrafią wykrywać obiekty, znaki drogowe czy analizować obrazy medyczne z wysoką precyzją w ramach określonych zadań.
• Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i chatboty: słaba AI jest szeroko stosowana w tłumaczeniach maszynowych (np. Google Translate), chatbotach obsługujących klientów czy aplikacjach analizujących tekst. Potrafi rozumieć i generować zdania na podstawie wyuczonych wzorców, ale tylko w ograniczonym kontekście. Na przykład chatbot wspierający obsługę klienta odpowiada na pytania w określonym obszarze działalności firmy.

Powyższe przykłady pokazują, że słaba AI już zmienia wiele branż: od medycyny (wspomaganie diagnostyki obrazowej), finansów (analiza danych transakcyjnych), produkcji (automatyczna kontrola jakości) po usługi (doradztwo klienta) i rozrywkę. Dzięki optymalizacji procesów i automatyzacji powtarzalnych zadań, słaba AI pomaga ludziom oszczędzać czas i zwiększać efektywność pracy.

Czym jest silna AI?

W przeciwieństwie do słabej AI, silna AI (Artificial General Intelligence – AGI) to koncepcja systemu AI posiadającego ogólną inteligencję, podobną do ludzkiej. Według VNPT AI, jest to rodzaj sztucznej inteligencji o charakterze teoretycznym, zdolnej do wykonywania dowolnych zadań intelektualnych, które człowiek może wykonać.

Silna AI idealnie nie tylko uczy się z danych, ale także potrafi stosować wiedzę w różnych sytuacjach bez potrzeby szczegółowego programowania. Będzie miała zdolność wnioskowania, planowania, podejmowania decyzji i adaptacji w nowych okolicznościach w sposób elastyczny.

Obecnie silna AI pozostaje długoterminowym celem badań nad AI i nie istnieje żaden system osiągający ten poziom. Eksperci często porównują ją do maszyny posiadającej „świadomość” lub „kreatywność” na poziomie człowieka. Jak opisano w artykule Ultralytics, silna AI będzie potrafiła analizować informacje i podejmować niezależne decyzje podobnie jak człowiek.

Idealne cechy silnej AI obejmują zdolność do rozumowania i rozwiązywania złożonych problemów, samodzielnego planowania oraz ciągłego uczenia się na podstawie doświadczeń. Na przykład silna AI będzie komunikować się z ludźmi naturalnym językiem, a nawet tworzyć nowe rozwiązania dla nieznanych wcześniej sytuacji.

Pojęcie silnej AI jest często powiązane z ogólną sztuczną inteligencją (AGI). Według Built In, AGI to system „zdolny do działania i przetwarzania informacji w sposób podobny do człowieka” – potrafiący uczyć się, rozwiązywać problemy i adaptować się podobnie jak naturalna inteligencja.

Jednak AGI nadal występuje głównie w literaturze science fiction i zadaniach teoretycznych. Gdyby istniał rzeczywisty system AGI, mógłby rozwiązywać globalne problemy kryzysowe, skanując całą dostępną wiedzę w Internecie – co ilustruje ogromny potencjał silnej AI.

Potencjał i przyszłe zastosowania silnej AI

Chociaż silna AI nie jest jeszcze rzeczywistością, wiele badań i prognoz wskazuje na obszary, które może zrewolucjonizować:

• Medycyna: silna AI mogłaby automatycznie diagnozować skomplikowane choroby i proponować spersonalizowane terapie na podstawie pełnych danych medycznych pacjenta, w tym genów, historii chorób i stylu życia. Na przykład w rozwoju leków silna AI przyspieszy wyszukiwanie nowych związków i prognozowanie ich skuteczności, redukując koszty i czas badań farmaceutycznych.
• Finanse: w sektorze finansowym silna AI mogłaby analizować globalne rynki w czasie rzeczywistym, uwzględniając czynniki ekonomiczne, polityczne, społeczne, a nawet katastrofy naturalne. Ciągle ucząc się z złożonych danych, prognozowałaby zmiany rynkowe z dużo większą precyzją niż obecne systemy wąskiej AI.
• Edukacja: silna AI mogłaby personalizować ścieżki nauczania dla każdego ucznia, monitorować postępy i dostosowywać metody nauczania do indywidualnych możliwości i potrzeb. Zamiast uniwersalnych programów, ten inteligentny system tworzyłby spersonalizowane plany nauki oparte na zdolnościach i zainteresowaniach każdego ucznia.
• Badania naukowe i technologia: idealny system silnej AI mógłby integrować wiedzę ze wszystkich dziedzin – od inżynierii, środowiska po socjologię – aby znaleźć rozwiązania globalnych problemów, takich jak zmiany klimatyczne, epidemie czy czysta energia. Z perspektywy science fiction, komputer AGI mógłby „zeskanować” całą ludzką wiedzę, aby sprostać największym wyzwaniom.

W przyszłości silna AI ma potencjał, by przekształcić wiele branż. Jednak rozwój AGI wiąże się z licznymi wyzwaniami etycznymi i bezpieczeństwa: musimy zapewnić, że będzie działać na rzecz dobra wspólnego i unikać niepożądanych skutków.

>>> Być może nie wiedzieli Państwo: Czym jest AI wąskie i AI ogólne?

Słaba AI i silna AI to kluczowe pojęcia do zrozumienia sztucznej inteligencji. Słaba AI jest już obecna w codziennym życiu, z konkretnymi zastosowaniami takimi jak wirtualni asystenci, systemy rekomendacyjne czy samochody autonomiczne, przynosząc wysoką efektywność w wyspecjalizowanych zadaniach.

Natomiast silna AI pozostaje celem, jeszcze nieosiągniętym, z ambicją stworzenia „inteligentnej jak człowiek” maszyny, która potrafi samodzielnie uczyć się i myśleć na szeroką skalę. Obecnie wszystkie praktyczne systemy AI należą do kategorii słabej AI.

Jednak badania nad silną AI nadal otwierają ogromne możliwości na przyszłość, obiecując rewolucję w medycynie, finansach, edukacji i wielu innych dziedzinach. Zrozumienie pojęć i zastosowań obu typów AI pomaga nam rozwijać technologię w sposób przemyślany i efektywny.