Sztuczna inteligencja (AI) staje się obecnie powszechnym trendem technologicznym, obecnym w wielu dziedzinach życia, od biznesu, edukacji po medycynę. Czym zatem jest sztuczna inteligencja i jakie są jej rodzaje? Zrozumienie popularnych typów sztucznej inteligencji pomoże nam lepiej pojąć, jak AI działa i jak efektywnie ją stosować w praktyce.

Sztuczna inteligencja (AI) to technologia umożliwiająca maszynom (zwłaszcza komputerom) „uczenie się” i „myślenie” jak człowiek. Zamiast programować komputer według sztywnych instrukcji, AI wykorzystuje algorytmy machine learning (uczenie maszynowe), aby samodzielnie uczyć się na podstawie danych i naśladować ludzkie zdolności intelektualne.

Dzięki temu komputery mogą wykonywać zadania wymagające myślenia, takie jak analiza problemów, rozumienie języka, rozpoznawanie głosu i obrazu czy podejmowanie inteligentnych decyzji.

Aby lepiej zrozumieć AI, zwykle klasyfikuje się sztuczną inteligencję na dwa główne sposoby: (1) klasyfikacja według stopnia rozwoju inteligencji (poziom inteligencji lub zdolności AI w porównaniu z człowiekiem) oraz (2) klasyfikacja według funkcji i stopnia podobieństwa do człowieka (sposób działania i zachowanie AI w porównaniu z ludzką inteligencją). Dziś zapraszamy do wspólnego, szczegółowego poznania każdego typu AI według obu tych klasyfikacji na poniższej stronie INVIAI!

Klasyfikacja AI według stopnia rozwoju (ANI, AGI, ASI)

Pierwszy sposób klasyfikacji dzieli AI na 3 główne typy w oparciu o poziom inteligencji i zakres możliwości systemu AI. Są to kolejno: Słaba AI (Artificial Narrow Intelligence - ANI), Silna AI (Artificial General Intelligence - AGI) oraz Superinteligencja AI (Artificial Super Intelligence - ASI).

Spośród nich słaba AI (zwana też wąską AI) to jedyny typ, który obecnie istnieje w praktyce, natomiast silna AI i superinteligencja AI pozostają na etapie badań lub hipotez. Przyjrzyjmy się kolejno cechom każdego z nich:

Wąska sztuczna inteligencja (słaba AI – Artificial Narrow Intelligence)

Słaba AI (Narrow AI) to systemy sztucznej inteligencji zaprojektowane do wykonywania konkretnego zadania lub ograniczonego zestawu zadań. Istotne jest, że ten typ AI jest inteligentny tylko w wąskim zakresie, do którego został zaprogramowany, nie posiada zdolności samodzielnego rozumienia ani uczenia się poza tym zakresem. Większość obecnych zastosowań AI to właśnie wąska AI, i w praktyce jest to jedyny typ AI szeroko stosowany.

Typowym przykładem wąskiej AI są asystenci głosowi jak Siri, Alexa, Google Assistant – potrafią wykonywać polecenia głosowe, takie jak ustawianie alarmów, wyszukiwanie informacji, wysyłanie wiadomości... ale nie mogą samodzielnie wykonywać zadań wykraczających poza zaprogramowane funkcje. Ponadto słaba AI jest obecna w wielu innych popularnych zastosowaniach, takich jak:

• Systemy rekomendacji na platformach takich jak Netflix, Spotify (propozycje filmów, piosenek na podstawie preferencji użytkownika).
• Automatyczne chatboty wspierające obsługę klienta, symulujące rozmowę, odpowiadające na podstawowe pytania tekstowo lub głosowo.
• Samochody autonomiczne (np. Tesla) oraz roboty przemysłowe – wykorzystujące AI do samodzielnej jazdy lub działania, choć w ramach przewidzianych scenariuszy.
• Rozpoznawanie obrazów, twarzy i głosu – na przykład funkcje odblokowywania telefonu za pomocą rozpoznawania twarzy czy tłumaczenia mowy (Google Translate).

Te zastosowania pokazują, że wąska AI jest obecna wszędzie w życiu codziennym i często przewyższa ludzi w konkretnych zadaniach (np. AI potrafi szybciej analizować duże zbiory danych niż człowiek). Jednak wąska AI nie posiada ogólnej „inteligencji”, nie może być świadoma ani rozumieć poza swoją specjalizacją.

Ogólna sztuczna inteligencja (silna AI – Artificial General Intelligence)

Silna AI (General AI) to pojęcie odnoszące się do sztucznej inteligencji o zdolnościach równych człowiekowi we wszystkich aspektach intelektualnych. Oznacza to, że system silnej AI potrafi samodzielnie rozumieć, uczyć się i wykonywać wszystkie zadania intelektualne, które wykonuje człowiek, ma zdolność samodzielnego myślenia, kreatywności oraz elastycznego dostosowywania się do zupełnie nowych sytuacji.

To właśnie jest najwyższy cel badaczy AI – stworzenie maszyny posiadającej świadomość i ogólną inteligencję podobną do ludzkiego mózgu.

Jednak obecnie silna AI istnieje tylko w teorii. Nie ma żadnego systemu AI, który osiągnąłby poziom prawdziwego AGI. Rozwój silnej AI wymaga przełomów w badaniach naukowych, zwłaszcza w symulacji ludzkiego sposobu myślenia i uczenia się. Innymi słowy, nie wiemy jeszcze, jak nauczyć maszynę posiadającą świadomość siebie i elastyczną inteligencję identyczną z ludzką.

Niektóre nowoczesne modele AI (np. duże modele językowe jak GPT) wykazują przebłyski cech inteligencji ogólnej, ale w istocie są to nadal wąskie AI trenowane do konkretnego zadania (np. rozumienia i generowania tekstu), a nie prawdziwa silna AI.

Superinteligencja sztucznej inteligencji (super AI – Artificial Super Intelligence)

Super AI (Superinteligencja) to pojęcie opisujące sztuczną inteligencję przewyższającą ludzkie możliwości pod każdym względem. System super AI nie tylko potrafi robić to, co człowiek, ale robi to wielokrotnie lepiej – szybciej, mądrzej, dokładniej niż człowiek we wszystkich dziedzinach.

Super AI może samodzielnie się uczyć, doskonalić i podejmować decyzje oraz rozwiązania, o których ludzie nawet nie pomyśleli. To uważane jest za najwyższy etap rozwoju AI, gdy maszyny osiągają inteligencję przewyższającą ludzką.

Obecnie super AI istnieje tylko w wyobraźni i hipotezach – nie stworzyliśmy jeszcze takiego systemu.

Wielu ekspertów uważa, że osiągnięcie super AI może być jeszcze bardzo odległe lub niepewne. Jednocześnie perspektywa superinteligencji budzi liczne obawy: jeśli kiedyś maszyny staną się mądrzejsze od ludzi, czy będą nas kontrolować lub stanowić zagrożenie dla ludzkości? Kwestie etyczne i bezpieczeństwa związane z superinteligencją AI są obecnie gorąco dyskutowane.

Mimo to naukowcy nadal prowadzą badania w tym kierunku, wierząc, że super AI, jeśli zostanie odpowiednio kontrolowana, może pomóc rozwiązać najtrudniejsze problemy ludzkości w przyszłości.

(Podsumowując, według stopnia rozwoju obecnie dysponujemy jedynie słabą (wąską) AI – systemami specjalizującymi się w konkretnych zadaniach. Silna AI jest w fazie badań, a super AI pozostaje kwestią przyszłości. Teraz przyjrzymy się klasyfikacji AI według funkcji, bazującej na zachowaniu i stopniu „inteligencji” w działaniu.)

Klasyfikacja AI według funkcji (Reactive, Limited Memory, Theory of Mind, Self-Aware)

Drugi sposób klasyfikacji skupia się na sposobie działania i stopniu „zrozumienia” AI w porównaniu z człowiekiem. Według tej klasyfikacji AI dzieli się na 4 typy w kolejności od najniższego do najwyższego: Maszyny reaktywne (Reactive Machines), AI z ograniczoną pamięcią (Limited Memory), AI z teorią umysłu (Theory of Mind) oraz AI samoświadome (Self-Aware).

Każdy typ reprezentuje kolejny etap rozwoju zdolności AI do naśladowania ludzkiego poznania i interakcji. Oto szczegóły:

Technologia AI reaktywnej (Reactive Machine)

To najprostszy poziom sztucznej inteligencji. AI reaktywna to systemy, które reagują wyłącznie na bieżące sytuacje na podstawie zaprogramowanych reguł, nie mają zdolności „zapamiętywania” doświadczeń z przeszłości. Innymi słowy, nie posiadają pamięci i nie mogą wykorzystać doświadczeń do wpływania na przyszłe decyzje.

Klasycznym przykładem AI reaktywnej są programy do gry w szachy. Komputery takie jak Deep Blue potrafią analizować aktualną sytuację na planszy i wybierać najlepszy ruch na podstawie algorytmów, ale nie „pamiętają” poprzednich partii ani nie uczą się z doświadczenia; każda partia zaczyna się dla nich od nowa, jak odruch maszyny.

Mimo to AI reaktywna może osiągać bardzo wysoką wydajność w swoich zadaniach – w rzeczywistości komputery te pokonały światowych mistrzów szachowych, pokazując przewagę obliczeniową w wąskim zakresie.

Charakterystyczne dla AI reaktywnej jest szybkie reagowanie i przewidywalne zachowanie. Jednak jej największą wadą jest brak zdolności uczenia się: jeśli środowisko lub zasady ulegną zmianie, system nie potrafi się do nich dostosować.

Obecnie AI reaktywna jest nadal szeroko stosowana w systemach automatycznych wymagających natychmiastowej i prostej reakcji, np. w automatycznych sterownikach maszyn przemysłowych działających według ustalonych warunków.

AI z ograniczoną pamięcią (Limited Memory)

AI z ograniczoną pamięcią to kolejny poziom, gdzie system AI może przechowywać i wykorzystywać ograniczoną ilość informacji z przeszłości do podejmowania decyzji. W przeciwieństwie do czysto reaktywnej AI, ten typ uczy się na podstawie danych historycznych (choć w ograniczonym zakresie), aby poprawić swoje reakcje w przyszłości.

Większość nowoczesnych modeli uczenia maszynowego należy do tej kategorii, ponieważ są trenowane na dostępnych zbiorach danych i wykorzystują zdobytą wiedzę do przewidywań.

Typowym przykładem AI z ograniczoną pamięcią są technologie samochodów autonomicznych. Samochody zbierają dane z czujników (kamer, radarów) o otoczeniu, a następnie tymczasowo zapamiętują ważne informacje (np. pozycję innych pojazdów, przeszkody na drodze), aby bezpiecznie przyspieszać, hamować i skręcać.

Choć pojazd nie pamięta wszystkiego, co widział, podczas jazdy stale aktualizuje dane i korzysta z krótkotrwałej pamięci do analizy sytuacji – to właśnie cecha AI z ograniczoną pamięcią.

Wiele obecnych zastosowań wąskiej AI również należy do grupy z ograniczoną pamięcią. Na przykład systemy rozpoznawania twarzy uczą się na podstawie dużej liczby zdjęć (pamięć treningowa) i zapamiętują cechy twarzy, aby rozpoznać, czy nowy obraz pasuje do bazy danych.

Wirtualni asystenci i inteligentne chatboty również opierają się na modelach trenowanych i potrafią pamiętać kontekst krótkich rozmów (np. poprzednie pytanie), co pozwala im odpowiadać bardziej naturalnie. Ogólnie rzecz biorąc, AI z ograniczoną pamięcią stanowi większość obecnych systemów AI, oferując lepszą wydajność niż AI reaktywna dzięki wykorzystaniu danych historycznych, choć nie jest jeszcze w pełni samoświadoma.

Teoria umysłu (Theory of Mind)

„Teoria umysłu” w AI nie jest konkretną technologią, lecz pojęciem opisującym poziom sztucznej inteligencji zdolnej do głębszego rozumienia ludzi. Termin ten pochodzi z psychologii – oznacza zdolność rozumienia, że inni mają emocje, myśli, przekonania i intencje. AI osiągająca poziom Theory of Mind potrafiłaby rozpoznawać i przewidywać stany emocjonalne ludzi lub innych istot podczas interakcji.

Wyobraźmy sobie robota, który potrafi rozpoznać, czy jesteś szczęśliwy czy smutny na podstawie mimiki i tonu głosu, a następnie dostosować swoje zachowanie – to właśnie cel AI z teorią umysłu. Na tym poziomie AI nie tylko przetwarza dane mechanicznie, ale musi rozumieć emocje i motywacje rozmówcy. To pozwoliłoby AI naturalnie wchodzić w interakcje społeczne, tworzyć asystentów lub roboty zdolne do empatii i odpowiedzi podobnych do ludzi.

Obecnie AI z teorią umysłu jest w fazie badań. Niektóre systemy zaczęły integrować rozpoznawanie emocji (np. wykrywanie gniewnego tonu głosu czy smutnej mimiki), ale osiągnięcie pełnej teorii umysłu jest jeszcze bardzo odległe. To ważny krok w kierunku silnej AI, ponieważ aby mieć inteligencję na poziomie człowieka, maszyny muszą rozumieć ludzi.

Naukowcy AI eksperymentują z nauczaniem maszyn rozumienia nieracjonalnych czynników jak emocje czy kultura – co stanowi duże wyzwanie w tej dziedzinie.

AI samoświadome (Self-Aware AI)

To najwyższy poziom i jednocześnie największe wyzwanie w dziedzinie AI: stworzenie maszyn świadomych własnego istnienia. AI samoświadome oznacza system, który nie tylko rozumie otaczający świat, ale także zna siebie, posiada świadomość własnej osoby i odczuwa swój stan podobnie jak człowiek świadomy siebie.

Obecnie AI samoświadome nie istnieje; to jedynie hipoteza. Aby maszyna osiągnęła ten poziom, musiałaby nie tylko kopiować inteligencję, ale także ludzką duszę – czego sami jeszcze nie rozumiemy. Gdyby kiedyś AI samoświadome stało się rzeczywistością, byłby to przełomowy moment dla ludzkości, ale także wiązałoby się z licznymi kwestiami etycznymi.

Na przykład, czy AI posiadające świadomość można uznać za „istotę żywą” z prawami? Jeśli ma emocje, czy mamy wobec niej obowiązki moralne jak wobec ludzi? Co się stanie, gdy sztuczna inteligencja przewyższy ludzi pod względem świadomości – czy nadal będzie posłuszna, czy zacznie sama wyznaczać cele?

Te pytania pozostają bez jednoznacznej odpowiedzi. Dlatego AI samoświadome do dziś pojawia się jedynie w literaturze science fiction i filmach.

Mimo to badania nad tym poziomem pomagają nam lepiej zrozumieć istotę świadomości i inteligencji, co pozwala tworzyć bardziej zaawansowane systemy AI na niższych poziomach. Przyszłość AI samoświadomej może być jeszcze bardzo odległa, ale jest to ostateczny cel w rozwoju sztucznej inteligencji ludzkości.

Jak widać, popularne obecnie rodzaje sztucznej inteligencji to głównie wąska AI (słaba AI) – systemy inteligentne specjalizujące się w jednym lub kilku konkretnych zadaniach. Wirtualni asystenci, chatboty, samochody autonomiczne, systemy rekomendacji, rozpoznawanie głosu... to wszystkie efekty rozwoju wąskiej AI na bardzo wysokim poziomie.

Tymczasem silna AI oraz wyższe poziomy jak AI z teorią umysłu czy AI samoświadome pozostają w sferze przyszłości, wymagając wielu lat (a nawet dekad) badań. Pomimo wyzwań, nieustanny postęp AI obiecuje otworzyć nowe horyzonty dla nauki i życia ludzkiego.

Znajomość typów AI pozwala nam zrozumieć, na jakim etapie jest obecnie ta technologia i jak daleko może się rozwinąć, co daje właściwą perspektywę do efektywnego i bezpiecznego stosowania AI w życiu i pracy.

Podsumowując, sztuczna inteligencja robi ogromne postępy i coraz bardziej integruje się z ludźmi. Klasyfikacja AI na różne poziomy i typy pomaga nam lepiej zrozumieć istotę każdej technologii, wykorzystać jej zalety oraz przygotować się na przyszłość, gdy pojawią się bardziej zaawansowane formy AI.

Dzięki szybkiemu rozwojowi informatyki, kto wie, może w niedalekiej przyszłości zobaczymy pojawienie się silnej AI lub nawet superinteligencji AI – czego dziś możemy tylko sobie wyobrażać. Z pewnością AI pozostanie kluczową dziedziną kształtującą przyszłość społeczeństwa ludzkiego, a zrozumienie jej już teraz jest niezwykle ważne.