Что такое узкий ИИ и общий ИИ?
Что такое узкий ИИ и общий ИИ? Главное отличие в том, что узкий ИИ «знает всё об одном», а общий ИИ знает многое. Узкий ИИ присутствует в конкретных приложениях вокруг нас, тогда как общий ИИ — это амбициозная цель создания полностью интеллектуальных машин.
В современную технологическую эпоху искусственный интеллект (ИИ) проник во все сферы жизни. Мы часто слышим об ИИ в повседневных приложениях — от виртуальных помощников на телефонах до автономных автомобилей.
Однако не все системы ИИ одинаковы. На самом деле ИИ классифицируется на разные уровни, наиболее распространёнными из которых являются узкий ИИ (Artificial Narrow Intelligence – ANI, также называемый слабым ИИ) и общий ИИ (Artificial General Intelligence – AGI, также называемый сильным ИИ). Итак, что же такое узкий ИИ и общий ИИ и в чём их различия? Давайте подробно разберёмся с INVIAI ниже.
Что такое ИИ?
Прежде чем различать узкий и общий ИИ, нужно понять что такое ИИ. Согласно классическим определениям экспертов, таких как Стюарт Рассел и Питер Норвиг, ИИ — это «изучение и проектирование интеллектуальных агентов, где интеллектуальный агент — это система, способная воспринимать окружающую среду и предпринимать действия для максимизации своих шансов на успех». Проще говоря, ИИ — это создание машин или программного обеспечения, способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта.
ИИ — это изучение и проектирование интеллектуальных агентов, где интеллектуальный агент — это система, способная воспринимать окружающую среду и предпринимать действия для максимизации своих шансов на успех.
— Стюарт Рассел и Питер Норвиг, исследователи ИИ
На практике искусственный интеллект включает множество различных систем — от простых алгоритмов до сложных моделей машинного обучения. В зависимости от объёма и уровня интеллекта ИИ классифицируется на узкий ИИ (ANI), общий ИИ (AGI) и даже суперинтеллектуальный ИИ (ASI). В настоящее время узкий ИИ — единственный тип, который разработан и широко применяется, тогда как общий ИИ остаётся теоретическим. Чтобы лучше понять, давайте углубимся в каждое понятие.
Что такое узкий ИИ?
Узкий ИИ сосредоточен только на одной области или проблеме, например, распознавании лиц, переводе языков, игре в шахматы и т.д. Узкий ИИ превосходен в рамках задач, для которых он запрограммирован или обучен, и многие системы даже превосходят людей в своих узких областях. Однако узкий ИИ лишён самосознания и человеческого рассуждения и не может расширять своё понимание за пределы своей области.
Другими словами, система узкого ИИ — это как суперэксперт в одной области, но полностью «слепая» в других сферах вне своей специализации. Поэтому его называют слабым ИИ — не из-за слабой производительности, а потому что его интеллект ограничен заранее определённым кругом задач.
Распространённые примеры узкого ИИ
Виртуальные помощники
Системы рекомендаций
Распознавание лиц
Автономные автомобили
Преимущества и ограничения
Сильные стороны узкого ИИ
- Высокая точность и выдающаяся производительность в поставленных задачах
- Практическая польза в различных отраслях (медицина, финансы, производство)
- Надёжные и стабильные результаты в рамках своей области
- Экономическая эффективность для конкретных приложений
Ограничения узкого ИИ
- Ограниченный круг интеллекта — не может изучать задачи вне обучения
- Отсутствие гибкости за пределами начального программирования
- Полная зависимость от предоставленных данных и алгоритмов
- Наследование предвзятости из-за ошибок в обучающих данных
- Отсутствие глубокого понимания — только реакция на шаблоны
Из-за этих ограничений исследователи давно стремятся создать более продвинутый ИИ, который мог бы думать широко и гибко, как человеческий интеллект — это и есть общий ИИ (AGI).
Что такое общий ИИ?
Если узкий ИИ — эксперт в одной области, то общий ИИ представляет собой «универсального эксперта», способного хорошо выполнять почти всё — от вождения, готовки, программирования до медицинской диагностики, юридических консультаций и т.д., подобно тому, как умный человек справляется с разными задачами.
Ещё один способ представить: сильный ИИ — это искусственный интеллект на уровне человека. Он не просто выполняет существующие команды, но может думать самостоятельно, планировать, создавать и адаптироваться к новым ситуациям — способности, которых нет у узкого ИИ.
Независимое мышление
Способен рассуждать и принимать решения без человеческого руководства
Непрерывное обучение
Адаптируется и учится на новом опыте в разных областях
Креативное решение проблем
Генерирует новые решения и подходы
В научной фантастике общий ИИ часто изображается как машины с человеческим сознанием и осознанием, даже эмоциями. Например, персонажи вроде J.A.R.V.I.S. из «Железного человека» или Саманты из «Она» — это воображаемый ИИ с интеллектом на уровне человека. Они могут естественно общаться, учиться новому и гибко выполнять множество человеческих запросов.
Хотя мы достигли значительных успехов в узком ИИ, общий ИИ остаётся серьёзной задачей и может потребовать ещё десятилетия исследований.
— Итан Моллик, доцент Университета Пенсильвании
Почему создание общего ИИ так сложно?
Причина в том, что для человеческого интеллекта ИИ должен объединять множество сложных способностей: от понимания языка, восприятия изображений, логического мышления, абстрактного мышления до обучения на опыте и социальной адаптации. Это требует прорывов в алгоритмах, огромных вычислительных мощностей и обширных, разнообразных обучающих данных.
Технические вызовы
Требуются прорывы в алгоритмах, огромные вычислительные мощности и разнообразные обучающие данные
Вопросы безопасности
Обеспечение этичного поведения ИИ и сохранение контроля человека над суперинтеллектуальными системами
Социальные и философские вопросы
Рассмотрение влияния на общество, управления и философских вопросов сознания
Кроме того, существует множество этических и вопросов безопасности, которые необходимо учитывать при разработке ИИ на уровне человека — например, обеспечение этичного поведения и сохранение контроля человека, если ИИ станет слишком умным. Это не только технологическая проблема, но и социальная и философская.
Текущий прогресс в направлении AGI
Хотя настоящий AGI пока не существует, недавно некоторые продвинутые системы ИИ начали демонстрировать некоторые способности к обобщению. Например, крупные языковые модели (например, GPT-3, GPT-4 от OpenAI) могут выполнять различные задачи: отвечать на вопросы, писать тексты, программировать, переводить, даже проходить некоторые тесты на человеческом уровне.
Тем не менее, даже эти продвинутые модели по определению относятся к узкому ИИ, поскольку им не хватает истинного автономного обучения и они ограничены техническими и данными ограничениями.
Например, генеративный ИИ, такой как ChatGPT, обладает широкими знаниями, но не может самостоятельно изучать новые знания за пределами исходных данных обучения, а также не может переключаться на физические задачи в реальном мире без дополнительного программирования. Поэтому настоящий общий ИИ остаётся целью будущего, а не реальностью.
Гипотетические примеры будущего общего ИИ
Универсальный гуманоидный помощник
Многофункциональный ИИ-врач
Эти примеры пока не существуют, но отражают видение, к которому стремятся исследователи ИИ. Если когда-нибудь будет создан успешный общий ИИ, это станет гигантским шагом в технологиях — потенциально новой «промышленной революцией» в истории человечества.
Однако вместе с преимуществами возникают значительные вызовы и риски, как уже упоминалось: как контролировать интеллект, способный к самоусовершенствованию за пределами человеческого понимания? Поэтому вокруг разработки AGI ведутся активные дискуссии, требующие осторожного подхода.
Если AGI — это интеллект на уровне человека, то ASI — это превосходящий интеллект. Некоторые опасаются, что появление ASI может привести к непредсказуемым последствиям для человечества, поскольку он будет слишком умным и выйдет из-под контроля. Однако это история далёкого будущего. В этой статье мы сосредоточимся на двух более реальных и близких уровнях: узком ИИ (настоящее) и общем ИИ (ближайшее будущее/надежда).
Отличия между узким ИИ и общим ИИ
В итоге узкий ИИ (ANI) и общий ИИ (AGI) принципиально отличаются во многих аспектах. Ниже приведено сравнение и объяснение ключевых различий между этими двумя типами ИИ:
| Аспект | Узкий ИИ (ANI) | Общий ИИ (AGI) | Статус |
|---|---|---|---|
| Объём задач | Одна или несколько конкретных задач | Любая интеллектуальная задача, которую может выполнить человек | Ограниченный vs Универсальный |
| Гибкость | Не адаптируется вне обучения | Обучается и адаптируется к новым ситуациям | Жёсткий vs Адаптивный |
| Текущий статус | Существует и широко используется | Теоретический, ещё не достигнут | Настоящее vs Будущее |
| Способность к обучению | Зависит от программирования | Самостоятельное обучение и рассуждение | Запрограммированный vs Автономный |
| Уровень контроля | Проще контролировать и безопаснее | Большие этические и контрольные риски | Управляемый vs Сложный |
Сравнение объёма задач
Узкий ИИ может выполнять только одну или несколько конкретных задач, для которых он был запрограммирован или обучен (например, только распознавание изображений или только игра в шахматы). В отличие от него, общий ИИ стремится выполнять любую интеллектуальную задачу, которую может выполнить человек, то есть его объём не ограничен никакой областью.
Проще говоря, узкий ИИ — это «зерно песка», а общий ИИ — «океан» возможностей.
Гибкость и способности к обучению
Узкий ИИ не способен учиться и адаптироваться к новым ситуациям вне исходных данных и алгоритмов — он полностью зависит от программирования и предоставленных данных. Между тем, от общего ИИ ожидается, что он будет адаптироваться и учиться новому при столкновении с незнакомыми проблемами, подобно тому, как человек учится на опыте.
Общий ИИ может рассуждать, формировать сознание или хотя бы иметь общее понимание мира, а не просто следовать заданным шаблонам.
Примеры и статус развития
Узкий ИИ существует и широко используется сегодня (в приложениях, сервисах, умных устройствах повсюду) — включая виртуальных помощников (Siri, Alexa), программы автоматического перевода, системы рекомендаций фильмов, игровые программы (шахматы, Го) и др.
Общий ИИ остаётся теоретическим, над ним работают мировые лаборатории, но ни одна система не достигла этого уровня интеллекта. В настоящее время нет реальных примеров, он существует лишь как воображаемая модель в фильмах и книгах.
Преимущества и ограничения
Узкий ИИ обладает преимуществом высокой специализации, часто достигая превосходной точности и производительности в своих задачах (например, ИИ для диагностики изображений может анализировать тысячи рентгеновских снимков быстрее и точнее врачей).
Однако его ограничения включают отсутствие гибкости, креативности и зависимость от данных, неспособность расширять возможности.
Общий ИИ, если будет создан, будет чрезвычайно гибким, адаптивным и креативным — это его главные сильные стороны. Но его текущая проблема — это сложность разработки и множество технических и социальных вызовов.
В целом безопаснее
- Проще контролировать и предсказать
- Ограниченный объём снижает серьёзные риски
- Предвзятость из-за плохих обучающих данных
- Неправильное понимание контекста в узкой области
Более серьёзные вызовы
- Этическая и контрольная сложность
- Самоусовершенствование без вмешательства человека
- Соответствие человеческим ценностям
- Непредсказуемые последствия при несоответствии целей
Заключение
Понимание различий между узким ИИ и общим ИИ — первый шаг к осознанию общей картины искусственного интеллекта сегодня и в будущем. Узкий ИИ принес множество практических преимуществ в жизни — от автоматизации задач, повышения производительности труда до улучшения сервисов и удобств повседневности. Мы знакомы с приложениями узкого ИИ, такими как виртуальные помощники, автономные автомобили, анализ данных... Узкий ИИ — основа современной эры ИИ, эффективно решающая конкретные задачи.
В то же время общий ИИ — это как священный Грааль в исследованиях ИИ — далекая, но многообещающая цель. Если когда-нибудь общий ИИ будет достигнут, человечество может стать свидетелем масштабных преобразований: машины, способные делать почти всё, что делают люди, открывая новые возможности в науке, медицине, образовании, экономике...
Однако вместе с надеждами возникают значительные вызовы как в технологиях, так и в этике. Путь к AGI ещё долгий и требует междисциплинарного сотрудничества учёных, инженеров, социальных экспертов и правительств.
Реальность сегодня: узкий ИИ
Мощный в узкой области, сильно поддерживает человека в конкретных задачах
- Широко внедрён и проверен
- Высокая производительность в специализированных областях
- Практические бизнес-приложения
Видение будущего: общий ИИ
Универсальный интеллект, подобный человеческому, многообещающий, но сложный для достижения
- Универсальные возможности решения задач
- Человеческое мышление и креативность
- Требует прорывных инноваций
В итоге узкий ИИ и общий ИИ представляют два разных уровня искусственного интеллекта. Узкий ИИ — это сегодняшняя реальность — мощный в узкой области, сильно поддерживающий человека во многих конкретных задачах. Общий ИИ — это видение будущего — универсальный интеллект, подобный человеческому, многообещающий, но сложный для достижения.
Как подчеркнуто: в настоящее время мы покорили только узкий ИИ, тогда как путь к общему ИИ (и далее к суперинтеллектуальному ИИ) остаётся очень долгим.
Тем не менее, каждый шаг вперёд в исследованиях ИИ приближает нас к этой цели. С быстрым развитием технологий кто знает, возможно, через несколько десятилетий то, что когда-то было научной фантастикой, постепенно станет реальностью.
