ИИ (искусственный интеллект) можно разделить на два основных типа: слабый ИИ и сильный ИИ. По определению, слабый ИИ (также называемый узким ИИ – Artificial Narrow Intelligence) — это система, разработанная для выполнения конкретной, узкой задачи. В свою очередь, сильный ИИ (также известный как общий ИИ – Artificial General Intelligence) — это концепция идеальной системы, способной выполнять любые интеллектуальные задачи, как человек.

Основное отличие в том, что идеальный сильный ИИ может обучаться, рассуждать и гибко применять знания в различных областях, как человек, тогда как слабый ИИ эффективно работает только в узкой области, для которой он был запрограммирован. На сегодняшний день все реальные приложения ИИ относятся к категории слабого ИИ; сильный ИИ пока находится на стадии исследований и в основном существует в теории.

Давайте вместе с INVIAI подробнее изучим эти два типа ИИ в следующем разделе!

Что такое слабый ИИ? Основные характеристики

Слабый ИИ (Artificial Narrow Intelligence) — самый распространённый тип искусственного интеллекта на сегодняшний день. Его обучают и программируют для выполнения конкретной задачи, например, распознавания изображений, обработки речи или консультирования по шаблонам. Характеристики слабого ИИ включают:

• Специализация по задаче: слабый ИИ сосредоточен на отдельных, заранее определённых задачах, таких как автономное вождение, базовая медицинская диагностика, чат-боты для обслуживания клиентов. Благодаря фокусировке на одной задаче, он часто превосходит человека в своей области.
• Основан на данных: большинство слабых ИИ используют методы машинного обучения и глубокого обучения для анализа больших объёмов данных, выявления закономерностей и прогнозирования. Они «обучаются» только на предоставленных данных и не развивают понимание за пределами этих данных.
• Отсутствие сознания: слабый ИИ не обладает сознанием или самосознанием. Он лишь моделирует интеллектуальное поведение на основе алгоритмов и обучающих данных, не понимая и не ощущая мир, как человек.
• Ограниченные возможности: поскольку слабый ИИ хорошо справляется только с одной задачей, при столкновении с новой проблемой или контекстом вне обученной области он не может самостоятельно решить её. Например, виртуальный помощник отвечает только на вопросы в рамках своей программы и не может переключиться на другие задачи, такие как сочинение музыки или рисование.

По данным различных исследований, понятие слабого ИИ определяется как система узкого искусственного интеллекта, предназначенная для выполнения ограниченного круга задач. Как отмечает VNPT AI, слабый ИИ эффективен только в узкой области и не может самостоятельно выходить за рамки поставленных задач. С другой стороны, слабый ИИ демонстрирует высокую концентрацию и точность в специализированных приложениях, что позволяет ему вносить значительный вклад в повседневную жизнь и работу.

Применение слабого ИИ

Сегодня большинство приложений ИИ вокруг нас — это слабый ИИ. Типичные примеры включают:

• Виртуальные помощники: системы, такие как Siri, Google Assistant или Amazon Alexa, могут распознавать голос и выполнять простые команды (установка таймера, проверка погоды и т.д.) в пределах запрограммированных возможностей. Несмотря на использование естественного языка, они отвечают только в рамках обучающих данных.
• Системы рекомендаций: платформы, такие как Netflix, YouTube или Amazon, используют слабый ИИ для анализа истории просмотров и покупок пользователей и предлагают подходящие фильмы или товары. Они используют обучение на больших данных для персонализации пользовательского опыта и оптимизации удовлетворённости.
• Обработка компьютерного зрения: приложения для распознавания изображений и видео, такие как системы безопасности, классификация фотографий в Google Photos или автономное вождение на основе камер, реализуются с помощью слабого ИИ. Например, специализированные нейронные сети (как модель YOLO от Ultralytics) могут точно обнаруживать объекты, дорожные знаки или анализировать медицинские изображения в рамках конкретных задач.
• Обработка естественного языка (NLP) и чат-боты: слабый ИИ широко используется в машинном переводе (например, Google Translate), чат-ботах для консультаций клиентов и анализе текстов. Он может понимать и формировать предложения на основе изученных шаблонов, но только в ограниченном контексте. Например, чат-бот для поддержки клиентов отвечает на вопросы в рамках определённой области бизнеса.

Приведённые примеры показывают, что слабый ИИ уже меняет многие профессии: от медицины (поддержка диагностики изображений), финансов (анализ транзакционных данных), производства (автоматический контроль качества) до сферы услуг (консультации клиентов) и развлечений. Оптимизируя процессы и автоматизируя повторяющиеся задачи, слабый ИИ помогает людям экономить время и повышать эффективность работы.

Что такое сильный ИИ?

В отличие от слабого ИИ, сильный ИИ (Artificial General Intelligence – AGI) — это концепция системы ИИ с общим интеллектом, подобным человеческому. По данным VNPT AI, это теоретический тип искусственного интеллекта, способный выполнять любые интеллектуальные задачи, которые может выполнять человек.

Идеальный сильный ИИ не только учится на данных, но и может применять знания в различных ситуациях без необходимости в конкретных инструкциях. Он будет обладать способностью рассуждать, планировать, принимать решения и адаптироваться гибко в новых условиях.

На данный момент сильный ИИ остаётся долгосрочной целью исследований в области ИИ, и ни одна система пока не достигла этого уровня. Эксперты часто сравнивают его с машиной, обладающей «сознанием» или «творческими способностями» на уровне человека. Как описано в статье Ultralytics, сильный ИИ сможет анализировать информацию и принимать независимые решения, подобно человеку.

Идеальные характеристики сильного ИИ включают способность к сложному рассуждению и решению проблем, самостоятельному планированию и непрерывному обучению на основе опыта. Например, сильный ИИ сможет естественно общаться с людьми на языке, а также создавать новые решения для ранее не встречавшихся ситуаций.

Понятие сильного ИИ часто связывают с общим искусственным интеллектом (AGI). По данным Built In, AGI — это система, «способная функционировать и обрабатывать информацию подобно человеку» — то есть учиться, решать задачи и адаптироваться, как естественный интеллект.

Тем не менее, AGI пока существует только в научной фантастике и теоретических задачах. Если такая система действительно появится, она сможет решать глобальные срочные проблемы, сканируя всю информацию в Интернете — пример огромного потенциала сильного ИИ.

Потенциал и будущие применения сильного ИИ

Хотя сильный ИИ ещё не реализован, многие исследования и прогнозы выделяют области, где он может произвести революцию:

• Медицина: сильный ИИ сможет автоматически диагностировать сложные заболевания и предлагать персонализированные методы лечения на основе полного медицинского досье пациента, включая генетику, историю болезни и образ жизни. Например, в разработке лекарств сильный ИИ ускорит поиск новых соединений и прогнозирование их эффективности, снижая затраты и время исследований.
• Финансы: в финансовой сфере сильный ИИ сможет анализировать глобальные рынки в реальном времени, учитывая экономические, политические, социальные факторы и даже стихийные бедствия. Он будет постоянно учиться на сложных данных, прогнозируя рыночные колебания с гораздо большей точностью, чем современные узкие ИИ.
• Образование: сильный ИИ сможет персонализировать учебные планы для каждого ученика, отслеживать прогресс и адаптировать методы преподавания под способности и потребности каждого. Вместо общих программ этот интеллектуальный подход создаст индивидуальные курсы, основанные на возможностях и интересах учащихся.
• Научные исследования и технологии: идеальная система сильного ИИ сможет интегрировать знания из всех областей — от инженерии и экологии до социологии — для поиска решений глобальных проблем, таких как изменение климата, эпидемии или чистая энергия. С точки зрения научной фантастики, компьютер AGI сможет «просканировать» все знания человечества для решения самых серьёзных вызовов.

В будущем сильный ИИ ожидается как фактор, формирующий многие отрасли промышленности. Однако развитие AGI связано с многочисленными этическими и безопасностными вызовами: необходимо гарантировать, что он будет работать на благо общества и избегать нежелательных последствий.

>>> Возможно, Вам будет интересно: Что такое узкий ИИ и общий ИИ?

Слабый ИИ и сильный ИИ — это ключевые понятия для понимания искусственного интеллекта. Слабый ИИ уже присутствует в нашей повседневной жизни с конкретными приложениями, такими как виртуальные помощники, системы рекомендаций и автономные автомобили, обеспечивая высокую эффективность в специализированных задачах.

В то время как сильный ИИ остаётся недостижимой целью с амбициями создать «умную, как человек» машину, способную самостоятельно учиться и мыслить в широком диапазоне. На данный момент все реальные системы ИИ относятся к слабому ИИ.

Тем не менее, исследования в области сильного ИИ продолжают открывать огромные перспективы для будущего, обещая революционные изменения в медицине, финансах, образовании и других сферах. Понимание концепций и применения этих двух типов ИИ помогает нам более осознанно и эффективно развивать технологии.