Основные понятия систем искусственного иттеллекта - страница 13
2.Символы в эвристических программах не имеют интерпретации, отсутствует и содержательно обусловленный выбор. Поэтому в памяти ЭВМ не представлены ни сложная внутренняя структура образа, ни сеть его отношений с другими образами.
3.Вновь поступающая информация не влияет на базу данных, вследствие чего она не используется в решении задачи.
4.Семантика, вложенная в машину, не многоярусная: формальные аналоги категорий не имеют аналогов чувственных образов;
5.Данные, вносимые сегодня в ЭВМ, не имеют базы "целей". В результате этого в совокупные ее функции не включены элементы целеполагания собственно информационных и деятельностных аспектов функционирования интеллектуальных систем.
ГЛАВА 4
. ТИПЫ СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Технологии искусственного интеллекта можно условно разделить на две большие категории: ИИ на основе возможностей и ИИ на основе функциональности. Каждая из этих разновидностей, в свою очередь, делится на более специализированные подкатегории, рис. 4.1.
Рис. 4.1. Типы искусственного интеллекта
1. ИИ на основе возможностей.
а). Узкий ИИ. Узкий или слабый искусственный интеллект (Narrow AI, NAI или Artificial Narrow Intelligence, ANI) – это узко специализированный ИИ, обученный выполнять конкретную задачу. Слабый ИИ работает в рамках ограниченного и заранее определенного набора параметров, ограничений и контекстов. Примерами использования NAI могут служить пользовательские рекомендации по видео/аудио контенту в популярных онлайн-кинотеатрах или соцсетях, предложения о покупке на сайтах электронной коммерции, автономные автомобили, а также системы распознавания речи и изображений и промышленные роботы и виртуальные персональные помощники, такие как Siri от Apple.
б). Общий ИИ. Общий или сильный искусственный интеллект (General AI, GAI или Artificial General Intelligence, AGI) – версия ИИ, которая выполняет любую интеллектуальную задачу с человеческой эффективностью. Целью общего ИИ является разработка системы, способной думать самостоятельно, как это делают люди. В настоящее время общий ИИ все еще находится в стадии исследования, и предпринимаются усилия по разработке машин с расширенными когнитивными способностями. Общий искусственный интеллект, описывает программирование, которое может воспроизвести когнитивные способности человеческого мозга. При столкновении с незнакомой задачей сильная система ИИ может использовать нечеткую логику для применения знаний из одной области к другой и автономного поиска решения задачи.
в) Супер-ИИ. Искусственный суперинтеллект (Super AI, SAI) – это версия ИИ, которая превосходит людской интеллект и может выполнять любую задачу лучше, чем человек. Возможности машины с супер-ИИ включают следующие виды самостоятельной деятельности: мышление, аргументация, решение головоломок, вынесение суждений, обучение, общение. Сегодня это гипотетическая концепция, но она представляет собой будущее ИИ.
2. ИИ на основе функциональности.
а). Реактивные машины. Реактивные машины – базовая разновидность ИИ, представители которой не хранят прошлый опыт или воспоминания для будущих действий. Такие системы фокусируются на текущих сценариях и реагируют на них, основываясь на наилучших возможных действиях. Популярные примеры реактивных машин включают шахматный суперкомпьютер Deep Blue от IBM и программа для игры в Го AlphaGo от Google. Эти системы ИИ не имеют памяти и зависят от конкретной задачи, но поскольку у него нет памяти, он не может использовать прошлый опыт для обоснования будущих решений. Хорошо подходит для простых задач классификации и распознавания образов. Отлично подходит для сценариев, в которых известны все параметры: может превзойти людей, потому что он может выполнять вычисления намного быстрее. Не способен работать со сценариями, включающими несовершенную информацию или требующими исторического понимания.
Похожие книги
