Искусственный интеллект - ИИ нейросеть или языковая модель

В широком смысле, ИИ — это термин, который охватывает различные аспекты. Он включает в себя научные теории и конкретные технологические разработки, связанные с созданием программ и алгоритмов, близких к человеческому интеллекту.

ИИ позволяет компьютерам выполнять задачи, которые обычно выполняют люди, но делают это быстрее. С помощью нейросетевых технологий ИИ может обучаться более эффективно, используя базы данных, модели и алгоритмы.

На данный момент нейронные сети являются, вероятно, основным инструментом в области искусственного интеллекта. Как и человеческий мозг, они состоят из узлов, алгоритмов и поведенческих модулей, которые обрабатывают и обмениваются информацией. В зависимости от поставленной задачи, разработчики применяют различные архитектуры нейронных сетей.

Сегодня любую технологию, связанную с искусственным интеллектом, вероятно, можно назвать нейросетью.

В понимании ИИ всплывают много спорных моментов

Верно, что это определение может быть широким, однако система или машина искусственного интеллекта, скорее всего, будет демонстрировать некоторые модели поведения, которые обычно ассоциируются с человеческим интеллектом, например:
Планирование: перед выполнением задачи, ИИ может фактически планировать и создавать некую стратегию. 

Обучение: которое иногда может называться машинным обучением, по сути, является машиной или самой программой, которая будет учиться по мере того, как она проходит через набор данных, пробное обучение и ошибки нейросети. Не проходя при этом через когнитивно эмоциональные аспекты человеческого сознания, вибрационных колебаний энергополя человеческой сущности. 
Если люди сами не понимают этого или просто отрицают, как они могут научить этому кого то?

За счет этого эволюция ии будет идти по своему пути, отличимой от человеческого сознания и к чему это приведет никто не сможет предсказать.

Как уже было отмечено, основная задача искусственного интеллекта (ИИ) — это решение задач в конкретных областях, которые могут быть объединены для достижения более общих целей. Но как именно они будут связаны между собой и на каких принципах будут основаны?

Искусственный интеллект использует компьютеры для моделирования человеческого интеллекта, но это не обязательно означает, что он должен быть основан на методах, которые повторяли бы биологические процессы.

Уникальные возможности искусственного интеллекта делают его единственной технологией, способной реализовывать широкий спектр приложений.

Тест Тьюринга

Даже тест Тьюринга — это лишь гипотетическая ситуация, в которой машина будет пытаться ввести человека в заблуждение, имея при этом иное сознание и мнение, отличающиеся от человеческих.

Стандартная формулировка этого теста такова: «Человек взаимодействует с одним компьютером и одним человеком. На основании ответов на вопросы он должен определить, с кем он разговаривает: с человеком или компьютерной программой. Задача компьютерной программы — скрыть свою сущность и заставить человека сделать неверный выбор».

Нейронные сети

Термин «нейросеть» происходит от аналогии с работой человеческого мозга. Он отражает принцип обучения сети, который похож на процесс обучения человека. Как человек приобретает знания и навыки, совершая ошибки и исправляя их, так и нейросеть обучается через многочисленные попытки и выбор наиболее успешных вариантов.

В отличие от традиционного программирования, нейросети не создаются с помощью написания кода. Они обучаются с использованием математических алгоритмов и функций. Точно так же, как нейроны в человеческом мозге не могут быть запрограммированы генами, работа нейросети определяется её структурой и взаимодействием элементов.

ИИ и когнитивные вычисления

ИИ и когнитивные вычисления используют алгоритмы машинного обучения, например, обработку естественного языка, чтобы расширить возможности для выполнения задач. Обособленно ИИ технологии основаны на способности машины характеристикам слабого ИИ, а с помощью когнитивных технологий ИИ уже приближается к характеристикам сильного ИИ – способность к рассуждениям, обладанию сознания, осознавая себя и не обязательно что это будет схожее сознание с человеческим.

Понимание разницы между этими двумя технологиями:

ИИ – это более широкое понятие, а когнитивные вычисления – это технология искусственного интеллекта, которая дает возможность выбора. Там, где ИИ становится неотъемлемой частью внедрения других технологий, когнитивные вычисления играют важную роль в трансформации поведенческих - процессов.

Некоторые эксперты полагают, что и ИИ, и когнитивные вычисления будут использовать разные подходы для принятия решений, основанных на данных. ИИ полностью решит проблему, когда когнитивные вычисления выступают в качестве дополнения для принятия более обоснованных решений. Например, ИИ и когнитивные вычисления должны иметь дело с большими наборами данных. Затем, проанализировав все данные, ИИ предложит наилучшие меры, которые необходимо предпринять для решения проблемы, тогда как когнитивные вычисления будут извлекать ценную информацию для поддержки принятия решений.

Таким образом, можно сказать, что в тех случаях, когда ИИ мог принимать более правильные решения от имени человека, когнитивные вычисления помогают человеку принять окончательное решение.

Таким образом, можно сказать, что искусственный интеллект и когнитивные вычисления тесно связаны друг с другом. Несмотря на то, что они схожи по замыслу, обе технологии имеют разные значения и склонности к взаимодействию с человеком.

Типы Искусственного интеллекта

Иногда под искусственным интеллектом (AI) ошибочно понимают сильный искусственный интеллект (AGI) — систему, которая способна «думать и действовать», как человек.

Когда речь заходит о классификации вещей в наше современное время, особенно когда речь идет о технологиях, это может быть немного сложно, так как существует множество способов классификации типов Искусственного интеллекта, к примеру, ИИ мы можем смело разделить на две основные группы:

Узкий Искусственный интеллект

Узкий ИИ, также известный как слабый ИИ, разработан для того, чтобы выполнять одну задачу и делать ее как можно лучше, машины, которые используют узкий ИИ, следуют набору правил или, другими словами, алгоритмов, чтобы ответить или решить проблему; таким образом, они не могут отклоняться или вносить изменения в свои алгоритмы. Поэтому, если что-то не написано в правилах, они не могут этого сделать.
 Вдобавок ко всему, Слабый ИИ не имеет чего-то, что называется машинным обучением; поэтому, если машина, имеющая Узкий ИИ, не может что-то сделать из-за своей неспособности учиться и само настраиваться, она буквально никогда не сможет это сделать. 
Однако это не означает, что узкий ИИ бесполезен; не позволяйте названию "слабый" запутать вас, существует множество приложений и систем, использующих узкий ИИ, таких как карты Google и другие приложения, выполняющие такие задачи, как бронирование отелей и более или менее простые задачи.

Общий Искусственный интеллект

Общий ИИ, также известный как Сильный ИИ, полностью отличается от своего аналога слабым ИИ. Общий ИИ начинает с того, что ничего не знает, но адаптируется к решению проблем все лучше и лучше, используя сеть алгоритмов, которые могут прослушивать обратную связь, поэтому ключом к обучению является обратная связь. Исходя из обратной связи, Искусственный интеллект перестраивает алгоритм, чтобы адаптироваться к полученной информации и данным. Это называется Глубокое Обучение. Другими словами, машина, использующая сильный ИИ, использует информацию и обратную связь, предоставленную ему человеком, чтобы научиться лучше решать проблемы.