Co je to umělá všeobecná inteligence a jak se liší od generativní umělé inteligence?

Od průlomu umělé inteligence na konci roku 2022 se téměř každý týden objevují tisíce modelů umělé inteligence. Může být závratné držet krok s tím, kdo co dělá.

Pokud jste obeznámeni se základy umělé inteligence, možná už víte o generativní umělé inteligenci (GAI). A naopak, jiný typ umělé inteligence zvaný umělá všeobecná inteligence (AGI) možná tolik neznáte.

I když znějí podobně, nejsou úplně stejné. A ne, není to jen proto, že se jejich zkratky mění. Takže, jaký je mezi nimi rozdíl?

Co je to umělá obecná inteligence?

Představte si AI, která dokáže myslet, uvažovat, vnímat, usuzovat – vše, co lidé dokážou. To a ještě více by měla být umělá obecná inteligence. I když je umělá všeobecná inteligence (AGI) teoretická, mohla by vykonávat jakýkoli intelektuální úkol, stejně jako člověk, ale s méně nebo žádnými chybami.

Liší se od umělé úzké inteligence (ANI), která je vysoce kvalifikovaná v určité oblasti nebo řadě úkolů. Narrow Intelligence je navržena tak, aby vynikala pouze v jednom nebo velmi málo konkrétních úkolech, jako emeritní profesor ve velmi úzce vymezené disciplíně.

AGI je navržena jako AI, která dokáže cítit, rozhodovat se na základě svých pocitů, řešit problémy, učit se, zpracovávat jazyky a provádět další kognitivní schopnosti. Bez předchozího dodávání dat by AGI mělo přijít s něčím smysluplným, bez ohledu na zahrnuté proměnné.

Sci-fi AI se sotva přiblíží, takže AGI je stále jen teorie. Ačkoli se některé modely AI v pracích blíží popisu AGI, stále se do značné míry spoléhá na dodaná data a musí ještě vytvořit nezávislé uvažování. Přestože vynikají v řešení problémů, zpracování přirozeného jazyka a podobně, jsou ještě daleko, než je budeme moci nazvat plnohodnotnými AGI.

Například Google DeepMind pracuje dnem i nocí na vývoji modelů AGI, které mohou být na stejné úrovni s lidskou inteligencí, se schopností učit se a uvažovat stejně jako lidé. Chcete-li vědět více, podívejte se na úžasné věci, které stávající roboti DeepMind Google dokážou.

Jaké jsou tedy potenciální aplikace umělé obecné inteligence? No, slibuje, že najde důležitost v každé myslitelné oblasti. Například AGI a biotechnologie mohou poskytovat prémiovou zdravotní péči za zlomek nákladů. Dokáže personalizovat léčebné plány a urychlit diagnostiku s minimem chyb.

To může dělat tyto a mnohé další v oblastech, jako je robotika a automatizace, výzkum, vzdělávání, zemědělství, průzkum vesmíru atd.

Co je generativní umělá inteligence?

Jak již bylo zmíněno dříve, do této kategorie spadá většina modelů AI existujících v době psaní tohoto článku.

Generativní umělá inteligence (GAI) zahrnuje jakoukoli umělou inteligenci, která, jak název napovídá, generuje nový materiál, ať už jde o zvuk, obrázek nebo text, z dříve imputovaných dat. Jinými slovy, jakákoli umělá inteligence, které musíte poskytnout výzvy ke generování obsahu nebo reagovat na požadavky přístupem k uloženým informacím, může být klasifikována jako GAI.

Například obvyklé překladače textu na řeč a obrázek na obrázek a novější vývoj jako DALL-E (Co je DALL-E?), MuseNet, Style-based Generative Adversarial Networks (StyleGAN), Jukebox a Generative Pre-trained Transformers (GPT-3, GPT-3.5, GPT-4) jsou kategorizovány pod generativní AI.

Generativní umělá inteligence využívá techniky hlubokého učení k vytváření obsahu co nejblíže výzvám. Používají výzvy jako konstrukční materiály k vytvoření obsahu, který požadujete vytvořit. Tady nějaké jsou příklady toho, co pro vás ChatGPT může udělat pokud se o tom chcete dozvědět více.

V čem jsou si umělá obecná inteligence a generativní umělá inteligence podobné?

Přestože se AGI a generativní umělá inteligence liší způsobem fungování a odborností, sdílejí několik věcí společných.

1. Učení se

AGI a GAI jsou modely strojového učení, které se učí pomocí řízených, částečně řízených a nekontrolovaných algoritmů pomocí hlubokých neuronových sítí. To je pro ně, aby byli schopni analyzovat a zpracovávat data za účelem generování obsahu v souladu s kontextem výzvy.

Stejně jako lidé se i modely AGI mohou učit z různých dat a zkušeností. GAI je zároveň školen na existujících velkých souborech dat, aby pochopil základní vzorce a vztahy mezi daty a generoval nová, smysluplná a relevantní data.

2. Rozsah aplikací

AGI i GAI lze použít pro širokou škálu účelů, včetně, ale bez omezení na text, obrázky a video obsah.

Generativní umělou inteligenci lze vyvinout tak, aby sloužila různým účelům v omezených oblastech. Na druhou stranu umělá obecná inteligence je přirozeně použitelná v každé sféře života, protože dokáže samostatně uvažovat a plnit úkoly.

3. Katalyzátory pro změnu

Cílem technologického pokroku je podporovat změny a růst. AGI a GAI jsou nepostradatelné při rychlém sledování tolik potřebných změn a inovací, které svět zoufale potřebuje.

Se zavedením použitelných GAI a AGI má lidstvo jistotu, že bude brzy následovat rychlý pokrok a exponenciálně zkrátí dobu lidské práce.

4. Zdroj etického dilematu

I když získat další pomoc od umělé inteligence zní jako dobrý nápad, vyvstává několik obav, když je třeba stanovit jasnou hranici toho, co je eticky správné, aby umělá inteligence dohlížela.

S generativní AI, tam byly obavy z pravidel autorských práv kolem umění AI a dokonce otázky, zda je umění umělé inteligence skutečné umění. AGI, bude-li mít dostatek času, bude možná považovat lidstvo za zbytečné a bude usilovat o jeho vyhlazení – sci-fi horor, který změní realitu.

Předpisy v oblasti umělé inteligence byly náročné, protože to jsou pro lidskou rasu neprobádané vody.

Jak se liší umělá obecná inteligence od generativní umělé inteligence?

Nejvýznamnější rozdíl mezi nimi spočívá v tom, že AGI se teprve vyvíjí, zatímco GAI existuje a již se používá. Další rozdíly spočívají v následujícím:

1. Provozní režimy

Kromě skutečnosti, že AGI je stále na seznamu přání počítačových vědců, jsou jejich způsoby fungování výrazně odlišné.

Umělá obecná inteligence není omezena na žádný konkrétní úkol nebo doménu, vykonává úkoly bez specifického programování. Na druhé straně se generativní AI zaměřuje na generování nového obsahu v rámci výklenku na základě existujících vzorů a dat.

2. Přizpůsobivost

AGI se může učit a přizpůsobovat se novým situacím, zatímco generativní AI je omezena vstupními daty a specifickou doménou, ve které působí.

AGI dohlížející na prodeje a finance organizace se bude moci přizpůsobit v případě náhlé změny, jako je pandemie. Model AGI bude schopen dělat inteligentní závěry z dostupných dat a překonfigurovat operace organizace tak, aby vyhovovaly novému vývoji.

To je něco, co generativní AI sama o sobě nedokáže.

3. Poznání

Umělá obecná inteligence je ve svém přístupu k řešení problémů pravděpodobně spíše lidská. To je na rozdíl od generativní umělé inteligence, která pracuje na předem trénovaných vstupních a výstupních sekvencích. Generativní AI může dělat jen to, k čemu byla naprogramována, nic víc, nic míň. Na druhé straně AGI se bude učit, uvažovat, porovnávat a usuzovat.

Jednoduše řečeno, AGI může myslet jako člověk a možná ještě lépe.

4. Vzdělávací přístup

Generativní umělá inteligence se často učí prostřednictvím školení bez dozoru prostřednictvím rozsáhlých datových zdrojů, které ji učí, jak vytvářet nový obsah z dříve existujících.

AGI bude používat kombinaci učení pod dohledem i bez něj a posílení učení. To zajišťuje, že může činit inteligentní rozhodnutí tváří v tvář obrovským zdrojům, které má k dispozici.

GAI, AGI a dál

Nelze popřít, že umělá obecná inteligence je věcí snů, které se rychle mění ve skutečnost. Na generativní umělou inteligenci si teprve zvykáme, ale nesmíme se příliš zpohodlnět.

Umělá obecná inteligence brzy přesáhne pouhou teorii, ale rozpracovanou aktivní formu inteligence, doufejme, že bude pracovat s námi a pro nás.