الکتروهایو

هوش مصنوعی / الکترونیک / برنامه‌نویسی

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

انواع اصلی هوش مصنوعی شامل ANI، AGI و ASI و مفاهیم پشت پرده آنها

انواع اصلی هوش مصنوعی شامل ANI، AGI و ASI و مفاهیم پشت پرده آنها - سایت الکتروهایو
در این مقاله می‌خوانید:

زمان تخمینی مطالعه: 12 دقیقه

اخیراً کاربردهای هوش مصنوعی (AI) در صنایع مختلف افزایش چشمگیری داشته است و مطالعه قابلیت‌ها و تأثیر آنها بسیار مهم است. به طور کلی انواع اصلی هوش مصنوعی که می‌توان طبقه‌بندی کرد شامل هوش مصنوعی باریک یا ضعیف (ANI)، هوش مصنوعی عمومی (AGI) و فوق هوش مصنوعی (ASI) است. هدف این مقاله بررسی این سه نوع و مقایسه آنها با یکدیگر است.

هوش مصنوعی چیست؟

بیایید به طور خلاصه اصطلاح “هوش مصنوعی” را مرور کنیم. هوش مصنوعی را می‌توان به عنوان ترکیبی از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و سیستم‌های پیچیده توصیف کرد که به رایانه‌ها دستور می‌دهد تا فعالیت‌هایی را اجرا کنند که قبلاً به هوش انسانی نیاز داشتند. از سوی دیگر، کسی که عمیقاً به مسائل فناوری علاقه ندارد ممکن است هوش مصنوعی را چیزی ملموس‌تر تصور کند، مانند یک ربات، شاید مانند یک ربات هوشمند که می‌تواند کارها را به تنهایی انجام دهد. اما اگر یک متخصص به همان سوال پاسخ دهد، می‌گویند هوش مصنوعی فهرستی از دستورالعمل‌ها برای رایانه‌ها است. این دستورالعمل‌ها به ماشین‌ها کمک می‌کنند تا کارها را انجام دهند بدون اینکه به صراحت هر بار به آنها گفته شود که چه کاری انجام دهند. این مانند آموزش دادن به رایانه است که در مسیر فعالیت خود هوشمند باشد. این هوشمندی نشان داده شده توسط ماشین‌ها همان چیزی است که ما آن را هوش مصنوعی می‌نامیم.

درست مانند روشی که موجودات از تجربیات خود یاد می‌گیرد، ماشین‌های مبتنی بر هوش مصنوعی نیز با کسب تجربه بیشتر در وظایف خود بهتر می‌شوند. هیجان پیرامون هوش مصنوعی ناشی از تمام امکانات بی‌پایانی است که جامعه می‌تواند با وادار کردن ماشین‌ها به یادگیری و تکرار اعمال انسان به دست آورد. جای تعجب نیست که امروزه همه می‌خواهند بخشی از هوش مصنوعی را داشته باشند، چه در کار خود چه در جایگاه یک توسعه دهنده.

انواع اصلی هوش مصنوعی کدامند؟

با توجه به قابلیت‌ها، انواع اصلی هوش مصنوعی به سه دسته طبقه‌بندی می‌شوند که عبارتند از:

  • هوش مصنوعی باریک یا هوش مصنوعی ضعیف
  • هوش مصنوعی عمومی یا هوش مصنوعی قوی و
  • ابر هوش مصنوعی

در اینجا تفاوت بین ANI، AGI و ASI آورده شده است:

  • هوش مصنوعی باریک (ANI) یا هوش مصنوعی ضعیف: عمدتاً برای انجام کارهای خاص بدون یادگیری فراتر از آنچه در نظر گرفته شده است استفاده می‌شود.
  • هوش مصنوعی عمومی (AGI) یا هوش مصنوعی قوی: مانند هوش انسان است و می‌تواند بسیاری از کارها را همزمان انجام دهد.
  • ابر هوش مصنوعی (ASI) یا هوش مصنوعی فوق هوشمند: هوشمندتر از ذهن انسان است و می‌تواند هر کاری را بهتر از انسان انجام دهد.

در ادامه این مقاله به بررسی هر یک از انواع هوش مصنوعی و معرفی نمونه‌های عملی آنها خواهیم پرداخت.

انواع اصلی هوش مصنوعی شامل 3 نوع است : ANI ، AGI و ASI

– هوش مصنوعی باریک (ANI)

هوش مصنوعی باریک که گاهی به آن هوش مصنوعی ضعیف نیز می‌گویند، نوع خاصی از هوش مصنوعی است که بر انجام وظایف با پیروی از دستورالعمل‌های داده شده تمرکز دارد. این ابزارهای هوش مصنوعی در انجام کارهای خاصی مانند تشخیص تصاویر، رانندگی خودکار اتومبیل، تشخیص گفتار، تشخیص تصویر، ترجمه زبان، پردازش زبان طبیعی (NLP) و کمک به کاربران، همانطور که در دستیاران مجازی مانند سیری(Siri) دیده می‌شود، خوب هستند.

هنگامی که سخن از استفاده از هوش مصنوعی باریک به میان می‌آید، باید به این مفهوم توجه کرد که آنها با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین کار می‌کنند که بر روی حجم زیادی از داده‌ها آموزش داده شده‌اند تا الگوها را تشخیص دهند و پیش‌بینی ارائه کنند. با این حال، فقط می‌تواند وظایفی را که برای آن برنامه‌ریزی شده است انجام دهد و نمی‌تواند فراتر از حوزه آموزش خود تعمیم یابد. به عنوان مثال، سیستم‌های تشخیص چهره می‌توانند به سرعت افراد را شناسایی کنند و سیستم‌های تشخیص گفتار می‌توانند کلمات گفتاری را با دقت رونویسی کنند. علیرغم این مزایا، هوش مصنوعی محدود نمی‌تواند زمینه کار را استدلال یا درک کند. به عنوان مثال، یک سیستم ترجمه زبان می‌تواند کلمات را با دقت بالایی ترجمه کند، اما برای درک معنا یا تفاوت‌های فرهنگی ناتوان است. به طور مشابه، سیستم‌های تشخیص تصویر، اشیاء را شناسایی می‌کنند، اما درک درستی از زمینه یا احساسات موجود در تصاویر ندارند.

سه نمونه از ابزارهای امروزی هوش مصنوعی باریک معروف شامل AlphaGo، Siri و ChatGPT هستند.

– هوش مصنوعی عمومی (AGI)

یکی دیگر از انواع هوش مصنوعی AGI است که به هوش مصنوعی قوی نیز شهرت دارد. این نوع هوش، مفهوم یادگیری را فراتر می‌برد و در آن ماشین‌ها می‌توانند مانند انسان در مورد چیزها فکر کنند و آنها را درک کنند. در این نوع هوش مصنوعی، کامپیوتر می‌تواند مانند انسان‌ها مسائل پیچیده را یاد بگیرد و حل کند. به طور خاص، هدف AGI این است که به ماشین‌ها آموزش دهد تا احساسات، باورها و فرآیندهای فکری انسان را به جای تقلید از آنها به طور واقعی درک کنند.

در حالی که فناوری‌های فعلی هوش مصنوعی به دلیل تخصص آنها در وظایف خاص، اغلب به عنوان هوش مصنوعی باریک طبقه‌بندی می‌شوند، AGI به عنوان مرحله بعدی در پیشرفت تکاملی هوش مصنوعی در نظر گرفته می‌شود. هوش مصنوعی عمومی یا هوش مصنوعی قوی می‌تواند هر نوع کار هوشمندی را درست مانند یک انسان انجام دهد. امروزه، بسیاری از LLM ها می‌توانند آزمون تورینگ را بگذرانند، که نشانگر اصلی این است که آیا هوش مصنوعی می‌تواند فکر کند یا خیر. با این حال، این LLM ها هنوز نمی‌توانند به تنهایی وجود داشته باشند.

تست تورینگ معیار تعیین شده برای تعیین اینکه آیا هوش مصنوعی قادر به “فکر کردن” است یا خیر است.

شرکت‌های بزرگ فناوری میلیاردها دلار را به توسعه AGI اختصاص داده‌اند، به ویژه با مشارکت قوی مایکروسافت با OpenAI. همچنین تلاش‌های دیگری هم برای تولید AGI انجام شده که شامل محققان هوش مصنوعی در کامپیوتر K فوجیتسو و ابررایانه Tianhe-2 چین است.

– ابرهوش مصنوعی (ASI)

هوش مصنوعی فوق‌العاده یا Super AI را می‌توان اوج هوش مصنوعی در نظر گرفت، که پتانسیل کامل آن حتی هنوز محقق نشده است. اگر ماشین‌ها فوق‌هوشمند شوند، به دلیل هوش بی حد و حصرشان در زمینه‌های مختلف چالشی برای انسان‌ها ایجاد خواهد شد، به این معنی که می‌توانند مشکلات سخت را حل کنند و سریع‌تر از ما یاد بگیرند. روز به روز، محققان در حال کار بر روی ساخت ماشین‌های فوق هوشمند هستند. در واقع AGI مانند یک پله برای ایجاد ابرهوش است. اگرچه ما چیزهای جالبی مانند واتسون آی‌بی‌ام و سیری اپل را در اختیار داریم، ماشین‌ها هنوز به اندازه ما هوشمند نیستند. به عنوان مثال، دانشمندان رویای ایجاد Super AI را به دلیل قابلیت‌های شگفت انگیز آن در سر می‌پرورانند.
این قابلیت‌ها شامل رسیدگی به مسائل عمده‌ای مانند تغییرات آب و هوایی، بیماری‌ها و فقر است. اما، توسعه Super AI همچنین سوالات بزرگی در مورد اخلاق ایجاد می‌کند: آیا ماشین‌ها باید به اندازه ما باهوش باشند یا حتی هوشمندتر؟ برخی از کارشناسان نگران Super AI هستند. آنها نگرانند که به محض ایجاد آن، ممکن است کنترل آن دشوار باشد زیرا می‌تواند هوشمندتر شده و خیلی سریع همه چیز را تغییر دهد. با این حال، اگر به درستی مدیریت شود، Super AI می‌تواند بسیار مفید باشد. ممکن است پیشرفت در سایر بخش‌های فناوری، تحقیقات فضایی، پزشکی و موارد دیگر را سرعت بخشد. برخی از مردم فکر می‌کنند که می‌تواند منجر به چیزی به نام تکینگی تکنولوژیکی(technological singularity) شود، جایی که ماشین‌ها فوق‌العاده قدرتمند می‌شوند و به سرعت همه چیز را تغییر می‌دهند. به زبان ساده، Super AI به عنوان یک داستان علمی تخیلی دیده می‌شود. اگرچه هنوز ایجاد نشده است اما ایده آن هم هیجان انگیز و هم کمی ترسناک است.

نمودار نمایش تاریخ محقق شدن ابر هوش.

تحلیل مقایسه‌ای انواع اصلی هوش مصنوعی

هوش مصنوعی به ماشین‌های هوشمندی اطلاق می‌شود که می‌توانند از تجربیات قبلی درک و تجربه کسب کنند و کارها را مانند انسان‌ها اما سریع‌تر انجام دهند. در حال حاضر، اکثریت هوش مصنوعی ایجاد شده به صورت تخصصی است (هوش مصنوعی باریک)، اما مردم بیشتر به ساخت هوش مصنوعی علاقه‌مند هستند که بتواند طیف وسیع‌تری از وظایف (هوش مصنوعی عمومی) را انجام دهد و یا حتی بتواند فوق العاده باهوش شود (ابرهوش مصنوعی). همه این انواع هوش مصنوعی می‌توانند کارهایی مانند پیش‌بینی، یادگیری، انتخاب و کپی کردن هوش انسانی را انجام دهند. در این بخش، شباهت‌های سه نوع هوش مصنوعی از طریق حقایق زیر مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفته است.

  1. قابلیت پیش‌بینی و تطبیق: هر یک از انواع اصلی هوش مصنوعی از الگوریتم‌هایی برای شناسایی الگوها در داده‌ها استفاده می‌کنند و از این الگوها برای درک و رسیدگی به وظایف خاص استفاده می‌کنند. سپس داده‌های تحلیل‌شده برای پیش‌بینی‌ها استفاده شده و قابلیت مشترکی را در بین هوش مصنوعی محدود، هوش مصنوعی عمومی و هوش مصنوعی فوق‌العاده(ابرهوش) نشان می‌دهد.
  2. توانایی تصمیم‌گیری: در حال حاضر، هوش مصنوعی محدود برای تصمیم‌گیری به داده‌های برنامه‌ریزی‌شده متکی است، اما در آینده با ظهور هوش مصنوعی عمومی و هوش مصنوعی فوق‌العاده، پتانسیل توانایی‌های تصمیم‌گیری گسترده‌تری را دارد. شایان ذکر است، هوش مصنوعی عمومی و هوش مصنوعی فوق‌العاده در مقایسه با فرآیندهای تصمیم‌گیری انسانی، سرعت بالاتری از خود نشان می‌دهند.
  3. تکرار هوش انسانی: همه انواع هوش مصنوعی هوش انسانی را برای رسیدگی و حل مشکلات، درک وظایف، پاسخ مناسب و استنتاج‌هایی شبیه به تفکر انسان تکرار می‌کنند. همچنین انتظار می‌رود این تقلید حتی با توسعه تکرارهای پیشرفته‌تر هوش مصنوعی عمومی و هوش مصنوعی فوق العاده بیشتر پیشرفت کند.

تفاوت بین هوش مصنوعی ANI، AGI و ASI

در حالی که هوش مصنوعی محدود قبلاً در زندگی روزمره ادغام شده است، هوش مصنوعی عمومی و هوش مصنوعی فوق العاده پتانسیل عملیاتی شده در آینده را دارند. با وجود اشتراکات انواع اصلی هوش مصنوعی، تمایزات قابل توجهی بین این سه دسته وجود دارد. به طور کلی، Narrow AI روی یک کار خاص متمرکز است و در حل مشکلات ناآشنا محدود است. در مقابل، هوش مصنوعی عمومی قابلیت‌های شناختی انسان‌مانندی را نشان می‌دهد، و آن را قادر می‌سازد تا طیف وسیعی از وظایف را انجام دهد، در حالی که هوش مصنوعی فوق‌العاده از هوش انسانی پیشی می‌گیرد.

وقتی صحبت از مدل هوش مصنوعی می‌شود، هوش مصنوعی محدود به مدل‌های رفتاری از پیش تعریف شده بستگی دارد. هوش مصنوعی عمومی دانش را از محیط خود کسب می‌کند و به طور مستقل پاسخ می‌دهد، در حالی که هوش مصنوعی فوق العاده از طریق یادگیری مستقل به خودآگاهی می‌رسد. در مورد پردازش داده‌ها، هوش مصنوعی باریک داده‌ها را از طریق یادگیری ماشین، پردازش زبان طبیعی، یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی مصنوعی پردازش می‌کند. هوش مصنوعی عمومی از تکرارهای پیشرفته این فناوری‌ها استفاده می‌کند، در حالی که هوش مصنوعی فوق‌العاده ممکن است از مغز انسان برای تفسیر احساسات و تجربیات الهام بگیرد. از آنجایی که هوش مصنوعی به بخشی از زندگی روزمره ما تبدیل شده است، دانستن تفاوت‌های بین انواع آن بسیار مهم است: هوش مصنوعی باریک همان چیزی است که اکنون داریم، با موارد استفاده خاص. هوش مصنوعی عمومی و سوپر AI وعده‌ها و چالش‌هایی برای فردا دارند. هر نوع هوش مصنوعی دارای ویژگی‌های خاصی است که در آینده بر فناوری تأثیر می‌گذارد.

نگرانی از پیشرفت هوش مصنوعی

بسیاری از مردم نگران این هستند که هوش مصنوعی به سرعت در حال رشد و قدرتمند شدن است.یکی از رایج‌‌ترین نگرانی‌ها تمایل به برنامه‌ریزی هوش مصنوعی برای انجام کارهای مضر است که می‌تواند تأثیرات اجتماعی قابل توجهی داشته باشد. علاوه بر این، هوش مصنوعی را می‌توان برای انجام کارهای خوب برنامه‌ریزی کرد، اما راهی خطرناک برای انجام این کار پیدا کرد. برای مثال، اگر به یک خودروی هوشمند بگویید که با بیشترین سرعت ممکن به جایی برسد، ممکن است ایمنی یا قوانین را رعایت نکند و باعث ایجاد مشکل شود. در حالی که آموزش برخی از قوانین امکان‌پذیر است، آموزش اخلاق یا شهود به سرعت منجر به سوالات اخلاقی و حقوقی می‌شود. خطر هوش مصنوعی لزوماً این نیست که بخواهد به ما آسیب برساند، اما ممکن است کارهایی را انجام دهد که انتظارش را نداشتیم زیرا در رسیدن به اهداف بسیار خوب عمل می‌کند. اگر می‌خواهیم کنترل خود را حفظ کنیم، باید مراقب باشیم و مطمئن شویم که اهداف هوش مصنوعی با اهداف ما مطابقت دارد.

لوگو الکتروهایو

الکتروهایو در خدمت مخاطبان عزیز می‌باشد. ما در تیم الکتروهایو در تلاش برای تهیه مقالات و مطالب به روز هستیم. لطفا برای مطالب و مقالات بیشتر با ما همراه باشید.

مطالب مرتبط:

داده‌های اسمی Nominal Data - الکتروهایو

داده‌های اسمی Nominal Data چیست؟

داده‌های اسمی(Nominal Data) یکی از اساسی‌ترین انواع داده‌ها در تجزیه و تحلیل داده‌ها است. شناسایی و تفسیر آن در بسیاری از زمینه‌ها از جمله آمار، علوم کامپیوتر، روانشناسی و بازاریابی ضروری است. این مقاله ویژگی‌ها، کاربردها و تفاوت‌های داده‌های اسمی

ادامه مطلب »
حاشیه‌نویسی متن در هوش مصنوعی - سایت الکتروهایو

حاشیه‌نویسی متن در هوش مصنوعی

حاشیه‌نویسی داده به الگوریتم‌های یادگیری ماشین اجازه می‌دهد تا اطلاعات را درک و تفسیر کنند. حاشیه‌نویسی‌ها برچسب‌هایی هستند که داده‌ها را شناسایی و طبقه‌بندی می‌کنند یا قطعات مختلف اطلاعات را با یکدیگر مرتبط می‌کنند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی از آنها به

ادامه مطلب »
هوش مصنوعی در باستان شناسی و کاربردهای آن - سایت الکتروهایو

هوش مصنوعی در باستان شناسی چه کاربردهای می‌تواند داشته باشد؟

مکان‌های باستان‌شناسی ممکن است ثابت باشند، اما فرهنگ‌هایی که آنها را تولید کرده‌اند، پویا و متنوع بودند. برخی از آنها کاملاً عشایری بودند و مرتباً موقعیت خود را تغییر می‌دادند. برخی از آنها فواصل بسیار زیادی را مهاجرت کردند، در

ادامه مطلب »
با الگوریتم تشخیص اشیاء FCOS آشنا شوید - سایت الکتروهایو

با الگوریتم تشخیص اشیاء FCOS آشنا شوید: تشخیص اشیاء تک مرحله‌ای کاملاً کانولوشنال

تشخیص اشیاء یک کار مهم در بینایی کامپیوتر است که با رسم کادرهای محدود کننده در اطراف اشیاء شناسایی شده، مکان یک شی را در یک تصویر شناسایی و مکان‌یابی می‌کند. اهمیت تشخیص اشیاء را نمی‌توان به اندازه کافی بیان

ادامه مطلب »
با سایت Kaggle آشنا شوید! دریچه‌ای رو به دنیای اجتماع متخصصان هوش مصنوعی - سایت الکتروهایو

با سایت Kaggle آشنا شوید! دریچه‌ای رو به دنیای اجتماع متخصصان هوش مصنوعی

یادگیری ماشین (Machine Learning) و علم داده (Data Science) موضوعاتی هستند که در تمامی بخش‌های فناوری اطلاعات در مورد آن بحث و گفتگو وجود دارد. امروزه همه چیز در حال خودکار شدن است، و برنامه‌های کاربردی نیز به سرعت در

ادامه مطلب »
داده‌های اسمی Nominal Data - الکتروهایو

داده‌های اسمی Nominal Data چیست؟

داده‌های اسمی(Nominal Data) یکی از اساسی‌ترین انواع داده‌ها در تجزیه و تحلیل داده‌ها است. شناسایی …

حاشیه‌نویسی متن در هوش مصنوعی - سایت الکتروهایو

حاشیه‌نویسی متن در هوش مصنوعی

حاشیه‌نویسی داده به الگوریتم‌های یادگیری ماشین اجازه می‌دهد تا اطلاعات را درک و تفسیر کنند. …

هوش مصنوعی در باستان شناسی و کاربردهای آن - سایت الکتروهایو

هوش مصنوعی در باستان شناسی چه کاربردهای می‌تواند داشته باشد؟

مکان‌های باستان‌شناسی ممکن است ثابت باشند، اما فرهنگ‌هایی که آنها را تولید کرده‌اند، پویا و …

با الگوریتم تشخیص اشیاء FCOS آشنا شوید - سایت الکتروهایو

با الگوریتم تشخیص اشیاء FCOS آشنا شوید: تشخیص اشیاء تک مرحله‌ای کاملاً کانولوشنال

تشخیص اشیاء یک کار مهم در بینایی کامپیوتر است که با رسم کادرهای محدود کننده …

تصویربرداری چند طیفی، دیدی جدید فراسوی نور مرئی - سایت الکتروهایو

تصویربرداری چند طیفی، دیدی جدید فراسوی نور مرئی

تصویربرداری چند طیفی تکنیکی است که نور را در طیف وسیعی از باندهای طیفی، فراتر …