Čo je umelá všeobecná inteligencia a ako sa líši od generatívnej AI?

Od prelomu AI na konci roka 2022 sa takmer každý týždeň objavujú tisíce modelov AI. Môže byť závratné držať krok s tým, kto čo robí.

Ak ste oboznámení so základmi AI, možno už viete o generatívnej umelej inteligencii (GAI). Naopak, iný typ AI s názvom umelá všeobecná inteligencia (AGI) možno až tak nepoznáte.

Aj keď znejú podobne, nie sú úplne rovnaké. A nie, nie je to len preto, že ich skratky sa menia. Takže, aký je medzi nimi rozdiel?

Čo je umelá všeobecná inteligencia?

Predstavte si AI, ktorá dokáže myslieť, uvažovať, vnímať, odvodzovať – všetko, čo ľudia dokážu. To a ešte viac by mala byť umelá všeobecná inteligencia. Hoci je umelá všeobecná inteligencia (AGI) teoretická, mohla by vykonávať akúkoľvek intelektuálnu úlohu, rovnako ako človek, ale s menším počtom chýb alebo bez nich.

Líši sa od umelej úzkej inteligencie (ANI), ktorá je vysoko kvalifikovaná v určitej oblasti alebo rozsahu úloh. Narrow Intelligence je navrhnutá tak, aby vynikala iba v jednej alebo vo veľmi málo konkrétnych úlohách, ako napríklad emeritný profesor vo veľmi špecializovanej disciplíne.

AGI je navrhnutá ako AI, ktorá dokáže cítiť, robiť rozhodnutia na základe svojich pocitov, riešiť problémy, učiť sa, spracovávať jazyky a vykonávať ďalšie kognitívne schopnosti. Bez predchádzajúceho dodávania údajov by AGI mala prísť s niečím zmysluplným, bez ohľadu na zahrnuté premenné.

Sci-fi AI sa sotva približujú, takže AGI je stále len teória. Aj keď sa niektoré modely AI v prácach približujú popisu AGI, stále sa vo veľkej miere spolieha na dodané údaje a ešte musí vytvoriť nezávislé zdôvodnenie. Hoci vynikajú v riešení problémov, spracovaní prirodzeného jazyka a podobne, sú ešte ďaleko, kým ich môžeme nazvať plnohodnotnými AGI.

Napríklad Google DeepMind pracuje vo dne v noci na vývoji modelov AGI, ktoré môžu byť na rovnakej úrovni ako ľudská inteligencia so schopnosťou učiť sa a uvažovať rovnako ako ľudia. Ak chcete vedieť viac, pozrite si úžasné veci, ktoré dokážu existujúce roboty DeepMind od Google.

Aké sú teda potenciálne aplikácie umelej všeobecnej inteligencie? No, sľubuje, že nájde dôležitosť v každej predstaviteľnej oblasti. Napríklad AGI a biotechnológia môžu poskytnúť prémiovú zdravotnú starostlivosť za zlomok nákladov. Dokáže personalizovať plány liečby a urýchliť diagnostiku s minimálnymi chybami.

Môže robiť tieto a mnohé ďalšie v oblastiach, ako je robotika a automatizácia, výskum, vzdelávanie, poľnohospodárstvo, prieskum vesmíru atď.

Čo je generatívna umelá inteligencia?

Ako už bolo spomenuté, väčšina modelov AI, ktoré existovali v čase písania, patrí do tejto kategórie.

Generatívna umelá inteligencia (GAI) zahŕňa akúkoľvek AI, ktorá, ako už názov napovedá, generuje nový materiál, či už je to zvuk, obrázok alebo text, z predtým imputovaných údajov. Inými slovami, každá AI, ktorej musíte poskytnúť výzvy na generovanie obsahu alebo reagovať na požiadavky prístupom k uloženým informáciám, môže byť klasifikovaná ako GAI.

Napríklad zvyčajné prekladače textu na reč a obrázok na obrázok a novší vývoj ako DALL-E (Čo je DALL-E?), MuseNet, Style-based Generative Adversarial Networks (StyleGAN), Jukebox a Generative Pre-trained Transformers (GPT-3, GPT-3.5, GPT-4) sú kategorizované pod generatívnou AI.

Generatívna AI využíva techniky hlbokého učenia na generovanie obsahu čo najbližšie k výzvam. Výzvy používajú ako konštrukčné materiály na vytvorenie obsahu, ktorý požadujete vytvoriť. Tu sú nejaké príklady toho, čo pre vás ChatGPT môže urobiť ak sa o tom chcete dozvedieť viac.

V čom sú si umelá všeobecná inteligencia a generatívna umelá inteligencia podobné?

Aj keď sa AGI a generatívna AI líšia v spôsobe fungovania a odbornosti, majú niekoľko spoločných vecí.

1. Učenie

AGI a GAI sú modely strojového učenia, ktoré sa učia prostredníctvom kontrolovaných, čiastočne riadených a nekontrolovaných algoritmov pomocou hlbokých neurónových sietí. Je to pre nich, aby boli schopní analyzovať a spracovať údaje na generovanie obsahu v súlade s kontextom výzvy.

Podobne ako ľudia, aj modely AGI sa môžu učiť z rôznych údajov a skúseností. GAI je zároveň vyškolený na existujúcich veľkých súboroch údajov, aby pochopil základné vzorce a vzťahy medzi údajmi, aby sa generovali nové, zmysluplné a relevantné údaje.

2. Rozsah aplikácií

AGI aj GAI možno použiť na širokú škálu účelov vrátane, ale nie výlučne, textového, obrazového a video obsahu.

Generatívna AI môže byť vyvinutá na rôzne účely v obmedzených oblastiach. Na druhej strane umelá všeobecná inteligencia je prirodzene použiteľná v každej sfére života, pretože dokáže samostatne uvažovať a vykonávať úlohy.

3. Katalyzátory zmeny

Cieľom technologického pokroku je podporiť zmeny a rast. AGI a GAI sú nevyhnutné pri rýchlom sledovaní veľmi potrebných zmien a inovácií, ktoré svet zúfalo potrebuje.

So zavedením použiteľných GAI a AGI má ľudstvo istotu, že čoskoro bude nasledovať rýchly pokrok, ktorý exponenciálne skráti čas ľudskej práce.

4. Zdroj etickej dilemy

Hoci získanie ďalšej pomoci od AI znie ako dobrý nápad, vyvstáva niekoľko obáv, keď je potrebné stanoviť jasné hranice toho, čo je eticky správne, aby AI dohliadala.

S generatívnou AI to bolo obavy z pravidiel autorských práv okolo umenia AI a dokonca otázky o tom, či je umenie AI skutočným umením. AGI, ak bude mať dostatok času, môže vidieť ľudstvo ako nezmyselné a usilovať sa o vyhladenie ľudstva – sci-fi horor, ktorý mení realitu.

Predpisy v oblasti AI boli náročné, keďže ide o neprebádané vody pre ľudskú rasu.

Ako sa umelá všeobecná inteligencia líši od generatívnej umelej inteligencie?

Najvýraznejší rozdiel medzi nimi je v tom, že AGI sa ešte len musí vyvinúť, zatiaľ čo GAI existuje a už sa používa. Ďalšie rozdiely spočívajú v nasledujúcich:

1. Prevádzkové režimy

Okrem skutočnosti, že AGI je stále na zozname želaní počítačových vedcov, ich spôsoby fungovania sú výrazne odlišné.

Umelá všeobecná inteligencia nie je obmedzená na žiadnu špecifickú úlohu alebo doménu, vykonáva úlohy bez špecifického programovania. Na druhej strane, generatívna AI sa zameriava na generovanie nového obsahu v rámci výklenku na základe existujúcich vzorov a údajov.

2. Prispôsobivosť

AGI sa môže učiť a prispôsobovať sa novým situáciám, zatiaľ čo generatívna AI je obmedzená vstupnými údajmi a špecifickou doménou, v ktorej pôsobí.

AGI, ktorý dohliada na predaj a financie organizácie, sa bude môcť prispôsobiť v prípade náhlej zmeny, akou je napríklad pandémia. Model AGI bude schopný robiť inteligentné závery z dostupných údajov a prekonfigurovať operácie organizácie tak, aby vyhovovali novému vývoju.

Toto je niečo, čo generatívna AI sama o sebe nedokáže.

3. Poznanie

Umelá všeobecná inteligencia je pravdepodobne skôr ľudská vo svojom prístupe k riešeniu problémov. Toto je na rozdiel od generatívnej AI, ktorá pracuje na vopred pripravených vstupno-výstupných sekvenciách. Generatívna AI môže robiť len to, na čo bola naprogramovaná, nič viac, nič menej. Na druhej strane AGI sa bude učiť, uvažovať, porovnávať a odvodzovať.

Jednoducho povedané, AGI môže myslieť ako človek a možno ešte lepšie.

4. Vzdelávací prístup

Generatívna umelá inteligencia sa často učí prostredníctvom školenia bez dozoru prostredníctvom rozsiahlych dátových zdrojov, ktoré ju učia, ako vytvárať nový obsah z predtým existujúcich.

AGI bude využívať kombináciu učenia sa pod dohľadom a bez dozoru a učenia posilňovania. To zaisťuje, že môže robiť inteligentné rozhodnutia vzhľadom na obrovské zdroje, ktoré má k dispozícii.

GAI, AGI a ďalej

Nedá sa poprieť, že umelá všeobecná inteligencia je materiálom snov, ktoré sa rýchlo menia na realitu. Na generatívnu umelú inteligenciu si ešte len zvykáme, ale nesmieme sa príliš cítiť.

Všeobecná umelá inteligencia čoskoro presiahne len teóriu, ale rozpracovanú aktívnu formu inteligencie, dúfajme, že bude pracovať s nami a pre nás.