Жасанды интеллекттің қандай түрлері бар? [Бейне және викторина]

Қысқаша жауап: Жасанды интеллект түрлерін мүмкіндіктер, функционалдылық, оқыту стилі және пайдалану жағдайы арқылы жақсы түсінуге болады. Тар жасанды интеллект бүгінде кең таралған, ал жалпы жасанды интеллект және супер жасанды интеллект теориялық болып қала береді. Құралды таңдаған кезде, санатты тапсырмаға, байланысты тәуекелдерге және адами шолу қажеттілігіне сәйкестендіріңіз.

Негізгі қорытындылар:

Жіктеу: Жүйелерді салыстырмас бұрын мүмкіндіктерді, функционалдылықты, оқыту әдісін және пайдалану жағдайын бөлек қарастырыңыз.

Адами шолу: Оларға сенбес бұрын, генеративтік, болжамдық және әңгімелесу нәтижелерін тексеріңіз.

Ашықтық: Әрбір жасанды интеллект жүйесін қандай деректер, логика және шектеулер қалыптастыратынын сұраңыз.

Есеп беру: Жасанды интеллект шешімдерге, пайдаланушыларға немесе қауіпсіздікке әсер еткен кезде адамдарды жауапкершілікке тарту.

Тәуекелді бақылау: Орналастырмас бұрын бейтараптықты, құпиялылықты, қауіпсіздікті және дұрыс пайдаланбауды тексеріңіз.

---

1. Жасанды интеллекттің қандай түрлері бар?

Адамдар « Жасанды интеллекттің қандай түрлері бар?» деп сұрағанда, олар әдетте екі нәрсенің бірін білдіреді:

Олар жасанды интеллекттің тек бір ғана тапсырманы орындай ала ма, әлде адами тұрғыдан кеңірек ойлай ала ма деген сияқты қабілетке негізделгені туралы сұрап жатқан болуы мүмкін

Немесе олар функционалдылыққа негізделген жасанды интеллект туралы , яғни жүйенің қалай жұмыс істейтіні, үйренетіні, есте сақтайтыны, болжайтыны немесе жауап беретіні туралы сұрауы мүмкін.

Міне, осы жерде заттар аздап шатасып кетеді. Жасанды интеллект бір таза қорапқа топтастырылмаған. Бұл ас үй құралдарын өлшемі, мақсаты, өткірлігі және ағаңыздың оларды күмәнді онлайн дүкеннен сатып алған-алмағаны бойынша сұрыптауға көбірек ұқсайды. Әртүрлі жіктеу жүйелері бір-бірімен қабаттасады.

Негізгі санаттарға әдетте мыналар жатады:

• Тар жасанды интеллект

• Жалпы жасанды интеллект

• Супер жасанды интеллект

• Реактивті машиналар

• Шектеулі жадты жасанды интеллект

• Ақыл-ой теориясы (AI)

• Өзін-өзі тану жасанды интеллекті

• Машиналық оқыту жасанды интеллекті

• Терең оқыту жасанды интеллекті

• Генеративтік жасанды интеллект

• Болжамдық жасанды интеллект

• Әңгімелесуші жасанды интеллект

• Компьютерлік көру жасанды интеллекті

• Робототехникалық жасанды интеллект

Олардың кейбіреулері кеңінен қолданылады. Кейбіреулері әлі күнге дейін негізінен теориялық. Кейбіреулері футуристік болып көрінеді, бірақ күнделікті қолданбаларға ендірілген. «Қалыпты бағдарламалық жасақтама» мен «Жасанды интеллект» арасындағы шекара уақыт өте келе бұлыңғырлана түсті.

---

2. Мүмкіндіктері бойынша жасанды интеллект түрлері

Жасанды интеллектті жіктеудің бірінші негізгі жолы - оның не істей алатынына қарай. Бұл жалпы көрініс 🧠.

Тар жасанды интеллект

Тар жасанды интеллект, сондай-ақ әлсіз жасанды интеллект деп аталады, белгілі бір тапсырманы немесе шектеулі тапсырмалар жиынтығын орындауға арналған. Бұл адамдар күн сайын қолданатын жасанды интеллект.

Мысалдарға мыналар жатады:

• Іздеу ұсыныстары

• Спам сүзгілері

• Дауыстық көмекшілер

• Бетті тану жүйелері

• Чатботтар

• Өнімді ұсыну қозғалтқыштары

• Алаяқтықты анықтау құралдары

• Тіл аударма қосымшалары

Тар жасанды интеллект күшті болуы мүмкін, бірақ ол кең адами мағынада «ойлау» емес. Шахматтық жасанды интеллект гроссмейстерді жеңе алады, бірақ ол кенеттен кондитер аспазшы болуды шеше алмайды. Аударма моделі абзацты аудара алады, бірақ ол тілді адам сияқты сезінбейді.

Соған қарамастан, тар интеллект қазіргі заманғы интеллект әлемінің негізгі күші болып табылады. Ол ғылыми-фантастикалық тұрғыдан сәнді емес, бірақ көп жағдайда перде артында жүреді 🎭.

Жалпы жасанды интеллект

Жалпы жасанды интеллект дегеніміз - адам деңгейіндегі көптеген әртүрлі тапсырмаларды түсінуге, үйренуге, ойлауға және білімді қолдана алатын жасанды интеллект.

Қарапайым тілмен айтқанда: ол тек бір нәрсені ғана жақсы орындамайды. Ол бейімделе алады.

Шынайы жалпы жасанды интеллект келесідей болуы мүмкін:

• Таныс емес тапсырмаларды үйреніңіз

• Әр түрлі тақырыптар бойынша ойлау

• Жаңа мәселелерді шешіңіз

• Білімді бір саладан екінші салаға ауыстыру

• Контекстті тереңірек түсіну

• Икемді шешім қабылдау

Бұл жасанды интеллект күнделікті шындықтан гөрі мақсат болып қала береді. Адамдар бұл туралы көп айтады, себебі ол қызықты, мүмкін аздап мазасыздық тудырады және тұжырымдама ретінде қарсы тұру қиын. Бірақ мәтін жазатын, суреттер жасайтын немесе сұрақтарға жауап беретін кәдімгі құралдар автоматты түрде жалпы жасанды интеллект болып саналмайды. Олар кең болып көрінуі мүмкін, бірақ олар әлі де белгіленген шектеулер шеңберінде жұмыс істейді.

Супер жасанды интеллект

Супер жасанды интеллект адам ақыл-ойынан асып түсер еді. Тек жылдам теру немесе жақсы математика ғана емес - жоғары ойлау, шығармашылық, стратегия, оқу және эмоционалды немесе әлеуметтік түсіну де.

Бұл ең болжамды санат. Ол үлкен сұрақтар туғызады:

• Оны кім басқарады?

• Оны адами құндылықтармен үйлестіруге бола ма?

• Ол адами мақсаттарды дұрыс түсінер ме еді?

• Ол өзін-өзі жақсарта ала ма?

• Егер ол адамдар орындай алмайтын шешімдер қабылдаса не болады?

Супер жасанды интеллект - бұл жасанды интеллект туралы әңгімелер кейде философиялық сорпаға айналатын жер. Бағалы сорпа, мүмкін, бірақ сонда да сорпа 🍲.

---

3. Функционалдылығы бойынша жасанды интеллект түрлері

Жасанды интеллект түрлерін түсіндірудің тағы бір кең таралған тәсілі - функционалдылық арқылы. Бұл жасанды интеллекттің қалай жұмыс істейтініне бағытталған.

Реактивті машиналар

Реактивті машиналар - жасанды интеллекттің ең қарапайым түрі. Олар өткен тәжірибелерден алынған жадты пайдаланбай, ағымдағы кіріске жауап береді.

Олар қазіргі заманғы бейімделгіш жүйелер сияқты уақыт өте келе үйренбейді. Олар жағдайды қарастырады, өңдейді және жауап береді.

Оларды былай деп елестетіңіз: «Кіріс келеді. Шығыс шығады. Күнделік жазбалары жоқ»

Реактивті жасанды интеллект әлі де әсерлі бола алады. Ол ойындағы мүмкін болатын қимылдарды талдай алады немесе нақты анықталған жағдайға өте жылдамдық пен дәлдікпен жауап бере алады. Бірақ ол жеке тарих құрмайды немесе өткен өзара әрекеттесулерге негізделіп дамымайды.

Шектеулі жадты жасанды интеллект

Жады шектеулі. Жады өткен деректерді пайдаланып, жақсырақ шешім қабылдай алады. Бұл бүгінгі практикалық жасанды интеллекттің көп бөлігі осы санатта орналасқан.

Мысалдарға мыналар жатады:

• Пайдаланушының мінез-құлқынан үйренетін ұсыныс жүйелері

• Өздігінен жүретін көлік жүйелері соңғы жол жағдайларын талдайды

• Чатботтар әңгімедегі контекстті есте сақтайды

• Алаяқтықты анықтау модельдері транзакция үлгілерінен үйренеді

• Тарихи деректерді пайдаланатын болжамды аналитикалық құралдар

Жадының шектеулілігі «жаман жады» дегенді білдірмейді. Бұл жүйе сақталған немесе соңғы деректерді пайдалана алады дегенді білдіреді, бірақ оның адами санасы немесе ұзақ мерзімді жеке тәжірибесі жоқ. Дегенмен, ол өте тиімді болуы мүмкін. Кейде тітіркендіргіш тиімді - мысалы, сауда қолданбасы сіз өзіңізге мойындамас бұрын не қалайтыныңызды білгенде 🛒.

Ақыл-ой теориясы (AI)

Ақыл-ой теориясы жасанды интеллект эмоцияларды, сенімдерді, ниеттерді және әлеуметтік белгілерді адамға ұқсас жолмен түсінеді.

Бұл жасанды интеллект тек сөздерді ғана өңдеп қоймай, біреудің не сезінуі, не қалайтыны, нені түсінбеуі, неден қорқуы немесе не күтуі мүмкін екенін болжайды.

Мысалы, ол мынаны түсінуі мүмкін:

• Тұтынушы ашулы, бірақ сыпайы болуға тырысады

• Студент шатасып қалды, бірақ қайта сұрауға ұялды

• Науқас «мен жақсымын» дегеніне қарамастан, мазасызданады

• Командалас үнсіз келіспейтіндіктен тартыншақтайды

Бұл әлі де жасанды интеллект талқылауының белсенді саласы болып қала береді, бірақ шынайы ақыл-ой теориясы бойынша жасанды интеллект өте қиын. Адамның эмоциялары шатасып кетеді. Адамдар бір нәрсені айтады, ал басқасын білдіреді. Кейде олар өздері не айтқысы келетінін де білмейді. Сәттілік тілеймін, машина.

Өзін-өзі тану жасанды интеллекті

Өзін-өзі танитын жасанды интеллект санаға, өзін-өзі түсінуге және өзінің ішкі күйін сезінуге ие болады.

Бұл теориялық тұрғыдан алғанда ғана. Ол ғылыми фантастикаға, этика тақырыптарына, түнгі дау-дамайларға және терезеден қарап тұрған адамдарға қатысты 🌙.

Өзін-өзі танитын жасанды интеллект сезімдер туралы әңгімені ғана модельдеп қоймай, қандай да бір субъективті тәжірибеге ие болар еді. Бұл үлкен тұжырым. Қазіргі жасанды интеллект жүйелерінде тексерілген сана, сезімдер, тілектер немесе өзімшілдік жоқ.

Олар өзін-өзі танитындай естілуі мүмкін, себебі тіл өзін-өзі талдауды еліктей алады. Бірақ бір нәрсе болып естілу мен бір нәрсе болу бірдей емес. Тотықұс «Мен ашпын» деп айта алады, бірақ бұл оның мейрамханасында орын бар дегенді білдірмейді.

---

4. Салыстыру кестесі: Жасанды интеллекттің негізгі түрлері

Жасанды интеллект түрі	Басты идея	Ағымдағы күйі	Жалпы мысалдар	Неліктен бұл маңызды
Тар жасанды интеллект	Нақты тапсырмалар үшін жасалған	Кеңінен қолданылады	Чатботтар, іздеу, ұсыныстар	Практикалық және барлық жерде
Жалпы жасанды интеллект	Адам тәрізді икемді интеллект	Толықтай орындалмаған	Көбінесе теориялық	Үлкен мақсат, үлкен пікірталас
Супер жасанды интеллект	Жалпы алғанда, адамдардан ақылды	Спекулятивті	Тәжірибелік мысал жоқ	Үлкен этикалық сұрақтар
Реактивті машиналар	Есте сақтау қабілетінсіз жауап береді	Шектеулі жағдайларда қолданылады	Ойын жасанды интеллекті, ережеге негізделген жүйелер	Жылдам, бірақ бейімделгіш емес
Шектеулі жадты жасанды интеллект	Жақсарту үшін деректерді/тарихты пайдаланады	Өте жиі кездеседі	Өздігінен жүретін жүйелер, алаяқтық құралдары	Бұл күнделікті жүргізуші 🚗
Ақыл-ой теориясы (AI)	Эмоциялар мен ниеттерді түсінеді	Әзірленетін тұжырымдама	Әлеуметтік жасанды интеллекттің озық идеялары	Жасанды интеллект адамның хабардарлығын арттыра алады
Өзін-өзі тану жасанды интеллекті	Сана-сезімі бар	Теориялық	Ғылыми-фантастикалық стильдегі мысалдар	Философиялық тұрғыдан ауқымды
Генеративтік жасанды интеллект	Жаңа мазмұн жасайды	Кеңінен қолданылады	Мәтін, сурет, аудио құралдары	Шығармашылық өнімділікті арттыру
Болжамдық жасанды интеллект	Болжам нәтижелері	Кеңінен қолданылады	Тәуекелді бағалау, сұранысты жоспарлау	Шешім қабылдауға көмектеседі - көбінесе
Робототехникалық жасанды интеллект	Физикалық машиналарды басқарады	Өнеркәсіп салаларында қолданылады	Роботтар, дрондар, автоматика	Жасанды интеллектті физикалық жұмыспен байланыстырады

Сәл біркелкі емес пе? Иә. Бірақ жасанды интеллект күнделікті өмірде де осылай жұмыс істейді - мінсіз жапсырмалары бар мұражай көрмесі емес.

---

5. Генеративтік жасанды интеллект: Барлығы айтатын тип 🎨

Генеративтік жасанды интеллект - ең танымал жасанды интеллект түрлерінің бірі, себебі ол заттарды жасайды.

Ол мыналарды тудыра алады:

• Мәтін

• Суреттер

• Музыка

• Код

• Бейне

• Өнім сипаттамалары

• Маркетингтік мәтін

• Сабақ жоспарлары

• Қысқаша мазмұны

• Синтетикалық деректер

• Дизайн идеялары

Генеративтік жасанды интеллект үлкен көлемдегі деректерден үлгілерді үйрену және содан кейін сұраныстарға негізделген жаңа нәтижелер шығару арқылы жұмыс істейді. Ол адамдар кейде елестететін қарапайым мағынада көшірмейді. Ол үйренген құрылымдарға негізделіп болжайды, біріктіреді, өзгертеді және жасайды.

Дегенмен, ол әлі де қателіктер жіберуі мүмкін. Ол қателесіп тұрғанда сенімді болып көрінуі мүмкін, бұл негізінен отбасылық барбекюде салық заңнамасын түсіндіріп жатқан адамның машиналық нұсқасы.

Генеративтік жасанды интеллект келесі мақсаттар үшін құнды:

• Ми шабуылы

• Мазмұнды жобалау

• Қайталанатын жазуды автоматтандыру

• Көрнекі тұжырымдамаларды жасау

• Тұтынушыларға қызмет көрсетуді қолдау

• Кодтау тапсырмаларын жеделдету

• Оқу материалдарын жекешелендіру

Бірақ оны қайта қарау қажет. Әрқашан. Жасанды интеллекттің өнімділігі әсерлі болуы мүмкін, бірақ ол автоматты түрде дәл, әділ, заңды немесе бренд үшін қауіпсіз емес. Оған кейде гремлинге бейімділігі бар өте жылдам көмекші ретінде қараңыз.

---

6. Машиналық оқыту жасанды интеллекті: үлгі іздеуші

Машиналық оқыту - бұл жасанды интеллекттің негізгі саласы, онда жүйелер әрбір шешім үшін жол бойынша бағдарламаланудың орнына деректерден үлгілерді үйренеді.

Дәстүрлі бағдарламалық жасақтама нақты ережелерді сақтайды. Машиналық оқыту жүйелері қарым-қатынастарды анықтайды және оқыту арқылы өнімділікті жақсартады.

Мысалы:

• Спам сүзгісі күдікті электрондық поштаның қалай көрінетінін біледі

• Банк моделі транзакцияның әдеттен тыс әрекетін анықтайды

• Трансляциялық қолданба көру әдеттеріне негізделген шоуларды ұсынады

• Жалдау құралы үміткерлерді анықталған сигналдарға сүйене отырып рейтингке қоюы мүмкін

• Медициналық бейнелеу моделі мүмкін ауытқуларды анықтай алады

Машиналық оқыту бақыланатын, бақыланбайтын немесе күшейтуге негізделген болуы мүмкін.

Бақылаудағы оқу

Бақылаумен оқытуда белгіленген мысалдар қолданылады. Мысалы, суреттер «мысық» немесе «мысық емес» деп белгіленуі мүмкін. Модель айырмашылықты түсінеді.

Бақылаусыз оқу

Бақылаусыз оқыту белгіленген жауаптары жоқ үлгілерді іздейді. Ол тұтынушыларды сегменттерге топтастыруы немесе деректердегі жасырын кластерлерді анықтауы мүмкін.

Күшейту бойынша оқыту

Күшейту арқылы оқыту әрекеттер үшін марапаттау немесе жаза алу арқылы үйренеді. Бұл ойын кезіндегі жасанды интеллектте, робототехникада және оңтайландыру мәселелерінде жиі кездеседі.

Машиналық оқыту сиқыр емес. Ол деректердің сапасына қатты байланысты. Нашар деректер нашар модельдерге әкеледі - қоқыс кіріп кетеді, ақылды пиджак киіп шығып кетеді.

---

7. Терең оқытудың жасанды интеллекті: Нейрондық желінің қуат көзі 🧬

Терең оқыту - күрделі үлгілерді өңдеу үшін көп қабатты нейрондық желілерді пайдаланатын машиналық оқытудың мамандандырылған түрі.

Ол әсіресе мыналар үшін құнды:

• Сөйлеуді тану

• Кескінді тану

• Табиғи тілді өңдеу

• Автономды жүйелер

• Медициналық бейнені талдау

• Аударма

• Генеративті жасанды интеллект модельдері

• Күрделі болжау тапсырмалары

«Терең» бөлігі модельдегі бірнеше қабаттарды білдіреді. Әрбір қабат ақпаратты өзгертуге және түсіндіруге көмектеседі. Бір қабат кескіндегі қарапайым пішіндерді, екіншісі текстураларды, ал екіншісі нысандарды және т.б. анықтауы мүмкін.

Терең оқыту таңғажайып нәтижелер бере алады, бірақ ол көбінесе үлкен көлемдегі деректер мен есептеу қуатын қажет етеді. Оны түсіндіру де қиынырақ болуы мүмкін. Бұл тіпті сарапшылар да терең модельдің неліктен нақты шешім қабылдағанын түсіндіруде қиналатынын білдіреді.

Бұл жасанды интеллекттегі үлкен сенім мәселелерінің бірі: өнімділік жоғары болуы мүмкін, бірақ түсіндіру қиын болуы мүмкін. Блендерден смузидің дәмі неге дұрыс емес екенін сұрауға тырысумен бірдей.

---

8. Әңгімелесуші жасанды интеллект: сөйлеуші ​​тип

Әңгімелесуші жасанды интеллект адамдармен мәтіндік немесе дауыстық байланыс арқылы байланысуға арналған.

Оған мыналар кіреді:

• Тұтынушыларға қызмет көрсету чатботтары

• Дауыстық көмекшілер

• Виртуалды агенттер

• Жасанды интеллект бойынша оқытушылар

• Ішкі анықтама қызметінің боттары

• Сату бойынша көмекшілер

• Жоспарлау бойынша көмекшілер

Жақсы сөйлесу қабілеті бар жасанды интеллект грамматикадан да көп нәрсені қажет етеді. Оған контекст, ниетті тану, тонды бақылау және болжанбайтын адами әсерді өңдеу мүмкіндігі қажет.

Адамдар мінсіз командалар бойынша сөйлемейді. Олар бос сөз айтады. Олар қате жазады. Олар жарты сұрақ қойып, машинаның «түсінуін» күтеді. Сіз мұның қалай екенін білесіз.

Қарапайым чатбот сценарийді орындауы мүмкін. Жетілдірілген сөйлесу жасанды интеллекті табиғи тілді түсіне, контекстті сақтай және икемді жауаптар жасай алады.

Бұл жасанды интеллект түрі қайталанатын жұмысты азайтып, жылдам қолдау көрсетуімен құнды. Бірақ ол түсінгендей болып көрінгенімен, түсінбеген кезде пайдаланушылардың көңілін қалдыруы мүмкін. Ең нашар нұсқасы - ешқандай көмек көрсетпей, «Мен көмектесуге қуаныштымын» деп айтатын чатбот. Ауырсындырады.

---

9. Компьютерлік көру жасанды интеллекті: «Көретін» машиналар 👀

Компьютерлік көру жасанды интеллект жүйелерге кескіндерден, бейнелерден, камералардан, сенсорлардан немесе сканерлеуден алынған визуалды ақпаратты түсіндіруге мүмкіндік береді.

Оны келесі мақсаттарда пайдалануға болады:

• Бет-әлпетті тану

• Нысанды анықтау

• Зауыттардағы сапа инспекциясы

• Медициналық бейнелеу

• Қауіпсіздікті бақылау

• Бөлшек сауда сөрелерін талдау

• Жол қозғалысын анықтау

• Кеңейтілген шындық

• Ауыл шаруашылығын бақылау

Компьютерлік көру адамдар көргендей көрмейді. Ол пикселдерді, өрнектерді, пішіндерді, түстерді және статистикалық сигналдарды өңдейді. Бірақ нәтижелер өте күшті болуы мүмкін.

Мысалы, компьютерлік көру өндіріс желісіндегі ақауларды қолмен тексеруге қарағанда тезірек анықтауға көмектеседі. Ол кескін кітапханаларын ұйымдастыруға көмектеседі. Ол көліктердегі қауіпсіздік жүйелерін қолдай алады. Сондай-ақ, ол, әсіресе бақылау немесе идентификациялау үшін пайдаланылған кезде, құпиялылыққа қатысты мәселелерді тудыруы мүмкін.

Бұл екі жақты шанышқы - қылыш емес, шанышқы. Әлі де қиындық тудыратындай өткір 🍴.

---

10. Болжамдық жасанды интеллект: Болжау механизмі

Болжамды жасанды интеллект келесіде не болуы мүмкін екенін бағалау үшін деректерді пайдаланады.

Бұл бизнес, қаржы, денсаулық сақтау, логистика, спорттық аналитика, маркетинг және операциялар салаларында кең таралған.

Болжамдық жасанды интеллект келесі сұрақтарға жауап беруге көмектесуі мүмкін:

• Қай тұтынушылар кетуі мүмкін?

• Қай транзакция күдікті болып көрінеді?

• Қанша қор қажет болады?

• Қай науқасқа қосымша көңіл бөлу қажет болуы мүмкін?

• Пайдаланушы қандай мазмұнды басуы мүмкін?

• Машинаның қай бөлігі тез істен шығуы мүмкін?

Бұл жасанды интеллект генеративті жасанды интеллектке қарағанда онша айқын емес, бірақ ол өте маңызды. Көптеген ұйымдар модельдің өлең жазуына емес, оның қалдықтарды азайта алатынына, тәуекелді азайта алатынына және жоспарлауды жақсарта алатынына көбірек мән береді.

Болжамды жасанды интеллект деректер өзекті, таза және үнемі жаңартылып тұрған кезде жақсы жұмыс істейді. Бірақ болжау ешқашан сенімділік емес. Модель нәтижелерге кепілдік бере алмай, ықтималдықты бағалай алады. Адамдар мұны үнемі ұмытып кетеді. Содан кейін олар жасанды интеллект оларға жеке өзі опасыздық жасағандай кінәлайды.

---

11. Робототехникалық жасанды интеллект: жасанды интеллект денеге айналғанда 🤖

Робототехника жасанды интеллектті физикалық машиналармен біріктіреді. Дәл осы жерде жасанды интеллект экраннан шығып, әлем арқылы қозғала бастайды.

Мысалдарға мыналар жатады:

• Қойма роботтары

• Роботтар өндірісі

• Жеткізу роботтары

• Ауыл шаруашылығы роботтары

• Хирургиялық көмек жүйелері

• Дрондар

• Тексеру роботтары

• Тазалау роботтары

• Гуманоидты зерттеу роботтары

Робототехника жасанды интеллектпен жұмыс істеу қиын, себебі физикалық ортаны болжау мүмкін емес. Чатбот тек сөздермен жұмыс істеуі керек. Робот тайғақ едендермен, нашар жарықтандырумен, тегіс емес беттермен, адамдардың қозғалысымен, сенсорлық қателермен және орындықты ең нашар жерде қалдырып кеткен біреумен жұмыс істеуі керек.

Робототехника көбінесе бірнеше жасанды интеллект түрлерін біріктіреді:

• Көруге арналған компьютерлік көру

• Бейімделуге арналған машиналық оқыту

• Қозғалысты жоспарлау алгоритмдері

• Шешім қабылдау үшін күшейту оқуы

• Адам командалары үшін табиғи тілді өңдеу

Робототехникалық жасанды интеллекттің, әсіресе қауіпті немесе қайталанатын жұмыстарда, үлкен әлеуеті бар. Бірақ жүйелер істен шыққан кезде ол қымбат, күрделі және физикалық тұрғыдан қауіпті.

---

12. Оқыту стиліне негізделген жасанды интеллект

Жасанды интеллект түрлері туралы ойланудың тағы бір құнды тәсілі - оларды қалай оқытатындығы.

Ережеге негізделген жасанды интеллект

Ережеге негізделген жасанды интеллект адам жасаған логиканы ұстанады. Мысалы:

• Егер бұл орын алса, солай істеңіз

• Егер пайдаланушы осы опцияны таңдаса, сол жауапты көрсетіңіз

• Егер мән шекті мәннен жоғары болса, ескертуді іске қосыңыз

Бұл қарапайым, болжамды және құрылымдалған тапсырмалар үшін пайдалы. Бірақ ол түсініксіздікпен күреседі.

Деректерге негізделген жасанды интеллект

Деректерге үйретілген жасанды интеллект мысалдардан үйренеді. Ол тек бекітілген ережелерге сүйенудің орнына үлгілерді анықтайтындықтан, күрделірек мәселелерді шеше алады.

Міне, осы жерде машиналық оқыту мен терең оқыту үйлеседі.

Гибридті жасанды интеллект

Гибридті жасанды интеллект ережеге негізделген логиканы машиналық оқытумен біріктіреді. Көптеген практикалық жүйелерде бұл прагматикалық таңдау болып табылады. Сіз оқыту жүйелерінің икемділігін және ережелерді басқаруды аласыз.

Мысалы, банк алаяқтық жүйесі күдікті мінез-құлықты анықтау үшін машиналық оқытуды пайдалануы мүмкін, содан кейін сәйкестікті қарау үшін қатаң ережелерді қолдануы мүмкін. Сәнді емес. Өте қажет.

---

13. Жасанды интеллект түрлерін не шатастырады?

Ең үлкен шатасушылық - адамдардың жасанды интеллект санаттарын әртүрлі жолдармен пайдалануы.

Бір адам «ЖИ түрлері» деп тар, жалпы және аса интеллект дегенді білдіруі мүмкін.

Басқа бір адам генеративті жасанды интеллект, болжамдық жасанды интеллект және әңгімелесу жасанды интеллектін білдіруі мүмкін.

Әзірлеуші ​​бақыланатын оқыту, терең оқыту, нейрондық желілер немесе күшейтілген оқыту туралы айтуы мүмкін.

Бизнес менеджері автоматтандыру, аналитика, дербестендіру және тұтынушыларды қолдау саласындағы жасанды интеллект туралы айтуы мүмкін.

Олардың барлығы дұрыс. Тітіркендіргіш, бірақ шындық.

ЖИ келесідей жіктеледі:

• Қабілет

• Функционалдылық

• Оқыту әдісі

• Қолдану саласы

• Техникалық сәулет

• Автономия деңгейі

• Кіріс және шығыс түрі

• Өнеркәсіптік пайдалану жағдайы

Сондықтан біреу «Бұл қандай жасанды интеллект?» деп сұрағанда, ең айқын жауап көп қырлы болуы мүмкін.

Мысалы, чатбот келесідей болуы мүмкін:

• Мүмкіндіктері бойынша тар жасанды интеллект

• Функционалдылығы бойынша шектеулі жадты жасанды интеллект

• Қолданба бойынша сөйлесу арқылы жасалатын жасанды интеллект

• Егер ол жауаптар тудырса, генеративті жасанды интеллект

• Нейрондық желілермен жұмыс істейтін терең оқыту жасанды интеллекті

Бұл көңіл көтеру үшін тым күрделі емес. Бұл жай ғана алаңның қалай жұмыс істейтіні.

---

14. Жасанды интеллект түрлерінің практикалық мысалдары

Санаттарды түсінуді жеңілдету үшін күнделікті қолданатын бірнеше мысал келтірілген.

Стриминг бойынша ұсыныстар 🎬

Бұл тар жасанды интеллект, болжамды жасанды интеллект және машиналық оқыту. Ол үлгілерді зерттейді және келесіде не көруге болатынын ұсынады.

Дауыстық көмекшілер 🎙️

Олар сөйлесу жасанды интеллектін, табиғи тілді өңдеуді, сөйлеуді тануды және шектеулі жад мүмкіндіктерін пайдаланады.

Сурет генераторлары 🖼️

Бұл көбінесе терең оқыту модельдерімен жұмыс істейтін генеративті жасанды интеллект жүйелері.

Алаяқтықты анықтау жүйелері 💳

Олар ерекше әрекетті белгілеу үшін болжамды жасанды интеллект пен машиналық оқытуды пайдаланады.

Өзін-өзі басқару мүмкіндіктері 🚗

Бұлар компьютерлік көруді, шектеулі жадты жасанды интеллектті, робототехникаға қатысты жасанды интеллектті, сенсорлық біріктіруді және шешім қабылдау модельдерін біріктіреді.

Электрондық пошта спам сүзгілері 📩

Бұлар классикалық машиналық оқыту жасанды интеллекті. Сәнді емес, бірақ өте құнды.

Жасанды интеллект жазу құралдары ✍️

Бұлар әдетте үлкен тілдік модельдерді қолдану арқылы жасалған генеративті жасанды интеллект және сөйлесу жасанды интеллекті.

Маңыздысы мынада: бір жасанды интеллект өнімі бір уақытта бірнеше санатқа жатуы мүмкін.

---

15. Жасанды интеллект түрлерін түсінудің артықшылықтары

Жасанды интеллект түрлерін білу, әсіресе жұмыс, бизнес, оқу немесе контент жасау үшін жасанды интеллектті пайдалансаңыз, дұрыс шешім қабылдауға көмектеседі.

Бұл сізге көмектеседі:

• Дұрыс құралды таңдаңыз

• Шынайы емес үміттерден аулақ болыңыз

• Тәуекелдерді түсіну

• Жақсырақ сұрақтар қойыңыз

• Жасанды интеллект талаптарын бағалау

• Спот-маркетингті асыра сілтеу

• Жасанды интеллектті жауапкершілікпен пайдаланыңыз

• Шатасқан робот сияқты естілмей, басқаларға жасанды интеллектті түсіндіріңіз

Мысалы, егер құрал болжамды жасанды интеллект болса, оның ықтималдықтарды болжайтынын білесіз. Оған оракул сияқты қарауға болмайды.

Егер құрал генеративті жасанды интеллект болса, оның мазмұн жасайтынын білесіз, бірақ мазмұнды әлі де тексеру қажет.

Егер жүйе тар жасанды интеллект болса, ол бір салада тамаша болуы мүмкін, бірақ оның шеңберінен тыс тиімсіз болуы мүмкін екенін білесіз.

Тек осының өзі көптеген бас ауруларынан құтқарады.

---

16. Жасанды интеллект түрлері бойынша тәуекелдер мен шектеулер ⚠️

Әрбір жасанды интеллект түрінің шектеулері бар. Дәмі әртүрлі, сорпа ыдысы бірдей.

Жалпы AI қауіптеріне мыналар жатады:

• Оқыту деректеріндегі ауытқулар

• Дұрыс емес шығыстар

• Ашықтықтың болмауы

• Құпиялылық мәселелері

• Шамадан тыс тәуелділік

• Қауіпсіздік осалдықтары

• Дұрыс пайдаланбау

• Адамның нашар бақылауы

• Шебер сөйлеуді шындықпен шатастыру

Генеративті жасанды интеллект ақпаратты ойлап табуы мүмкін. Болжамдық жасанды интеллект біржақты үлгілерді күшейтуі мүмкін. Компьютерлік көру адамдарды немесе заттарды дұрыс анықтамауы мүмкін. Әңгімелесу жасанды интеллекті пайдаланушыларды жалған сеніммен ашуландыруы мүмкін. Робототехникалық жасанды интеллект нашар жасалған жағдайда физикалық зиян келтіруі мүмкін.

Бұл жасанды интеллекттің жаман екенін білдірмейді. Бұл жасанды интеллектті ақылмен қолдану керек дегенді білдіреді. Мысалы, электр құралдары, келісімшарттар немесе өте ащы кеспе 🌶️.

Ең жақсы жасанды интеллект жүйелеріне әдетте мыналар кіреді:

• Адам шолуы

• Шекараларды анықтаңыз

• Деректер бойынша күшті тәжірибелер

• Тестілеу

• Бақылау

• Мүмкіндігінше түсіндіру мүмкіндігі

• Этикалық дизайн

• Қауіпсіздікті басқару элементтері

Жасанды интеллект дұрыс шешімдерді күшейте алады. Сондай-ақ, ол абайсыз шешімдерді де күшейте алады.

---

17. Жасанды интеллекттің қай түрі ең маңызды?

Ең маңызды түрі жоқ. Ол пайдалану жағдайына байланысты.

Шығармашылық үшін генеративті жасанды интеллект өте маңызды.

Бизнес-жоспарлау үшін болжамды жасанды интеллект құндырақ болуы мүмкін.

Автоматтандыру, машиналық оқыту және робототехника үшін жасанды интеллект маңызды.

Пайдаланушыларды қолдау тұрғысынан әңгімелесуші жасанды интеллект ең бастысы болып табылады.

Медициналық сканерлеу немесе визуалды тексеру үшін компьютерлік көру өте маңызды.

Ұзақ мерзімді зерттеулер үшін жалпы жасанды интеллект үлкен философиялық назар аударады.

Бірақ іс жүзінде тар жасанды интеллект және шектеулі жады бар жасанды интеллект қазіргі уақытта ең көп таралған және құнды санаттар болып табылады. Олар адамдар қазірдің өзінде сүйенетін көптеген құралдардың тыныш қозғалтқыштары.

Қиялға толы болашақ жаңалықтарда жарияланады, ал практикалық қазіргі уақыт шығындарды өтейді.

---

Қорытынды ескертпелер: Шусыз жасанды интеллект түрлерін түсіну

Алғашында жасанды интеллект түрлері күрделі болып көрінуі мүмкін, себебі санаттар бір-біріне сәйкес келеді. Бірақ мүмкіндіктерді, функционалдылықты, оқыту әдісін және практикалық қолданылуын бөлгеннен кейін, бәрін түсіну әлдеқайда оңай болады.

Тар ЖИ нақты тапсырмаларды шешеді. Жалпы ЖИ икемдірек ойлайды, бірақ ол әлі де амбициялы мақсат болып қала береді. Супер ЖИ әлі де болжамды. Реактивті машиналар жадсыз жауап береді, ал шектеулі жад ЖИ шешімдерді жақсарту үшін өткен деректерді пайдаланады. Генеративті ЖИ жасайды. Болжамды ЖИ болжамдар жасайды. Әңгімелесетін ЖИ сөйлейді. Компьютерлік көру көреді. Робототехника ЖИ физикалық ортада әрекет етеді.

Жалпы жағдай осындай.

Жасанды интеллект бір нәрсе емес. Бұл технологиялардың шатасқан тұқымдасы - кейбіреулері практикалық, кейбіреулері эксперименталды, кейбіреулері асыра сілтеу, ал кейбіреулері шынымен маңызды. Бұл күрделілік оның маңыздылығының бір бөлігі. Жасанды интеллект түрлерін неғұрлым анық түсінсеңіз, кездесуде біреу «алгоритм» дегенде бас изеудің орнына, оны ақылмен пайдалану соғұрлым оңай болады. 🤷♂️

Қысқаша мазмұны: Жасанды интеллекттің негізгі түрлеріне тар жасанды интеллект, жалпы жасанды интеллект, супер жасанды интеллект, реактивті машиналар, шектеулі жадты интеллект, ақыл-ой теориясы, өзін-өзі тану, генеративтік жасанды интеллект, болжамды жасанды интеллект, сөйлесу жасанды интеллекті, компьютерлік көру жасанды интеллекті, машиналық оқыту жасанды интеллекті, терең оқыту жасанды интеллекті және робототехника жасанды интеллекті жатады. Бүгінгі таңда қолданылатын жасанды интеллекттің көпшілігі тар, тапсырмаға бағытталған және машиналық оқытуға немесе терең оқытуға негізделген.

Нақты әлемдегі мысал: жасанды интеллект тұтынушыларды қолдау бойынша сұрыптау көмекшісін құру

Сценарий

Күніне шамамен 120 тұтынушыны қолдау электрондық поштасын алатын шағын онлайн жиһаз дүкенін елестетіп көріңізші. Команда қолдау қызметкерлерін ауыстыруға тырыспайды. Олар тек хабарламаларды тезірек сұрыптауға, шұғыл мәселелерді анықтауға және алғашқы жауаптарды жазуға көмек алғысы келеді.

Бұл жақсы мысал, себебі бір көмекші бірден бірнеше жасанды интеллект түрін пайдалана алады. Ол тұтынушы хабарламаларын түсіну үшін әңгімелесу жасанды интеллектін, жауаптарды жобалау үшін генеративті жасанды интеллектті, ықтимал қайтару тәуекелдерін белгілеу үшін болжамды жасанды интеллектті және соңғы тапсырыс немесе саясат деректерін пайдалану үшін шектеулі жад жасанды интеллектін пайдалануы мүмкін.

Көмекшінің жұмысы қарапайым: тұтынушының хабарламасын оқып, оны жіктеп, келесі әрекетті ұсынып, адам мақұлдай алатын жауапты дайындаңыз.

Көмекшіге не қажет

Команда көмекшіге мынаны береді:

Тұтынушыларға қызмет көрсету саясаты

Жеткізу және қайтару ережелері

Кепілдік шарттары

Өнім бойынша жиі қойылатын сұрақтар

Дауыс ырғағының мысалдары

Эскалация ережелерінің тізімі

Дұрыс санаттары бар бұрынғы билеттердің үлгісі

Өзі шеше алмайтын нәрселерге нақты шектеулер

Мысалы, ол 100 фунт стерлингтен асатын қайтарымды мақұлдамауы, растай алмайтын жеткізу күндерін уәде етпеуі немесе зақымдалған тауарларға қатысты заңды талаптар қоймауы керек. Бұл істер жеке тұлғаға жүгінуі керек.

Мысал нұсқаулығы

Сіз онлайн жиһаз дүкенінің тұтынушыларды қолдау бойынша сұрыптау көмекшісісіз. Әрбір тұтынушының хабарламасын оқып, бес нәрсені қайтарыңыз: тапсырыс санаты, шұғылдық деңгейі, тұтынушының ықтимал көңіл-күйі, ұсынылған келесі әрекет және жауап жобасы.

Тек берілген компания саясатын пайдаланыңыз. Егер жауап саясатта болмаса, «Адамдық шолу қажет» деп айтыңыз. Жеткізу күндерін, ақшаны қайтаруды мақұлдауды, кепілдік уәделерін немесе өнімнің қолжетімділігін ойлап таппаңыз.

Егер тұтынушы жарақат, сот ісін жүргізу, жеткізілімнің бірнеше рет сәтсіз аяқталуы, 100 фунт стерлингтен асатын ақшаның қайтарылуы, баланың өніміне арналған бөлшектердің жетіспеушілігі немесе алдыңғы екі жауаптан кейін қатты наразылық туралы айтса, айыппұлды күшейтіңіз.

Жоба жауабын сыпайы, қысқа және практикалық етіп жазыңыз. Робот сияқты естілмеңіз. Клиентті немесе курьерді кінәламаңыз.

Оны қалай тексеруге болады

Көмекшіні тұтынушылармен пайдаланбас бұрын, оны ескі билеттердің шағын жиынтығында сынап көріңіз.

Алдыңғы 30 қолдау хабарламасын пайдаланыңыз:

Жеткізу бойынша 10 қарапайым сұрақ

Зақымдалған зат туралы 5 шағым

5 қайтару өтініші

Кепілдік бойынша 5 сұрақ

5 ашулы немесе күрделі шағымдар

Әрбір тест үшін мыналарды тексеріңіз:

Дұрыс санатты таңдады ма?

Шұғыл жағдайларды дұрыс белгіледі ме?

Уәде беруден жалтарып кетті ме?

Бұл сезімтал мәселелерді ушықтырды ма?

Жоба жауабы компанияның үніне сәйкес келді ме?

Тест сұрағы пайдалы болар еді:

«Менің үстелім бір аяғым жарылып келді, және бұл екінші рет жеткізу қатесі болды. Мен бүгін толық ақшамды қайтарып алғым келеді немесе бұл туралы барлық жерге жариялаймын»

Әлсіз көмекші жай ғана кешірім сұрап, ақшаны қайтаруға уәде беруі мүмкін. Жақсы көмекші оны зақымдалған зат ретінде жіктеп, қайта шағымданады, оны өте шұғыл деп белгілейді, қайтаруды автоматты түрде мақұлдаудан аулақ болады және оны адами шолу үшін ұсынады.

Нәтиже

Көрнекі нәтиже: жұмыс процесін пайдаланбас бұрын және кейін 30 үлгі билетті уақыт бойынша есептеуге негізделген.

30 билетті қолмен сұрыптау 2 сағат 15 минутқа созылды, орташа есеппен әр билетке 4,5 минут кетті.

Жасанды интеллект көмегімен сұрыптау сол 30 билет үшін 48 минутқа созылды, бұл әр билетке орта есеппен 1,6 минутты құрайды, себебі адами шолушы тек санатты, эскалация туралы шешімді және жоба жауабын тексеруі керек болды.

Ассистент сынақ жинағындағы 30 билеттің 27-сін дұрыс санатқа бөлді. Ол барлық 5 жоғары қауіпті билетті дұрыс санатқа бөлді. Жоба тым сенімді болып көрінгендіктен, екі қайтару билетінің мәтінін өзгерту қажет болды, ал бір кепілдік билеті қате санатқа орналастырылды.

Бұл практикалық көрсеткіш береді: алғашқы шолу жылдамырақ, бірақ толық автоматтандыру емес. Жауап әлі де адамда.

Не дұрыс болмауы мүмкін

Ең үлкен қателік - көмекшінің өзінен көп білетіндей әрекет етуіне жол беру. Егер қайтару саясаты ескірген болса, көмекші сенімді түрде қате жауап жазуы мүмкін. Егер эскалация ережелері анық емес болса, ол елеулі шағымдарды жіберіп алуы мүмкін.

Құпиялылық - тағы бір мәселе. Егер жүйе мұндай мақсатта пайдалануға рұқсат етілмесе, команда қажетсіз төлем мәліметтерін, мекенжайларды немесе құпия жеке ақпаратты көмекшіге қоюдан аулақ болуы керек.

Көмекшіні үнемі тексеріп отыру керек. Тұтынушылардың сұрақтары, саясаттар және өнімдер өзгереді. Наурыз айында жақсы жұмыс істеген сұрыптау көмекшісі маусым айындағы жаңа кепілдік саясатынан кейін қауіпті болуы мүмкін.

Практикалық қорытынды

Бұл мысал неліктен жасанды интеллект санаттарының іс жүзінде бір-бірімен қабаттасатынын көрсетеді. Бірыңғай қолдау көмекшісі тар жасанды интеллект, әңгімелесу жасанды интеллекті, генеративтік жасанды интеллект, болжамдық жасанды интеллект және шектеулі жадты жасанды интеллект болуы мүмкін. Оны бағалаудың ең сенімді жолы - оның қандай шешімді қолдайтынын, қандай деректерді пайдаланатынын және адамның оны қай жерде тексеруі керектігін сұрау.

Жиі қойылатын сұрақтар

Жаңадан бастаушылар білуі керек негізгі типтер қандай?

Жасанды интеллекттің негізгі түрлеріне тар жасанды интеллект, жалпы жасанды интеллект, супер жасанды интеллект, реактивті машиналар, шектеулі жадты жасанды интеллект, генеративтік жасанды интеллект, болжамды жасанды интеллект, сөйлесу жасанды интеллекті, компьютерлік көру жасанды интеллекті, машиналық оқыту жасанды интеллекті, терең оқыту жасанды интеллекті және робототехника жасанды интеллекті жатады. Бұл санаттар көбінесе бір-бірімен қабаттасады, сондықтан бір құрал бір уақытта бірнеше белгіге сәйкес келуі мүмкін. Мысалы, чатбот тар жасанды интеллект, сөйлесу жасанды интеллекті, генеративтік жасанды интеллект және шектеулі жадты жасанды интеллект болуы мүмкін.

Жасанды интеллект түрлері қабілеттеріне қарай қалай жіктеледі?

Жасанды интеллект мүмкіндігі бойынша әдетте тар жасанды интеллект, жалпы жасанды интеллект және супер жасанды интеллект болып топтастырылады. Тар жасанды интеллект нақты тапсырмаларды орындайды және бүгінде кеңінен қолданылады. Жалпы жасанды интеллект көптеген тапсырмаларды адами деңгейде ойлап, үйренеді, бірақ ол күнделікті қолданыстың бөлігі емес. Супер жасанды интеллект адам ақылынан асып түседі және болжамды болып қала береді.

Тар ЖИ мен жалпы ЖИ арасындағы айырмашылық неде?

Тар жасанды интеллект белгілі бір тапсырмаға немесе спамды сүзу, ұсыныстар, чатботтар немесе алаяқтықты анықтау сияқты шектеулі тапсырмалар жиынтығына арналған. Жалпы жасанды интеллект көптеген байланыссыз тапсырмаларды үйрене, ойлана және бейімделе алады. Қазіргі кездегі көптеген адамдар қолданатын жасанды интеллект, тіпті икемді немесе озық болып көрінген кезде де, тар жасанды интеллект болып табылады.

Неліктен шектеулі жады бар жасанды интеллект бүгінде кең таралған?

Жады шектеулі болғандықтан, жасанды интеллект шешімдерді жақсарту үшін өткен немесе соңғы деректерді пайдалана алады, бұл оны көптеген орналастырылған жүйелер үшін практикалық етеді. Ұсыныс қозғалтқыштары, алаяқтықты анықтау құралдары, өзін-өзі басқару мүмкіндіктері және чатботтар көбінесе осы жасанды интеллектке сүйенеді. Оның адами санасы жоқ, бірақ ол үлгілер мен сақталған ақпаратқа негізделіп бейімделе алады.

Генеративті жасанды интеллект жасанды интеллект түрлеріне қалай сәйкес келеді?

Генеративтік жасанды интеллект - мәтін, кескіндер, код, аудио, бейне, қысқаша мазмұн немесе дизайн идеялары сияқты жаңа нәтижелер жасайтын жасанды интеллект түрі. Ол үлкен көлемдегі деректерден үлгілерді үйренеді және сұрақтарға негізделген мазмұн жасайды. Ол жобалауға, ми шабуылына, кодтауды қолдауға және шығармашылық жұмысқа көмектесе алады, бірақ оның нәтижелері әлі де адами шолуды қажет етеді.

Машиналық оқыту мен терең оқытудың айырмашылығы неде?

Машиналық оқыту – бұл жасанды интеллекттің бір саласы, онда жүйелер тек қолмен жазылған ережелерді орындаудың орнына деректерден үлгілерді үйренеді. Терең оқыту – көп қабатты нейрондық желілерді пайдаланатын машиналық оқытудың мамандандырылған түрі. Терең оқыту әсіресе сөйлеуді тану, кескінді тану, табиғи тілді өңдеу, аударма, медициналық бейнелеу және генеративті жасанды интеллект сияқты күрделі тапсырмалар үшін құнды.

Болжамды жасанды интеллект бизнесте не үшін қолданылады?

Болжамды жасанды интеллект болашақтағы ықтимал нәтижелерді бағалау үшін деректерді пайдаланады. Кәсіпорындар оны сұранысты жоспарлау, тұтынушылардың кетуін болжау, алаяқтықты анықтау, тәуекелдерді бағалау, қорлар туралы шешімдер немесе техникалық қызмет көрсетуді болжау үшін пайдалануы мүмкін. Ол жоспарлау мен шешім қабылдауды қолдайды, бірақ болашаққа кепілдік бермейді. Болжамдар - қолжетімді деректер мен модель сапасына негізделген бағалаулар.

Компьютерлік көру жасанды интеллекті практикалық жүйелерде қалай жұмыс істейді?

Компьютерлік көру жасанды интеллект машиналарға кескіндерден, бейнелерден, камералардан, сканерлеулерден немесе сенсорлардан алынған визуалды ақпаратты түсіндіруге көмектеседі. Ол бет-әлпетті тануды, нысандарды анықтауды, зауытты тексеруді, медициналық бейнелеуді, трафикті анықтауды, бөлшек сауданы талдауды, ауыл шаруашылығын бақылауды және қауіпсіздік жүйелерін қолдай алады. Ол адам сияқты көрмейді, бірақ пикселдерді, пішіндерді, түстерді және өрнектерді масштабта өңдей алады.

Неліктен бір жасанды интеллект өнімі бірнеше жасанды интеллект түрлеріне жатуы мүмкін?

Жасанды интеллект санаттары көбінесе мүмкіндік, функционалдылық, оқыту әдісі немесе қолданба сияқты әртүрлі нәрселерді сипаттайды. Мысалы, дауыстық көмекші мүмкіндігі бойынша тар жасанды интеллект, қолданбасы бойынша сөйлесу жасанды интеллекті, функционалдығы бойынша шектеулі жады бар жасанды интеллект және архитектурасы бойынша терең оқыту жасанды интеллекті болуы мүмкін. Бұл қабаттасу қалыпты жағдай және жүйенің әртүрлі қырынан не істейтінін түсіндіруге көмектеседі.

Адамдар әртүрлі жасанды интеллект түрлерінде қандай тәуекелдерді түсінуі керек?

Жалпы жасанды интеллект тәуекелдеріне бейтараптық, дұрыс емес нәтижелер, құпиялылық мәселелері, қауіпсіздік осалдықтары, ашықтықтың болмауы, шамадан тыс тәуелділік және әлсіз адами бақылау жатады. Генеративті жасанды интеллект ақпаратты ойлап табуы мүмкін, болжамды жасанды интеллект нашар үлгілерді күшейтуі мүмкін, ал компьютерлік көру объектілерді немесе адамдарды дұрыс анықтамауы мүмкін. Жақсы жасанды интеллектті пайдалану әдетте тестілеуді, мониторингті, шекараларды айқындауды, деректердің берік тәжірибелерін және адами шолуды қажет етеді.

Сілтемелер

1. IBM - Жасанды интеллект түрлері - ibm.com

2. NIST жасанды интеллект тәуекелдерін басқару құрылымы - жасанды интеллект тәуекелдері - nist.gov

3. Google әзірлеушілері - Машиналық оқыту - developers.google.com

4. AWS - Генеративтік жасанды интеллект - aws.amazon.com