هوش مصنوعی قوی در مقابل هوش مصنوعی ضعیف: تفاوت چیست؟

هوش مصنوعی می تواند هم قوی و هم ضعیف باشد. اما تفاوت این دو فناوری چیست؟

ما اغلب هوش مصنوعی (AI) را به عنوان هوش محاسباتی درک می کنیم که از ذهن انسان تقلید می کند. با این حال، این ویژگی برای همه سیستم‌های هوش مصنوعی صادق نیست، زیرا انواع مختلف هوش مصنوعی ویژگی‌های متمایزی دارند. دو دسته اصلی در هوش مصنوعی «هوش مصنوعی قوی» و «هوش مصنوعی ضعیف» هستند که نشان‌دهنده رویکردهای مختلف در هوش ماشینی هستند.

اکنون، بیایید تفاوت های اساسی بین هوش مصنوعی قوی و هوش مصنوعی ضعیف را بررسی کنیم و وضعیت فعلی فناوری هوش مصنوعی را بررسی کنیم.

هوش مصنوعی ضعیف چیست؟

هوش مصنوعی ضعیف که به عنوان هوش مصنوعی باریک نیز شناخته می شود، به برنامه های هوش مصنوعی اشاره دارد که به طور خاص برای خودکارسازی وظایفی که نیاز به مهارت شناختی خاصی دارند، طراحی شده اند. این دسته از هوش مصنوعی از مدل‌های یادگیری ماشینی استفاده می‌کند که برای کارهای خاص مانند تشخیص اشیا، تعاملات ربات‌های گفتگو، دستیاران صوتی شخصی، سیستم‌های تصحیح خودکار و الگوریتم‌های جستجوی گوگل و غیره طراحی شده‌اند.

شاید تعجب کنید که چرا این دسته از هوش مصنوعی به عنوان هوش مصنوعی ضعیف شناخته می شود. اصطلاح “ضعیف” ممکن است به اشتباه به این معنی باشد که این برنامه های کاربردی هوش مصنوعی به نحوی فاقد هستند. با این حال، مهم است که بدانیم پیشرفت های سریع در هوش مصنوعی و تأثیر فراگیر آن در صنایع مختلف عمدتاً به دلیل هوش ماشینی محدود است. برچسب “ضعیف” نشان می دهد که این برنامه ها بر روی یک عملکرد شناختی خاص یا محدود تمرکز می کنند.

کاربردهای هوش مصنوعی ضعیف

ChatGPT، Midjourney، Stable Diffusion، DALL-E، و Bard تنها چند نمونه از ابزارهای هوش مصنوعی هستند که در سال های 2022 و 2023 جهان را تحت تأثیر قرار دادند. قابل توجه است که بسیاری از حرفه ها از کاربرد گسترده آنها استفاده می کنند و حتی بحث هایی را در مورد آنها برانگیخته است. پتانسیل هوش مصنوعی برای جایگزینی انسان ها و بسیاری از ما با این سوال که “آیا ChatGPT می تواند جایگزین من شود؟”

با این حال، توجه به این نکته مهم است که این ابزارهای شگفت انگیز هنوز به عنوان نمونه هایی از “هوش مصنوعی ضعیف” در عمل طبقه بندی می شوند.

بیایید هفت کاربرد رایج هوش مصنوعی ضعیف را بررسی کنیم:

1. فیلترهای هرزنامه ایمیل: ویژگی های طراحی شده برای شناسایی و هدایت ایمیل های هرزنامه به پوشه هرزنامه.
2. چت بات ها: ابزارهایی که از پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تعامل با انسان ها استفاده می کنند، نمونه دیگری از هوش مصنوعی ضعیف هستند.
3. هنرمندان هوش مصنوعی: هنر کامپیوتری با استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند دستورالعمل‌های زبان طبیعی را به تصاویر تبدیل کند و همچنین در زیر چتر هوش مصنوعی باریک قرار می‌گیرد.
4. دستیارهای صوتی هوشمند: سیری، کورتانا، الکسا و دیگران می توانند با پاسخ دادن به دستورات صوتی، کارهای متعددی را از طرف شما انجام دهند.
5. الگوریتم‌های رسانه‌های اجتماعی: توصیه‌ها در پلتفرم‌هایی مانند توییتر، اینستاگرام، فیس‌بوک یا حتی Spotify همگی توسط الگوریتم‌های هوش مصنوعی ضعیف ارائه می‌شوند.
6. رانندگی خودکار: ویژگی خودران در وسایل نقلیه یکی دیگر از کاربردهای هوش مصنوعی ضعیف است.
7. مراقبت های بهداشتی: کاربردهای هوش مصنوعی در مراقبت های بهداشتی، مانند سیستم های تشخیص پزشکی که قادر به شناسایی بیماری ها با حداقل مداخله انسانی هستند، به عنوان نمونه های اضافی از هوش مصنوعی ضعیف در عمل عمل می کنند.

علیرغم اصطلاح “هوش مصنوعی ضعیف”، واضح است که برنامه های کاربردی متعددی در دنیای واقعی دارد که ما در حال حاضر از آنها استفاده می کنیم.

محدودیت های هوش مصنوعی ضعیف

دلیل اصلی محدودیت‌های هوش مصنوعی امروزه تمرکز آن بر خودکارسازی وظایف خاص برای انسان است. به عنوان مثال، ChatGPT و Google Bard به عنوان مدل های زبان بزرگ (LLM) طراحی شده اند. آنها به طور خاص برای تولید محتوای متنی برنامه ریزی شده اند. به طور مشابه، Midjourney و Stable Diffusion مولدهای متن به تصویر هستند که محدود به این عملکرد خاص هستند.

بیایید برخی از محدودیت ها و معایب هوش مصنوعی ضعیف را بررسی کنیم:

• قابلیت های محدود به دلیل مدل های خاص کار.
• برنامه های کاربردی باریک هوش مصنوعی به شدت به داده ها وابسته هستند و برای یادگیری و انجام وظایف خاص به مجموعه داده های بزرگی نیاز دارند.
• با گسترش، استفاده از مجموعه داده های بزرگ می تواند مسائل مربوط به حریم خصوصی و پردازش داده ها را ایجاد کند.
• هوش مصنوعی ضعیف اغلب به مداخله انسانی برای اجرای وظایف متکی است، که می تواند سوگیری های انسانی را وارد فرآیند کند.
• این برنامه ها ممکن است در معرض تهدیدات و آسیب پذیری های سایبری باشند.

با این حال، علی‌رغم این محدودیت‌ها، ابزارهایی مانند ChatGPT در مدت کوتاهی پس از انتشار عمومی به طور موثر ضروری شده‌اند.

Strong AI یا AGI چیست؟

در مقابل هوش مصنوعی ضعیف، هوش مصنوعی قوی وجود دارد که به عنوان هوش عمومی مصنوعی (AGI) نیز شناخته می شود. این شکل از هوش مصنوعی مبتنی بر این باور است که قدرت محاسباتی می‌تواند از قابلیت‌های مغز انسان، از جمله تفکر تحلیلی و سایر توانایی‌های فکری تقلید کند. هدف هوش مصنوعی قوی ایجاد ماشین‌هایی است که قادر به انجام هر کار فکری است که یک انسان می‌تواند انجام دهد، نه لزوماً مانند انسان.

برخلاف هوش مصنوعی ضعیف، هوش مصنوعی قوی برای انجام کارهای محدود به مدل های برنامه ریزی شده خاصی متکی نیست. در عوض، پتانسیل انجام وظایف کلی را با شبیه سازی عملکردهای مغز انسان دارد. AGI این توانایی را دارد که سیستم های فناورانه را قادر سازد در طول زمان تکامل یافته و با تغییرات محیط سازگار شوند.

این هوش مصنوعی قوی خواهد بود که به احتمال زیاد منجر به تکینگی خواهد شد. با این حال، توجه به این نکته مهم است که هوش مصنوعی قوی هنوز یک هدف دور است، زیرا بسیاری از کارها در این زمینه عمدتاً تئوری باقی مانده است. خود مفهوم هوش مصنوعی قوی اغلب از فیلم ها و رمان های علمی تخیلی الهام می گیرد.

کاربردهای هوش مصنوعی قوی

از آنجایی که توسعه هوش مصنوعی قوی هنوز باید تکمیل شود، یافتن آن در سناریوهای عملی و واقعی تقریباً غیرممکن است و بسیاری از صحبت ها در مورد استفاده و توسعه آن را صرفاً نظری می کند. با این حال، در اینجا پنج برنامه پیش بینی شده که در آنها می توان از هوش مصنوعی قوی استفاده کرد وجود دارد:

1. هوش هیجانی و پردازش فکر: درک احساسات و فرآیندهای فکری انسان را می توان در سیستم های AGI گنجاند و برای صنایعی مانند مراقبت های بهداشتی، آموزشی و خدمات مشتری سودمند بود.
2. تصمیم گیری: ماشین های مجهز به هوش مصنوعی قوی می توانند توانایی تصمیم گیری مستقل بر اساس عقلانیت را داشته باشند.
3. تکامل: سیستم‌های هوش مصنوعی قوی می‌توانند ماشین‌ها را قادر سازند تا خود را با محیط اطراف خود تطبیق داده و اصلاح کنند.
4. آگاهی: توانایی های خودآگاهی و تصمیم گیری آگاهانه را می توان از طریق سیستم های هوش مصنوعی قوی به دست آورد.
5. خلاقیت مصنوعی: هوش مصنوعی قوی ممکن است پتانسیل خلاقیت مصنوعی را باز کند و به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا ایده‌های نوآورانه را بدون دستورالعمل‌های انسانی تولید کنند.

علیرغم ماهیت عمدتاً نظری AGI، به وضوح دارای پتانسیل عظیمی است.

محدودیت های هوش مصنوعی قوی

هوش مصنوعی یا AGI قوی این پتانسیل را دارد که برای جامعه ما تحول آفرین باشد. با این حال، چندین ملاحظات و چالش ها باید در هنگام پیاده سازی چنین سیستم هایی مورد توجه قرار گیرند.

• پیچیدگی، زیرا هوش مصنوعی قوی به حجم وسیعی از داده و قدرت محاسباتی بالا برای آموزش نیاز دارد.
• ملاحظات اخلاقی ناشی از عدم قطعیت در مورد رفتار هوش مصنوعی قوی در سناریوهای دنیای واقعی (به عنوان مثال، سیستم های AGI ممکن است تصمیمات مضر برای انسان بگیرند).
• سیستم‌های AGI به شدت به داده‌های انسانی متکی خواهند بود، که ممکن است منجر به سوگیری‌های ناشی از انسان شود.
• امنیت و مسئولیت اقدامات هوش مصنوعی قوی (به عنوان مثال، تعیین اینکه چه کسی باید در صورت بروز مشکل پاسخگو باشد).

با توجه به پتانسیل تغییر جهان AGI، مقررات گسترده ای باید قبل از عرضه چنین محصولی در دسترس عموم باشد. تنظیم هوش مصنوعی مولد در حال حاضر به اندازه کافی دشوار بوده است، و AGI این مسائل را به سطح دیگری افزایش خواهد داد.

تفاوت بین هوش مصنوعی قوی و ضعیف

چندین تفاوت قابل توجه بین هوش مصنوعی قوی و ضعیف از نظر هدف، روش یادگیری و رویکرد حل مسئله وجود دارد. بیایید این تمایزات را بررسی کنیم.

هدف

تفاوت قابل توجه بین این دو سیستم هوش مصنوعی در هدف آنها نهفته است. سیستم‌های ضعیف هوش مصنوعی در درجه اول برای خودکارسازی فرآیندهای خاص و انجام وظایف کاملاً تعریف شده طراحی شده‌اند که منجر به افزایش کارایی در زمینه‌های مختلف می‌شود.

از سوی دیگر، سیستم‌های هوش مصنوعی قوی، هرچند فرضی، هدفشان تقلید از عملکرد مغز انسان است. این سیستم‌ها می‌توانند از خودآگاهی، هوشیاری و توانایی‌های تحلیلی برخوردار باشند، که آنها را قادر می‌سازد تا طیف گسترده‌ای از وظایف عمومی را مانند انسان‌ها انجام دهند.

روش یادگیری

سیستم‌های باریک AI و AGI نیز در روش‌های یادگیری متفاوت هستند. هوش مصنوعی باریک برای یادگیری الگوها و انجام کارهای تکراری به مجموعه داده های خاصی متکی است. به طور معمول، هوش مصنوعی ضعیف داده ها را با طبقه بندی آن ها بر اساس معیارهای از پیش تعیین شده پردازش می کند.

در مقابل، مکانیسم‌های AGI برای انجام وظایف کلی، با هدف تقلید از فرآیندهای شناختی ذهن انسان، به مقادیر زیادی داده نیاز دارند. در نتیجه، AGI ها از روش های خوشه بندی داده ها و پیوند دادن برای پردازش و تجزیه و تحلیل اطلاعات استفاده می کنند.

رویکردی برای حل مسئله

سیستم‌های هوش مصنوعی ضعیف به‌طور خاص برای کارهای تکراری طراحی شده‌اند که نیاز به بررسی دقیق مجموعه داده‌ها و تشخیص الگو دارند. این سیستم را قادر می سازد تا پیش بینی ها و نتایج قابل اعتمادی را انجام دهد.

در مقایسه، هوش مصنوعی قوی یک رویکرد حل مسئله را برای مقابله با وظایف پیچیده‌تر و خلاقانه‌تر اتخاذ می‌کند. بر مجموعه داده های گسترده متکی است و به طور مداوم برای انطباق با شرایط و چالش های جدید تکامل می یابد.

وضعیت فعلی فناوری هوش مصنوعی

امروزه، وظایف روزمره ما در درجه اول توسط هوش مصنوعی باریک یا ضعیف خودکار می شود. با این حال، این سیستم ها فاقد توانایی های شناختی و تفکر تحلیلی هستند که به طور طبیعی به مغز انسان می رسد. در نتیجه، محققان و توسعه‌دهندگان در حال حاضر بر روی پیشرفت هوش مصنوعی برای ترکیب بیشتر سیستم‌های محاسباتی شبیه انسان تمرکز می‌کنند.

هوش مصنوعی عمومی (AGI) بسیار پیچیده تر از همتایان ضعیف هوش مصنوعی خود خواهد بود. با این وجود، AGI هنوز در مراحل اولیه توسعه خود است و تا تبدیل شدن به واقعیت راه زیادی در پیش دارد.

منبع مقاله