Umělá obecná inteligence (AGI) otevírá brány strojům, které jsou schopny se chovat, pracovat a učit srovnatelně s lidmi!
Umělá inteligence (AI) zásadně proměnila způsob, jakým stroje vykonávají úkoly. V současnosti je váš počítač, po tréninku pomocí nástrojů AI, schopen zvládnout množství osobních i pracovních úkolů. Mezi příklady patří tvorba obrázků, převod textu na hlas, ovládání různých aplikací a další.
Nicméně, tyto systémy nejsou skutečně inteligentní. Za touto automatizací se skrývají měsíce tréninku a ladění.
Jak byste se dívali na skutečně inteligentní počítačovou aplikaci, která se učí sama? Právě to je doména umělé obecné inteligence. Přečtěte si více o této převratné technologii a objevte její potenciál!
Úvod do AGI
AGI je pokročilá technologie, která usiluje o vytvoření softwaru a hardwaru s takovou inteligencí, která se vyrovná lidským kognitivním schopnostem. Setkáte se také s označením silná AI nebo plnohodnotná AI.
Jednoduše řečeno, systém AGI zvládne problém, se kterým se dříve nesetkal. Inteligentní počítač nejprve problém analyzuje, provede rešerši online a nakonec poskytne řešení.
Společnosti jako IBM, OpenAI, Microsoft, Google Brain, Darktrace a Deepmind aktivně pracují na rozvoji AGI. Snaží se do inteligentních počítačů implementovat:
- Obecnou inteligenci, která je srovnatelná s lidskou.
- Inteligenci, která není svázána s konkrétním úkolem, jako je psaní nebo mluvení.
- Schopnost zobecňovat nové poznatky a propojovat je s předchozími zkušenostmi.
- Schopnost vyvozovat smysl z kvalitativně odlišných informací.
- Schopnost vnímat a analyzovat úkoly v kontextu reálného světa.
V současnosti ještě neexistuje plně funkční umělá obecná inteligence. IBM Strong AI a Google Brain dosahují určitého pokroku, ale jejich technologie zatím nejsou připraveny pro komerční využití.
Přínosy a potřeby AGI
Potřeba AGI vychází z možnosti nahradit lidské pracovníky v nebezpečných podmínkách. Počítače s AGI navíc mohou přinést nepředstavitelné zvýšení produktivity v různých obchodních operacích.
Aplikace AGI mají potenciál řešit složité problémy v medicíně, zdravotnictví, logistice, ekonomii, financích a společenských vědách.
Další důvody pro vývoj AGI:
- Aplikace AGI budou lépe chápat příčinu a následek, což pomůže s projekty hodnocení rizik.
- AGI budou efektivněji využívat různé smyslové vjemy, jako je barva, zvuk, hloubka, vizuální efekty a rozměry.
- Inteligentní počítačové programy budou ovládat robotické paže pro provádění precizních motorických úkonů, jako je sestavování elektronických zařízení.
- Zpracování přirozeného jazyka (NLP) v AGI zjednoduší automatizaci. Stačí vyslovit klíčová slova a AGI vytvoří automatizovaný pracovní postup.
- AGI budou řešit neznámé problémy po analýze reálného prostředí. Nebudou vyžadovat podmínky typu If/Then nebo If/Else.
- AGI budou inspirovat tvůrce obsahu, umělce, designéry a architekty s novými nápady.
- Aplikace AGI nabídnou vynikající zákaznický servis bez chyb, díky své emoční a sociální inteligenci.
Rozdíl mezi AI a AGI
#1. Režim akce
AI, známá také jako úzká AI, je reaktivní inteligentní aplikace. Reaguje na signály ze spouštěčů událostí předem definovaným seznamem akcí.
AGI naopak nebude potřebovat žádné spouštěče událostí. Aplikace budou proaktivně reagovat, podobně jako lidé, aby předcházely problémům a řešily neznámé situace.
#2. Rozsah působnosti
Úzká AI má omezený rozsah působení. AI pro psaní textu nebude řídit auto a naopak. Tato omezení také zvyšují náklady a snižují efektivitu při vývoji.
Jedno AGI zvládne řízení celé výrobní haly, obslouží tisíce domácností v regionu nebo všechny kanceláře podniku. Je otevřené jakékoli výzvě díky kognitivnímu učení, uvažování a proaktivnímu jednání.
#3. Schopnost řešit problémy
Úzká AI řeší komplexní, ale definované problémy jako navigace GPS, vyhledávání na webu na základě klíčových slov, psaní textu a dokončování kódu.
AGI zvládne otevřené problémy, jako je tvorba marketingové strategie pomocí analýzy trhu, zákazníků a produktů.
#4. Paměťová kapacita
Většina programů úzké AI je postavena na omezených paměťových systémech. AI se spoléhá na umělé neuronové sítě a trénovací databáze. Jakmile databáze nebo algoritmy zastarají, AI se dostane do slepé uličky.
AGI bude mít prakticky neomezenou paměť (zdroje znalostí) díky místním databázím, cloudovým úložištím a internetu.
#5. Upgrady
Lidé musí pravidelně aktualizovat úzkou AI, aby odpovídala měnícím se obchodním požadavkům a trendům na trhu.
AGI si budou samy aktualizovat paměť a databáze bez lidského zásahu.
Přístupy k vývoji AGI
#1. Subsymbolický přístup
Vývojáři AGI zde používají aplikace napodobující lidský mozek. Například AlphaGo od DeepMind, konvoluční neuronové sítě a systémy hlubokého učení.
#2. Symbolický přístup
V této metodě vývojáři AGI používají vývojové diagramy, symboly a příkazy if-then. AGI využívá primární algoritmus k učení a tvorbě znalostní báze. Následně porovnává algoritmus a symboly s reálným světem a vytváří lepší myšlenkové procesy než úzká AI.
#3. Celotělový přístup
Cílem je zahrnout veškerý software, hardware, sítě a smyslové schopnosti lidského těla. Humanoid tak bude schopen chodit, mluvit a interagovat s lidmi.
#4. Hybridní přístup
Hybridní cesta kombinuje subsymbolický a symbolický přístup.
Úspěšným příkladem je humanoidní robot Sophia, který využívá jak symbolické, tak konekcionistické systémy. Například Sophia používá pro své funkce architekturu CogPrime a databázi AtomSpace.
#5. Matematický přístup
Výzkumníci se snaží zajistit AGI nekonečný výpočetní výkon. Chytré aplikace a zařízení tak budou schopny provádět nespočet matematických výpočtů a dělat na základě nich rozhodnutí.
Jak AGI funguje?
Program AGI bude využívat různé technologie k dosažení kognitivních schopností srovnatelných s lidskými:
Vstup a výstup (I/O)
AGI využívají různá senzorická zařízení pro plnění úkolů ve výrobních halách nebo jako samořídící automobily. Tyto senzory monitorují vizuální data, RFID, teplotu, tlak, rychlost, pohyb a další parametry.
Jiné systémy AGI mohou využívat OCR, databázové konektory a další nástroje k provádění obchodních operací v kancelářském prostředí.
Motorické dovednosti
Robotické paže, autonomní vozidla a humanoidi vyžadují precizní jemné pohyby. AGI se spoléhají na motorické dovednosti získané z neuronových sítí, 3D zpracování obrazu, vizuální napodobování a další techniky.
Zpracování přirozeného jazyka (NLP)
AGI se učí z různých zdrojů jako webové články, výzkumné časopisy, elektronické knihy a videa na YouTube. Chytré aplikace se nejprve naučí interpretovat přirozený jazyk do strojového kódu.
Uvažování a řešení problémů
Robot nebo aplikace AGI často používají simulace k řešení neznámých problémů. Díky obrovskému výpočetnímu výkonu a paměti může stroj spouštět více simulací současně a následně vybrat nejúspěšnější řešení.
Kreativní myšlení
AGI mohou používat více neuronových sítí k vytváření jedinečných a kreativních nápadů, jako jsou umělecké formy, hudební kompozice a textový obsah.
Rozpoznávání obličeje a zpracování zvuku
Humanoidní AGI, které komunikují s lidmi, používají analýzu zvuku a rozpoznávání obličeje. Po zpracování zvukových a obrazových informací ze svého okolí a porovnání s existující znalostní bází může AGI interagovat s lidmi.
Výzvy spojené s vývojem AGI
Umělá obecná inteligence má potenciál transformovat svět AI. Nicméně, dosažení této fáze není jednoduché. Níže uvádíme výzvy a překážky, které brzdí vývoj AGI:
#1. Zvládnutí lidských dovedností
Aby AGI dosáhlo skutečné inteligence srovnatelné s lidskou, musí ovládat motorické dovednosti, porozumění přirozené řeči, smyslové vnímání, emoční a sociální inteligenci a kreativitu na lidské úrovni.
#2. Absence standardního pracovního protokolu
Neexistují žádné standardní protokoly pro systémy AI, což znesnadňuje jejich spolupráci. Nasazení komplexního systému AGI tak čelí technickým komplikacím.
#3. Nedostatečné propojení s obchodními cíli
Integrace AI do stávajících systémů zůstává komplikovaná. Vzhledem k tomu, že zainteresované strany stále neznají její provozní parametry, je obtížné udržet její vývoj v souladu s obchodními cíli.
#4. Komunikační mezery
Mezi jednotlivými systémy AI stále existují komunikační mezery. Nemůže tak docházet k bezproblémovému sdílení dat a tím se brání i vzájemnému učení modelů AI.
#5. Nedostatek plánu pro implementaci AGI
Neexistují žádné plány ani pokyny pro implementaci AGI do firemních procesů. Její implementace se tak stává nákladnou a obtížně realizovatelnou.
Trendy v oblasti AGI
Vývoj umělé obecné inteligence je stále v počátcích. Nicméně, následující trendy v oblasti AI ovlivní vývoj AGI:
#1. Zpracování přirozeného jazyka (NLP)
NLP je proces, kdy AI rozumí lidskému jazyku a převádí jej na strojově zpracovatelné kódy. Díky NLP bude AGI schopna s lidmi realisticky komunikovat.
#2. Metaverse
Metaverse je technologie, která nabízí pohlcující uživatelský zážitek. S narůstajícím zájmem o Metaverse se bude AGI rozvíjet, aby pomohla s budováním virtuálního světa.
#3. Low-Code nebo No-Code AI
Roste poptávka po řešeních s nízkým nebo žádným kódem i v oblasti nástrojů a algoritmů AI. Tato řešení přicházejí s intuitivním rozhraním pro zjednodušení složitých procesů vývoje aplikací.
#4. Augmentace pracovní síly
Jedná se o koncept, kdy lidé a digitální zaměstnanci pracují v organizaci bok po boku. Ačkoli se mnozí obávají, že umělá inteligence způsobí nezaměstnanost, její začlenění do pracovních procesů ji zefektivní.
#5. Kvantová AI
Kvantová AI má potenciál ovlivnit AGI tím, že urychlí algoritmy strojového učení a pomůže dosáhnout rychlejších výsledků. Dokáže také neutralizovat překážky, kterým AGI čelí při analýze velkého objemu dat.
#6. Etika AI
Potenciální rizika spojená s AI nelze ignorovat. Pokud se AI nepoužívá správně, může být pro lidstvo nebezpečná. Proto se etice AI v nadcházejících letech dostane větší pozornosti.
#7. AI chatboti
AI chatboti neboli virtuální asistenti jsou schopni vést přirozenou konverzaci a provádět operace založené na pravidlech. Nahrazují operátory lidské podpory, čímž snižují provozní náklady. V budoucnu mohou způsobit revoluci v AGI.
Rizika AGI
- Pokud je databáze AGI omezená, může učinit chybná rozhodnutí, která poškodí podniky a domácnosti.
- AGI se mohou stát cílem sofistikovaných hackerských útoků. Pokud hacker zastaví AGI, může to poškodit celý podnik.
- Vývojáři AI hlásili různé případy neobjektivních rozhodnutí, které učinily prototypové AGI.
- Poskytnutí neomezeného přístupu do databáze AGI by mohlo porušit různá nařízení o ochraně soukromí po celém světě.
Dále se podíváme na reálné příklady umělé obecné inteligence.
Příklady ze skutečného světa
#1. ROSS AI Search
Právník AI ROSS dokáže prohledat miliardy právních dokumentů za méně než tři sekundy. Stačí zadat libovolnou právní otázku a systém poskytne přesné odpovědi.
Jedná se o AGI, protože využívá různé inteligentní technologie, jako je hodnocení, vyhledávání a porozumění. Navíc má široký rozsah působnosti, protože pokrývá všechny oblasti práva.
#2. AlphaGo
AlphaGo je AI pro hraní deskové hry Go. Je to první inteligentní stroj, který porazil profesionálního hráče Go. Přestože má omezený rozsah činnosti, má schopnost se učit sama. AlphaGo se poučí z vlastních chyb a chyb soupeře.
#3. Nástroje pro umělou inteligenci OpenAI
Řada systémů AI od OpenAI, umožňuje automatizaci různých úkolů:
- GPT-3 vytváří texty na základě přirozeného jazyka z jednoduchých frází a vodítek. Mnoho online her a smíšených realit, například FableStudio „Virtual Being“, používá GPT-3 pro interaktivní příběhy.
- Codex pomáhá vývojářům překládat vstupy z přirozeného jazyka do kódů pro pohodlnější vývoj.
- DALL·E pomáhá tvůrcům NFT a digitálním umělcům vytvářet originální umělecká díla během několika minut a také upravovat obrázky.
#4. IBM Watson
IBM Watson je komplexní balíček AI pro podniky. Můžeme jej označit jako AGI, protože má různé aplikace:
- IBM Watson Assistant pro zákaznický servis nebo virtuální asistenci
- IBM Watson Discovery vytváří poznatky a odpovědi ze složitých obchodních dokumentů
- IBM Watson pro porozumění přirozenému jazyku a klasifikaci
Závěr
V tomto článku jste se seznámili s konceptem umělé obecné inteligence. Dozvěděli jste se, jak funguje, jaké jsou výzvy, příklady, rizika a další důležité informace.
Tyto informace vám pomohou při plánování projektů v oblasti umělé inteligence. Měli byste být flexibilní a zahrnout do projektu chytré aplikace nové generace, abyste dosáhli AGI.
Pokud chcete zvýšit produktivitu a nákladovou efektivitu, AGI by mohla být odpovědí, i když její vývoj stále probíhá.
Můžete se také podívat na další informace o strojovém učení.