Что такое искусственный общий интеллект и чем он отличается от генеративного ИИ?

Добрый день, друзья. Разве генеративный ИИ не то же самое, что искусственный общий интеллект? В чем разница между ними? С тех пор как ИИ оказался в центре внимания в конце 2022 года, тысячи моделей ИИ появляются почти каждую неделю. Если вы знакомы с основами ИИ, то, возможно, вы уже знаете о генеративном искусственном интеллекте (GAI). И наоборот, вы, возможно, не так хорошо знакомы с другим типом ИИ, называемым общим искусственным интеллектом (AGI).

Хотя они звучат похоже, они не совсем одинаковые. И нет, это не только потому, что буквы их аббревиатур поменялись местами. Итак, в чем разница между ними?

Что такое искусственный общий интеллект?

Представьте ИИ, который может думать, рассуждать, воспринимать, делать выводы – все то, на что способны люди. Это и многое другое — это то, чем должен быть искусственный общий интеллект. Хотя теоретически искусственный общий интеллект (AGI) может выполнять любую интеллектуальную задачу, точно так же, как человек, но с меньшим количеством ошибок или вообще без них.

Он отличается от искусственного узкого интеллекта (ANI), который обладает высокой квалификацией в определенной области или диапазоне задач. Узкий интеллект предназначен для того, чтобы преуспеть только в одной задаче или в нескольких вариациях этой задачи. Например, стать почетным профессором в очень узкой дисциплине.

Предполагается, что AGI — это ИИ, который может чувствовать, принимать решения на основе своих чувств, решать проблемы, учиться, обрабатывать языки и проявлять другие когнитивные способности. Без предварительной загрузки данных AGI должен выдавать что-то значимое, независимо от задействованных переменных.

Научно-фантастический ИИ едва ли приблизился к этому, так что AGI по-прежнему остается всего лишь теорией. Хотя некоторые модели ИИ в работах приближаются к описанию AGI, он по-прежнему в значительной степени зависит от предоставленных данных и еще не сформировал независимые рассуждения. Хотя он преуспевает в решении проблем, обработке естественного языка и тому подобном, ему еще далеко до того, кого мы сможем назвать полноценным AGI.

Например, Google DeepMind работает день и ночь над разработкой моделей AGI, которые могут быть на уровне человеческого интеллекта, со способностью учиться и рассуждать так же как люди.

Итак, каковы потенциальные области применения искусственного общего интеллекта? Что ж, он обещает найти применение во всех мыслимых областях. Например, AGI и биотехнологии может обеспечить первоклассное медицинское обслуживание при небольших затратах. Он может персонализировать планы лечения и ускорить диагностику с минимальными ошибками.

Он может выполнять эти и многие другие функции в таких областях, как робототехника и автоматизация, исследования, образование, сельское хозяйство, освоение космоса и т.д.

Что такое генеративный искусственный интеллект?

Как упоминалось ранее, большинство моделей ИИ, существовавших на момент написания статьи, подпадают под эту категорию.

Генеративный искусственный интеллект (GAI) включает в себя любой ИИ, который, как следует из названия, генерирует новый материал, будь то аудио, изображение или текст, из ранее вмененных данных. Другими словами, любой ИИ, который вам приходится выдавать подсказки для генерации контента или отвечать на запросы путем доступа к сохраненной информации, может быть классифицирован, как GAI.

Например, обычные преобразователи текста в речь и изображения в графические и более поздние разработки, такие как DALL-E (Что такое DALL-E?), MuseNet, основанные на стилях генеративные состязательные сети (StyleGAN), музыкальный автомат и генеративные предварительно обученные преобразователи (GPT-3, GPT-3.5, GPT-4), относятся к категории генеративного ИИ.

Генеративный ИИ использует методы глубокого обучения, чтобы генерировать контент, максимально приближенный к подсказкам. Они используют подсказки в качестве конструкционных материалов для создания контента, который вы запрашиваете для создания.

Чем похожи искусственный общий интеллект и генеративный искусственный интеллект?

Несмотря на различия в способах работы и экспертных знаниях, AGI и Generative AI имеют несколько общих черт.

1. Обучение

AGI и GAI — это модели машинного обучения, которые обучаются с помощью контролируемых, полууправляемых и неконтролируемых алгоритмов с использованием глубоких нейронных сетей. Это делается для того, чтобы они могли анализировать и обрабатывать данные для создания контента в соответствии с контекстом запроса.

Как и люди, модели AGI могут учиться на основе различных данных и опыта. В то же время GAI обучается работе с существующими большими пулами данных, чтобы понимать лежащие в основе шаблоны и взаимосвязи между данными для генерации новых, значимых и релевантных данных.

2. Диапазон применения

Как AGI, так и GAI могут использоваться для широкого спектра целей, включая, но не ограничиваясь, текстовым, графическим и видеоконтентом.

Генеративный ИИ может быть разработан для достижения различных целей в ограниченных областях. С другой стороны, искусственный общий интеллект естественным образом применим в любой сфере жизни, поскольку он может самостоятельно рассуждать и выполнять задачи.

3. Катализаторы перемен

Цель технологического прогресса — способствовать изменениям и росту. AGI и GAI незаменимы для быстрого отслеживания столь необходимых изменений и инноваций, в которых отчаянно нуждается мир.

С внедрением пригодных для использования GAI и AGI человечество уверено в том, что вскоре последует стремительный прогресс, экспоненциально сокращающий рабочее время человека.

4. Источник этической дилеммы

Хотя получение дополнительной помощи от ИИ звучит как хорошая идея, возникает ряд проблем, когда необходимо установить четкие границы того, что с этической точки зрения является правильным для надзора ИИ.

С генеративным ИИ возникли опасения по поводу правил авторского права в отношении искусства искусственного интеллекта и даже вопросы о том, является ли искусство искусственного интеллекта настоящим искусством. AGI, если у него будет достаточно времени, может счесть человечество бессмысленным и выступить за его истребление — научно-фантастический ужас, который может превратиться в реальность.

Чем искусственный общий интеллект отличается от генеративного искусственного интеллекта?

Наиболее существенное различие между ними заключается в том, что AGI еще предстоит разработать, в то время как GAI существует и уже используется. Другие различия заключаются в следующем:

1. Режимы работы

Помимо того факта, что AGI все еще находится в списке пожеланий специалистов по информатике, их режимы работы заметно отличаются.

Искусственный общий интеллект не ограничен какой-либо конкретной задачей или областью, выполняя задачи без специального программирования. С другой стороны, генеративный ИИ фокусируется на создании нового контента в рамках ниши на основе существующих шаблонов и данных.

2. Адаптивность

AGI может учиться и адаптироваться к новым ситуациям, в то время как генеративный ИИ ограничен входными данными и конкретной областью, в которой он работает.

AGI, контролирующий продажи и финансы организации, сможет скорректировать ситуацию в случае внезапных изменений, таких как пандемия. Модель AGI сможет делать разумные выводы из имеющихся данных и реконфигурировать операции организации в соответствии с новыми разработками.

Это то, чего генеративный ИИ сам по себе сделать не может.

3. Познание

Искусственный общий интеллект, вероятно, скорее похож на человеческий в своем подходе к решению проблем. Он противоположен генеративному ИИ, который работает на предварительно обученных последовательностях ввода-вывода. Генеративный ИИ может делать только то, на что он был запрограммирован, ни больше, ни меньше. С другой стороны, AGI будет учиться, рассуждать, сравнивать и делать выводы.

Проще говоря, AGI может мыслить, как человек и, возможно, даже лучше.

4. Подход к обучению

Генеративный ИИ часто обучается с помощью неконтролируемого обучения с использованием обширных ресурсов данных, которые учат его создавать новый контент из ранее существующих.

AGI будет использовать комбинацию как контролируемого, так и неконтролируемого обучения, и обучения с подкреплением. Это гарантирует, что он может принимать разумные решения перед лицом огромных ресурсов, имеющихся в его распоряжении.

GAI, AGI и не только

Нельзя отрицать, что искусственный общий интеллект — это мечта, но которая может быстро превратиться в реальность. Мы только начинаем привыкать к генеративному искусственному интеллекту, но не должны чувствовать себя слишком комфортно.

Искусственный общий интеллект скоро выйдет за рамки простой теории, и станет развернутой активной формой интеллекта, которая, мы надеемся, будет работать с нами и для нас. Успехов!

С уважением, Андрей Зимин   28.04.2023

Понравилась статья? Поделитесь с друзьями!