Rodzaje Sztucznej Inteligencji: jakie są i jak ich używać

Chociaż AI jest na ustach wszystkich i jest trendem w niemal wszystkich sektorach rynku, wciąż istnieje niewiedza na temat różnych rodzajów sztucznej inteligencji, które istnieją, jak działają wewnętrznie lub jak mogą pomóc nam poprawić wydajność pracy. W tym artykule przedstawimy Ci różne rodzaje AI oraz kilka przykładów, abyś mógł lepiej zrozumieć, jak działają i czym się różnią.

Czym jest sztuczna inteligencja?

Możemy zdefiniować sztuczną inteligencję jako zdolność maszyny lub systemu komputerowego do naśladowania procesów właściwych dla ludzkiego mózgu. Dzięki algorytmom, dużym ilościom danych oraz modelom uczenia maszynowego i głębokiego, te maszyny mogą wykonywać zadania, które normalnie wymagałyby ludzkiej inteligencji.

Główna zdolność związana z AI to myślenie, które obecnie można jedynie naśladować. Aktualnie AI może rozwiązywać skomplikowane problemy za pomocą algorytmów uczenia maszynowego, rozpoznawać wzorce w dużych zestawach danych, a nawet uczyć się na podstawie własnych doświadczeń, aby poprawić swoją wydajność. Może także generować nowe treści i pomysły, chociaż zawsze opierając się na wcześniej istniejących koncepcjach.

Ewolucja dostępnych systemów sztucznej inteligencji jest wykładnicza, oferując coraz bardziej realistyczne wyniki zbliżone do pracy ludzkiej. Z tego powodu coraz więcej firm i sektorów inwestuje w AI i stawia na jej wdrażanie, aby optymalizować i automatyzować procesy, obniżać koszty i zwiększać swoją produktywność.

Rodzaje sztucznej inteligencji

Jak wspomnieliśmy na początku artykułu, obecnie można wyróżnić różne rodzaje sztucznej inteligencji. Niektóre z nich są już dostępne, podczas gdy inne wciąż są w fazie rozwoju lub są jedynie teoretyczne. Przedstawiamy najważniejsze z nich, podzielone na dwie kategorie.

Na podstawie ich możliwości

Pierwszym sposobem kategoryzacji sztucznej inteligencji jest „poziom inteligencji”.

Artificial Narrow Intelligence (ANI)

Artificial Narrow Intelligence lub ANI to rodzaj sztucznej inteligencji, która jest zaprogramowana do wykonywania jednej konkretnej zadania, koncentrując się wyłącznie na niej. Nie ma zdolności do wykonywania żadnej innej działalności niż ta zaprogramowana na początku. Charakteryzuje się ograniczoną pamięcią, jest ukierunkowana na konkretne obiekty i działa reaktywnie.

Przykładem może być system rekomendacji produktów w sklepie internetowym. Uczy się zachowań i preferencji użytkowników, aby sugerować odpowiednie produkty, ale nie może wykonywać innych zadań, takich jak odpowiadanie na pytania dotyczące obsługi klienta czy zarządzanie zapasami.

Artificial General Intelligence (AGI)

Sztuczna inteligencja ogólna (AGI) to rodzaj sztucznej inteligencji, która ma zdolność rozumienia, uczenia się i wykonywania szerokiego zakresu zadań, tak jak człowiek. Chociaż nadal jest to cel długoterminowy, AGI miałaby zdolność do rozumowania, rozwiązywania problemów, podejmowania decyzji i komunikowania się w języku naturalnym.

Przykładem może być AI, która potrafi pomagać ludziom w każdej czynności, od pisania e-maili, wykonywania obliczeń matematycznych, po projektowanie budynków czy rezerwację lotów. Aktualnie jesteśmy bliżej niż kiedykolwiek osiągnięcia tego rodzaju AI, ale wciąż mamy do pokonania wiele wyzwań technicznych i etycznych.

Artificial Superintelligence (ASI)

Sztuczna inteligencja superinteligentna to rodzaj AI, która przewyższyłaby inteligencję ludzką we wszystkich aspektach. Ten rodzaj AI jest wciąż czysto teoretyczny, a jego rozwój stawia wiele technicznych i etycznych wyzwań. Niektórzy eksperci twierdzą, że ASI mogłaby rozwiązywać problemy, których ludzie nie są w stanie, podczas gdy inni ostrzegają przed potencjalnymi zagrożeniami, które może przynieść.

Na podstawie funkcjonalności

Z drugiej strony, różne rodzaje sztucznej inteligencji można również klasyfikować według ich funkcjonalności. Wyróżniamy:

AI reaktywna

AI reaktywna to najprostsza forma sztucznej inteligencji. Systemy te nie mają pamięci i nie korzystają z doświadczeń przeszłych do podejmowania przyszłych decyzji. Po prostu analizują problem i odpowiednio reagują. Przykładem jest AI w postaciach lub przeciwnikach w niektórych grach wideo, które po prostu reagują na działania gracza, nie ucząc się na ich podstawie.

AI z ograniczoną pamięcią

Te systemy mają zdolność uczenia się na podstawie doświadczeń z przeszłości, gromadząc dane, aby badać każde zadanie w bardziej szczegółowy sposób i modyfikując swoje zachowanie w zależności od uzyskiwanych wyników. Mogą być całkowicie autonomiczne lub działać w połączeniu z operatorem ludzkim. Przykładem są pojazdy autonomiczne, które gromadzą dane ze swojego otoczenia i własnego zachowania, aby poprawić swoją wydajność i bezpieczeństwo na drodze.

„AI Teoria Umysłu”

Teoria umysłu to zaawansowane pojęcie w dziedzinie sztucznej inteligencji. Opiera się na idei, że maszyny mogą rozwinąć się do tego stopnia, że będą w stanie zrozumieć, przewidywać i symulować intencje, przekonania, emocje i pragnienia ludzi, podobnie jak ludzie są w stanie zrozumieć innych ludzi. Maszyny mogłyby symulować zdolności poznawcze ludzi, co jest umiejętnością, która naturalnie rozwija się we wczesnym dzieciństwie i jest kluczowa dla interakcji społecznych.

Implications of this would be enormous, allowing machines to interact with humans in a much more natural and efficient way. For the moment, although there is ongoing research, it is only science fiction.

AI samoświadoma

AI samoświadoma to koncepcja eksplorowana w licznych filmach science fiction, w tym słynny komputer pokładowy HAL9000 z „2001: Odyseja kosmiczna”. Ten rodzaj AI nie tylko miałby zdolność rozumienia i przewidywania emocji i myśli ludzkich, ale także rozwijałby świadomość samego siebie i potrafiłby rozumieć oraz przetwarzać własne emocje. Ten rodzaj AI byłby ostatnim stopniem w rozwoju sztucznej inteligencji, ponieważ w pewnym sensie tworzylibyśmy zupełnie nową i autonomiczną formę życia. Jednakże, podobnie jak superinteligentna AI, jest to czysto teoretyczne i jej możliwe istnienie stawia wiele wyzwań technicznych, etycznych i filozoficznych.

Jakie rodzaje AI są najczęściej używane obecnie?

Obecnie stosowane rodzaje AI można podzielić głównie na Sztuczną Inteligencję Wąską (ANI), która dominuje na rynku z aplikacjami takimi jak asystenci wirtualni i systemy rekomendacji, oraz Sztuczną Inteligencję z ograniczoną pamięcią, która zaczyna zdobywać grunt w obszarach takich jak autonomiczna jazda i personalizacja treści. Na horyzoncie Sztuczna Inteligencja Ogólna (AGI) obiecuje jeszcze bardziej zrewolucjonizować naszą relację z technologią, ponieważ AI zaczyna zbliżać się do ludzkiej zdolności do rozumienia i wykonywania szerokiego zakresu zadań. Chatboty takie jak ChatGPT, Gemini czy Claude są przykładami tego, jak AI zaczyna zbliżać się do poziomu AGI, chociaż wciąż jesteśmy daleko od jej osiągnięcia.

Z drugiej strony, różne rodzaje AI są również kategoryzowane na podstawie ich zastosowań w różnych branżach. Oto główne z nich.

Systemy ekspertowe

Systemy ekspertowe to rodzaj ANI, który jest zaprojektowany do wykonywania bardzo specyficznych zadań, co jest ich główną zaletą i wadą. Na podstawie zestawu reguł i scenariuszy mogą podejmować precyzyjne decyzje w znanych sytuacjach, ale nie mają zdolności do radzenia sobie w nowych sytuacjach. Przykłady to:

• Kontrola zapasów: AI w kontroli zapasów pozwala na poprawę dokładności prognoz zapasów, optymalizację uzupełniania produktów i redukcję kosztów operacyjnych. Systemy AI mogą analizować wzorce sprzedaży, trendy rynkowe i czynniki sezonowe, aby dokładnie i efektywnie prognozować.
• Systemy diagnostyczne: Systemy ekspertowe do diagnostyki medycznej wykorzystują AI do analizy objawów pacjenta i dostarczania wstępnej diagnozy. Może to pomóc lekarzom w podejmowaniu bardziej świadomych i precyzyjnych decyzji, a pacjentom w szybszym otrzymaniu diagnozy.
• Finanse: W sektorze finansowym systemy ekspertowe są używane do wykrywania oszustw, zarządzania inwestycjami i doradztwa w operacjach handlowych. Analizując wzorce i trendy finansowe, systemy te mogą przewidywać ruchy rynkowe i pomagać inwestorom w podejmowaniu bardziej opłacalnych decyzji.

Sztuczne sieci neuronowe

Sztuczne sieci neuronowe to rodzaj algorytmu komputerowego, który opiera się na funkcjonowaniu ludzkiego mózgu. Dzięki serii połączonych węzłów (sztucznych neuronów), przetwarzają dane wejściowe, aby generować wyniki. Ich głównym zastosowaniem jest rozpoznawanie wzorców, na przykład w przypadku rozpoznawania mowy, wizji komputerowej czy przetwarzania języka naturalnego. Dzięki dużym wolumenom danych, sieci neuronowe mogą uczyć się, rozpoznawać i klasyfikować wzorce w skomplikowanych i nieustrukturyzowanych danych.

Deep Learning

Deep learning lub uczenie głębokie to inny rodzaj algorytmu, który pozwala na wykonywanie bardziej skomplikowanych zadań. Wymaga dużych ilości danych i ogromnej mocy obliczeniowej, ale w zamian systemy uczenia głębokiego mogą uczyć się wykonywać zadania z poziomem precyzji i złożoności przewyższającym inne rodzaje AI.

Przykłady zastosowań:

• Marketing: Uczenie głębokie wykorzystywane jest w marketingu do analizy dużych ilości danych klientów i generowania wglądów, które pomagają personalizować ich doświadczenia, przewidywać zachowania i optymalizować strategie marketingowe. Służy również do tworzenia spersonalizowanych treści, takich jak reklamy czy rekomendacje produktów.
• Cyberbezpieczeństwo: Używane w bezpieczeństwie do wykrywania i zapobiegania zagrożeniom oraz atakom cybernetycznym. Dzięki zdolności do analizy dużych ilości danych i wykrywania wzorców, może identyfikować podejrzane zachowania i reagować w czasie rzeczywistym.
• Pojazdy autonomiczne: Pojazdy autonomiczne wykorzystują uczenie głębokie do interpretacji i reagowania na otoczenie. Obejmuje to rozpoznawanie znaków drogowych, osób, innych pojazdów i wszelkich innych obiektów na drodze. Dzięki uczeniu głębokiemu pojazdy autonomiczne mogą podejmować bezpieczne i efektywne decyzje w czasie rzeczywistym.

Robotyka

W ciągu zaledwie kilku dekad roboty przeżyły ogromny rozwój dzięki sztucznej inteligencji. Od robotów przemysłowych po roboty asystujące w domu, ich obecność w naszym codziennym życiu jest coraz większa. Roboty wyposażone w algorytmy AI mogą uczyć się ze swojego otoczenia, dostosowywać się do nowych sytuacji i wykonywać coraz bardziej złożone i precyzyjne zadania.

Przykłady zastosowań:

• Logistyka: Roboty AI w logistyce mogą optymalizować operacje magazynowe, zarządzać zapasami, pakować i rozpakowywać produkty oraz organizować ich dostawę.
• Produkcja: Roboty AI w produkcji mogą wykonywać powtarzalne i precyzyjne zadania szybko i konsekwentnie, poprawiając efektywność i redukując błędy. Ponadto roboty AI są w stanie dostosować się do nowych procedur produkcyjnych bez potrzeby przeprogramowania.
• Obsługa klienta: Już istnieją roboty zdolne do interakcji z klientami, udzielania informacji i rozwiązywania podstawowych zapytań. Mogą one być obecne w sklepach fizycznych w formie kiosków, a nawet w formie humanoidów, jak roboty asystenci na lotniskach czy w restauracjach.

Agenci inteligentni

Ostatecznie agenci inteligentni mogą być uważani za mieszankę między systemami ekspertowymi a sztucznymi sieciami neuronowymi. Są one zdolne do autonomicznego działania w określonym środowisku, aby wypełniać swoje cele programowe. Może to obejmować uczenie się ze środowiska, dostosowywanie się do nowych scenariuszy i podejmowanie decyzji na podstawie swojego wiedzy.

Przykłady zastosowań:

• Asystent głosowy: Siri, Alexa lub Google Assistant są przykładami inteligentnych agentów. Potrafią one interpretować język naturalny, wykonywać zadania, odpowiadać na pytania i udzielać rekomendacji na podstawie informacji, które mają o użytkowniku.
• Transport: Drony i pojazdy mogą działać jako inteligentni agenci, aby nawigować autonomicznie i wykonywać zadania bez interwencji człowieka, na przykład do dostarczania paczek, nadzoru czy badań.
• Chatboty: Chatboty, takie jak ChatGPT, są inteligentnymi agentami, które mogą interakcjonować z użytkownikami w języku naturalnym, odpowiadać na pytania i dostarczać odpowiednich informacji. Mogą być wykorzystywane w wielu kontekstach, od obsługi klienta po doradztwo w dowolnej dziedzinie.

Wnioski dotyczące rodzajów sztucznej inteligencji

AI jest technologią rewolucjonizującą świat, w którym żyjemy. Chociaż wciąż jesteśmy daleko od osiągnięcia sztucznej inteligencji ogólnej czy superinteligentnej, sztuczna inteligencja wąska i z ograniczoną pamięcią już są obecne w naszym codziennym życiu i świecie biznesu, oferując liczne korzyści i możliwości. Od automatyzacji procesów po personalizację doświadczeń klientów, AI zmienia sposób, w jaki żyjemy i pracujemy. Jednak ważne jest również uwzględnienie wyzwań i kwestii etycznych związanych z jej rozwojem i użyciem, pamiętając, że jest to narzędzie mające na celu zwiększenie naszej produktywności i efektywności.