L’intelligenza artificiale generale lascia il posto a macchine che possono comportarsi, funzionare e imparare come noi!
L’intelligenza artificiale ha cambiato il modo in cui la macchina esegue il lavoro. Oggi, il tuo computer può svolgere molte attività personali e professionali se lo alleni con strumenti di intelligenza artificiale. Alcuni esempi sono la creazione di immagini, la produzione di voce dal testo, il controllo di utilità, ecc.
Ma questi non sono veramente intelligenti. Ci sono molti mesi di formazione dietro tale automazione.
Che ne dici di un’applicazione per computer veramente intelligente in grado di apprendere da sola? Questo è il dominio dell’intelligenza generale artificiale. Continua a leggere per imparare questa tecnologia rivoluzionaria oggi!
Sommario:
introduzione
AGI è una tecnologia che può rendere software e hardware così intelligenti da esprimere abilità cognitive simili a quelle umane. Ha altri nomi come IA forte, IA completa, ecc.
Per semplificare, presenti al sistema intelligente AGI un problema che prima non conosceva. Il computer intelligente analizzerà il problema, effettuerà alcune ricerche online e fornirà una soluzione al problema.
IBM, OpenAI, Microsoft, Google Brain, Darktrace, Deepmind, ecc., sono i più veloci nella tecnologia AGI. Queste aziende stanno cercando di infondere quanto segue in un computer intelligente ingegnerizzato:
- Intelligenza generale simile a quella umana
- L’intelligenza espressa non è collegata a nessun compito specifico come digitare o parlare
- Generalizza i nuovi apprendimenti e collega le conoscenze con le esperienze precedenti
- Trovare un senso da apprendimenti che sono qualitativamente diversi
- Percepisci e analizza le attività dal contesto del mondo reale
Attualmente non esiste una vera intelligenza artificiale generale (AGI). IBM Strong AI e Google Brain stanno facendo dei progressi, ma non sono pronti per la produzione.
Vantaggi e bisogni
Abbiamo bisogno dell’AGI per sostituire gli esseri umani in luoghi pericolosi. Inoltre, i computer AGI possono fornire un livello imprevisto di produttività nelle operazioni aziendali.
Le applicazioni AGI aiuteranno anche la razza umana a risolvere difficili enigmi in medicina, assistenza sanitaria, catena di approvvigionamento, economia, finanza e scienze sociali.
Ecco alcuni altri motivi fondamentali per lo sviluppo di un AGI:
- Le applicazioni AGI possono mostrare una migliore comprensione di causa ed effetto per aiutare gli esseri umani con progetti di valutazione del rischio.
- Gli AGI possono utilizzare efficacemente varie percezioni sensoriali come colore, suono, profondità, immagini e dimensioni.
- Tali programmi per computer intelligenti possono comandare un braccio robotico per eseguire abilità motorie fini come l’assemblaggio di dispositivi elettronici dall’inizio alla fine.
- La capacità di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) di un AGI semplificherà l’automazione. Puoi semplicemente pronunciare alcune parole chiave e lo strumento AGI creerà il flusso automatizzato di cui hai bisogno.
- Gli AGI possono risolvere problemi unici dopo aver esaminato il problema e analizzato l’ambiente del mondo reale. Non è necessario soddisfare alcuna condizione If/Then, If/Else, ecc.
- Gli AGI possono aiutare creatori di contenuti, artisti, designer e architetti con idee pronte all’uso.
- Le app AGI possono offrire un eccellente servizio clienti senza alcuna mancanza poiché mostreranno anche intelligenza emotiva e sociale.
AI contro AGI
#1. Modo di agire
L’intelligenza artificiale, nota anche come IA ristretta, è un’applicazione intelligente reattiva. Reagirà con un elenco preimpostato di azioni quando riceve segnali dai trigger di eventi.
Gli AGI non avranno bisogno di alcun trigger di evento. Queste app risponderanno in modo proattivo, come gli umani, per prevenire problemi, risolvere enigmi, ecc.
#2. Ambito di azione
Anche le IA ristrette o deboli hanno un ambito di lavoro limitato. Un’intelligenza artificiale che scrive non deve guidare un’auto e viceversa. L’applicazione limitata rende anche lo sviluppo costoso e inefficiente a livello di produzione.
Un’AGI potrebbe gestire un intero stabilimento di produzione, migliaia di abitazioni in una località di una regione o tutte le sedi aziendali della tua attività. È aperto a qualsiasi sfida poiché ha capacità di apprendimento cognitivo, ragionamento e azione proattiva.
#3. Capacità di risoluzione dei problemi
Le IA ristrette risolvono principalmente problemi chiusi come la navigazione GPS, la ricerca web basata su parole chiave, la scrittura AI, il completamento del codice AI, ecc.
L’intelligenza generale artificiale può gestire problemi aperti come la creazione di una strategia di marketing sul campo analizzando il mercato, i clienti e i prodotti.
#4. Capacità di memoria
La maggior parte dei programmi di intelligenza artificiale deboli sono basati su macchine con memoria limitata. Le IA si basano su una serie di reti neurali artificiali e database di addestramento. Quando il database o gli algoritmi sono vecchi, le IA si bloccano.
Gli AGI verranno forniti con una memoria virtualmente infinita (risorse di conoscenza) tramite database locali, database cloud e Internet.
#5. Aggiornamenti
Gli esseri umani devono aggiornare regolarmente le IA deboli man mano che i requisiti aziendali e le tendenze del mercato cambiano.
Gli AGI aggiorneranno autonomamente le loro memorie e i loro database. Non richiederà l’intervento umano.
Approcci
#1. L’approccio sub-simbolico
Qui, gli sviluppatori AGI utilizzano applicazioni che assomigliano al cervello umano. Ad esempio, AlphaGo di DeepMind, reti neurali convoluzionali, sistemi di deep learning, ecc.
#2. L’approccio simbolico
In questo metodo, gli sviluppatori AGI utilizzano diagrammi di flusso, simboli e istruzioni if-then. L’intelligenza generale artificiale utilizza un algoritmo primario per apprendere e creare una base di conoscenza. Inoltre, può confrontare l’algoritmo e i suoi simboli con aspetti del mondo reale e sviluppare processi di pensiero migliori rispetto alle IA deboli.
#3. Approccio a tutto il corpo
In questo concetto, gli sviluppatori AGI vogliono includere tutto il software, l’hardware, la rete e le capacità sensoriali in un corpo umano. L’umanoide può camminare, parlare, toccare le persone e così via.
#4. L’approccio ibrido
La via ibrida allo sviluppo dell’AGI si basa sugli approcci sub-simbolici e simbolici.
Un esempio riuscito di questa categoria è Sophia, un robot umanoide. Comprende sia sistemi simbolici che connessionisti. Ad esempio, Sophia ha bisogno dell’architettura CogPrime e del database AtomSpace per le sue funzionalità.
#5. Approccio matematico
I ricercatori mirano ad allocare il potere computazionale infinito dell’AGI. Pertanto, queste app e dispositivi intelligenti saranno in grado di eseguire il numero richiesto di risoluzione di problemi matematici per prendere decisioni importanti.
Come funziona AGI?
Un programma AGI utilizzerà varie tecnologie per raggiungere capacità cognitive a livello umano. Questi sono i seguenti:
Ingresso e uscita (I/O)
Gli AGI utilizzano vari dispositivi sensoriali per svolgere i loro compiti negli impianti di produzione o come auto a guida autonoma. Questi sensori potrebbero essere visivi, RFID, temperatura, pressione, velocità, movimento, ecc.
Un altro gruppo di AGI potrebbe richiedere OCR, connettori di database, ecc., per eseguire operazioni aziendali negli uffici.
Capacità motorie
Il corpo intero, le braccia robotiche, i veicoli autonomi, ecc., funzionano facendo movimenti sottili. Gli AGI si basano su abilità motorie acquisite da reti neurali, elaborazione di immagini 3D, imitazione visiva, ecc.
PNL
Un AGI può apprendere da varie fonti come articoli di siti Web, riviste di ricerca, eBook, video di YouTube, ecc. A tale scopo, l’applicazione intelligente impara prima a interpretare il linguaggio naturale in linguaggio macchina.
Ragionamento e risoluzione dei problemi
Un robot o un’applicazione AGI utilizza spesso simulazioni per risolvere un problema unico. Poiché ha enormi capacità di elaborazione e memoria, la macchina può eseguire più simulazioni contemporaneamente. Quindi, in base al tasso di successo, può scegliere una simulazione.
Pensiero creativo
Gli AGI possono utilizzare più reti neurali per creare idee uniche e creative come forme d’arte, note musicali, articoli, ecc.
Riconoscimento facciale ed elaborazione del suono
Gli AGI umanoidi che interagiscono con le persone utilizzano principalmente l’analisi del suono e il riconoscimento facciale. Dopo aver elaborato l’audio e le immagini dal suo ambiente e il controllo incrociato con le basi di conoscenza esistenti, può interagire con gli umani.
Sfide
L’intelligenza artificiale generale ha un’immensa possibilità di trasformare il mondo dell’IA. Ma raggiungere questo stadio non è un processo facile. Ecco le sfide e gli ostacoli nello sviluppo di un AGI:
#1. Padroneggiare abilità simili a quelle umane
Per ottenere una vera intelligenza a livello umano, un AGI deve padroneggiare alcune abilità. Questi includono abilità motorie, comprensione del linguaggio naturale, percezione sensoriale, connessione emotiva e sociale e creatività a livello umano.
#2. Assenza di protocollo di lavoro
Non esistono protocolli di lavoro standard dei sistemi di intelligenza artificiale per una collaborazione senza sforzo. Pertanto, l’implementazione di un sistema AGI completo deve affrontare inevitabili carenze tecniche.
#3. Mancanza di allineamento aziendale
L’integrazione dell’IA nei sistemi esistenti rimane un processo complesso. Poiché le parti interessate non sono ancora a conoscenza dei suoi parametri operativi, mantenere il suo sviluppo allineato con gli obiettivi aziendali è difficile.
#4. Lacune comunicative
C’è ancora un divario di comunicazione tra sistemi di intelligenza artificiale separati. Poiché la condivisione continua dei dati tra questi sistemi è impossibile, l’apprendimento reciproco dei modelli di intelligenza artificiale è ostacolato e la sua universalità viene ridotta.
#5. Assenza della Direzione AGI
Non ci sono piani o indicazioni per l’implementazione dell’AGI nelle operazioni aziendali. Pertanto, la sua implementazione diventa costosa e la realizzazione viene ostacolata.
Tendenze
Come sapete, lo sviluppo completo dell’intelligenza artificiale generale deve ancora essere raggiunto. Tuttavia, queste tendenze dell’IA influenzeranno l’AGI:
#1. Elaborazione del linguaggio naturale (PNL)
La PNL o elaborazione del linguaggio naturale si riferisce al processo mediante il quale l’intelligenza artificiale può comprendere il linguaggio umano e convertirlo in codici supportati dalla macchina. Utilizzando la PNL, AGI può aspettarsi di essere in grado di interagire realisticamente con gli esseri umani.
#2. Metaverso
Metaverse è una tecnologia che offre un’esperienza utente coinvolgente. Con più persone interessate, AGI si evolverà per assistere Metaverse nella costruzione di un mondo virtuale.
#3. AI a basso codice o senza codice
C’è una crescente domanda di soluzioni low-code o no-code, anche per strumenti e algoritmi di intelligenza artificiale. Queste soluzioni sono dotate di interfacce intuitive per semplificare i complessi processi di sviluppo delle app.
#4. Aumento della forza lavoro
Significa umani e dipendenti digitali che lavorano fianco a fianco in un’organizzazione. Anche se molti temono che l’IA renderà gli esseri umani disoccupati, l’inclusione dell’IA nelle operazioni lo renderà più efficiente.
#5. IA quantistica
Quantum AI ha un’alta probabilità di influenzare l’AGI accelerando gli algoritmi ML e aiutandoti a ottenere risultati a una velocità elevata. Può anche neutralizzare gli ostacoli che AGI potrebbe incontrare analizzando un enorme volume di dati.
#6. Etica dell’IA
I potenziali rischi dell’IA sono impossibili da ignorare. Se non utilizzata correttamente, l’IA potrebbe essere pericolosa per l’umanità. Pertanto, l’etica dell’IA riceverà maggiore attenzione nei prossimi anni.
#7. Chatbot IA
I chatbot AI o gli assistenti virtuali possono avere una conversazione naturale ed eseguire operazioni basate su regole. Sostituendo gli agenti di supporto umano, questi chatbot hanno già ridotto i costi operativi per le aziende. In futuro, questo può rivoluzionare l’AGI.
Rischi di AGI
- Se la banca dati dell’Agi è limitata, può prendere decisioni disastrose danneggiando imprese e abitazioni.
- Gli AGI possono diventare bersagli di attacchi di hacking avanzati. Se un hacker blocca una macchina AGI, potrebbe danneggiare l’intera attività.
- Gli sviluppatori di intelligenza artificiale hanno segnalato vari episodi di decisioni distorte prese da prototipi di AGI.
- Concedere agli AGI l’accesso illimitato al database potrebbe anche violare varie normative sulla privacy in tutto il mondo.
Successivamente, esamineremo esempi reali di Intelligenza Generale Artificiale.
Esempi del mondo reale
#1. Ricerca AI di ROSS
L’avvocato AI ROSS può cercare miliardi di documenti legali in meno di tre secondi. Puoi inserire qualsiasi domanda legale e fornirà risposte precise.
È un AGI perché utilizza varie tecnologie intelligenti come la classificazione, il recupero e la comprensione. Inoltre, ha un campo d’azione più ampio poiché copre tutte le nicchie del dominio legale.
#2. AlphaGo
AlphaGo è un giocatore di giochi da tavolo Go basato sull’intelligenza artificiale. È la prima macchina intelligente che ha sconfitto un giocatore professionista di Go vivente. Sebbene si tratti di un’intelligenza artificiale con un ambito di azione limitato, ha capacità di autoapprendimento. AlphaGo può imparare dal suo concorrente e dai propri errori.
#3.Strumenti AI in bundle di OpenAI
La gamma di sistemi AI di OpenAI, come menzionato di seguito, può eseguire automaticamente varie attività se combinata utilizzando le chiamate API:
- GPT-3 crea testi basati sul linguaggio naturale da semplici frasi e indizi. Molti giochi online ed esperienze di realtà mista come “Virtual Being” basato sulla trama di FableStudio utilizzano GPT-3 per le storie interattive.
- Codex aiuta gli sviluppatori a tradurre gli input in linguaggio naturale in codici per una comoda codifica.
- DALL·E assiste i creatori di NFT e gli artisti digitali nella produzione di migliaia di opere d’arte originali e uniche in pochi minuti. L’intelligenza artificiale può anche modificare le immagini.
#4. IBMWatson
IBM Watson è un pacchetto AI a servizio completo per le aziende. Possiamo chiamarlo AGI poiché ha varie applicazioni. Esistono diverse IA Watson, e queste sono le seguenti:
- IBM Watson Assistant per il servizio clienti o l’assistenza virtuale
- IBM Watson Discovery crea insight e risposte da documenti aziendali complessi
- Classificatore e comprensione del linguaggio naturale IBM Watson
Parole finali
Finora hai esplorato il concetto di intelligenza generale artificiale. Hai anche imparato il suo funzionamento, le sfide, gli esempi, i rischi e altro ancora.
Imparare quanto sopra ti aiuterà a pianificare correttamente i tuoi progetti di sviluppo dell’intelligenza artificiale. Deve essere abbastanza flessibile da includere applicazioni intelligenti di nuova generazione nel tuo progetto e renderlo un AGI.
Se sei un’azienda che cerca di rendere le operazioni più produttive ed economiche, AGI potrebbe essere la risposta anche se sono in corso ulteriori sviluppi.
Successivamente, puoi scoprire di più sull’apprendimento automatico.