Η τεχνητή γενική νοημοσύνη ανοίγει χώρο για μηχανές που μπορούν να συμπεριφέρονται, να λειτουργούν και να μαθαίνουν όπως εμείς!
Η τεχνητή νοημοσύνη έχει αλλάξει τον τρόπο που η μηχανή εκτελεί τη δουλειά της. Σήμερα, ο υπολογιστής σας μπορεί να κάνει πολλές προσωπικές και επαγγελματικές εργασίες εάν τον εκπαιδεύσετε με εργαλεία AI. Μερικά παραδείγματα είναι η δημιουργία εικόνων, η παραγωγή φωνής από κείμενο, ο έλεγχος βοηθητικών προγραμμάτων κ.λπ.
Αλλά αυτά δεν είναι πραγματικά έξυπνα. Υπάρχουν πολλοί μήνες εκπαίδευσης πίσω από τέτοιους αυτοματισμούς.
Τι θα λέγατε για μια πραγματικά έξυπνη εφαρμογή υπολογιστή που μπορεί να μάθει από μόνη της; Αυτός είναι ο τομέας της τεχνητής γενικής νοημοσύνης. Διαβάστε παρακάτω για να μάθετε αυτήν την πρωτοποριακή τεχνολογία σήμερα!
Πίνακας περιεχομένων
Εισαγωγή
Το AGI είναι μια τεχνολογία που μπορεί να κάνει το λογισμικό και το υλικό τόσο έξυπνα ώστε να εκφράζουν ανθρώπινες γνωστικές ικανότητες. Έχει άλλα ονόματα όπως ισχυρό AI, πλήρες AI κ.λπ.
Για να το απλοποιήσετε, παρουσιάζετε το έξυπνο σύστημα AGI με ένα πρόβλημα που δεν γνώριζε πριν. Ο έξυπνος υπολογιστής θα αναλύσει το πρόβλημα, θα κάνει κάποια διαδικτυακή έρευνα και θα δώσει λύση στο πρόβλημα.
Οι IBM, OpenAI, Microsoft, Google Brain, Darktrace, Deepmind κ.λπ., είναι οι γρήγοροι κινητήρες στην τεχνολογία AGI. Αυτές οι εταιρείες προσπαθούν να εμποτίσουν τα ακόλουθα σε έναν κατασκευασμένο έξυπνο υπολογιστή:
- Ανθρώπινη γενική νοημοσύνη
- Το Express Intelligence δεν συνδέεται με κάποια συγκεκριμένη εργασία όπως η πληκτρολόγηση ή η ομιλία
- Γενικεύστε τις νέες γνώσεις και συνδέστε τις γνώσεις με προηγούμενες εμπειρίες
- Βγάλτε νόημα από μαθήματα που είναι ποιοτικά διαφορετικά
- Αντιλαμβάνονται και αναλύουν εργασίες από το πραγματικό πλαίσιο
Επί του παρόντος, δεν υπάρχει πραγματική τεχνητή γενική νοημοσύνη (AGI). Το IBM Strong AI και το Google Brain σημειώνουν κάποια πρόοδο, αλλά δεν είναι έτοιμα για παραγωγή.
Οφέλη και Ανάγκες
Χρειαζόμαστε AGI για να αντικαταστήσουμε τα ανθρώπινα όντα σε επικίνδυνα μέρη. Επίσης, οι υπολογιστές AGI μπορούν να προσφέρουν ένα απρόβλεπτο επίπεδο παραγωγικότητας στις επιχειρηματικές δραστηριότητες.
Οι εφαρμογές AGI θα βοηθήσουν επίσης την ανθρώπινη φυλή να λύσει δύσκολους γρίφους στην ιατρική, την υγειονομική περίθαλψη, την εφοδιαστική αλυσίδα, τα οικονομικά, τα οικονομικά και τις κοινωνικές επιστήμες.
Εδώ είναι μερικοί άλλοι ζωτικοί λόγοι για την ανάπτυξη ενός AGI:
- Οι εφαρμογές AGI μπορούν να επιδείξουν καλύτερη κατανόηση της αιτίας και του αποτελέσματος για να βοηθήσουν τους ανθρώπους σε έργα αξιολόγησης κινδύνου.
- Τα AGI μπορούν να χρησιμοποιήσουν αποτελεσματικά διάφορες αισθητηριακές αντιλήψεις όπως το χρώμα, τον ήχο, το βάθος, τα γραφικά και τις διαστάσεις.
- Τέτοια έξυπνα προγράμματα υπολογιστών μπορούν να δώσουν εντολή σε έναν ρομποτικό βραχίονα να εκτελεί λεπτές κινητικές δεξιότητες όπως η συναρμολόγηση ηλεκτρονικών συσκευών από την αρχή μέχρι το τέλος.
- Η ικανότητα επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP) ενός AGI θα διευκολύνει την αυτοματοποίηση. Μπορείτε απλώς να πείτε μερικές λέξεις-κλειδιά και το εργαλείο AGI θα δημιουργήσει την αυτοματοποιημένη ροή που χρειάζεστε.
- Τα AGI μπορούν να λύσουν μοναδικά προβλήματα αφού εξετάσουν το ζήτημα και αναλύσουν το περιβάλλον του πραγματικού κόσμου. Δεν χρειάζεται να πληρούνται οι όροι Αν/Τότε, Εάν/Ελλά κ.λπ.
- Τα AGI μπορούν να βοηθήσουν τους δημιουργούς περιεχομένου, τους καλλιτέχνες, τους σχεδιαστές και τους αρχιτέκτονες με ασυνήθιστες ιδέες.
- Οι εφαρμογές AGI μπορούν να προσφέρουν εξαιρετική εξυπηρέτηση πελατών χωρίς καμία απώλεια, καθώς θα επιδεικνύουν επίσης συναισθηματική και κοινωνική νοημοσύνη.
AI εναντίον AGI
#1. Τρόπος δράσης
Το AI, γνωστό και ως narrow AI, είναι μια αντιδραστική έξυπνη εφαρμογή. Θα αντιδράσει με μια προκαθορισμένη λίστα ενεργειών όταν λαμβάνει σήματα από ενεργοποιητές συμβάντων.
Τα AGI δεν θα χρειάζονται κανενός είδους ενεργοποίηση συμβάντων. Αυτές οι εφαρμογές θα ανταποκρίνονται προληπτικά, όπως οι άνθρωποι, για να αποτρέψουν προβλήματα, να λύσουν παζλ κ.λπ.
#2. Πεδίο δράσης
Τα στενά ή αδύναμα AI έχουν επίσης περιορισμένο εύρος εργασίας. Η τεχνητή νοημοσύνη γραφής δεν πρέπει να οδηγεί αυτοκίνητο και αντίστροφα. Η περιορισμένη εφαρμογή καθιστά επίσης την ανάπτυξη δαπανηρή και αναποτελεσματική σε επίπεδο παραγωγής.
Ένα AGI θα μπορούσε να διευθύνει ένα ολόκληρο εργοστάσιο παραγωγής, χιλιάδες σπίτια σε μια τοποθεσία σε μια περιοχή ή όλα τα γραφεία της εταιρείας της επιχείρησής σας. Είναι ανοιχτό σε κάθε πρόκληση, καθώς διαθέτει γνωστική μάθηση, συλλογισμό και δυνατότητες προληπτικής ανάληψης δράσης.
#3. Ικανότητες επίλυσης προβλημάτων
Τα στενά AI επιλύουν ως επί το πλείστον προβλήματα κλειστού τύπου, όπως η πλοήγηση GPS, η αναζήτηση στον ιστό με βάση λέξεις-κλειδιά, η εγγραφή τεχνητής νοημοσύνης, η συμπλήρωση κώδικα AI κ.λπ.
Η τεχνητή γενική νοημοσύνη μπορεί να χειριστεί ανοιχτά προβλήματα, όπως η δημιουργία μιας στρατηγικής μάρκετινγκ πεδίου, αναλύοντας την αγορά, τους πελάτες και τα προϊόντα.
#4. ΧΩΡΗΤΙΚΟΤΗΤΑ ΜΝΗΜΗΣ
Τα περισσότερα αδύναμα προγράμματα AI βασίζονται σε μηχανές περιορισμένης μνήμης. Τα AI βασίζονται σε ένα σύνολο τεχνητών νευρωνικών δικτύων και βάσεων δεδομένων εκπαίδευσης. Όταν η βάση δεδομένων ή οι αλγόριθμοι είναι παλιά, τα AI κολλάνε.
Τα AGI θα διαθέτουν σχεδόν άπειρη μνήμη (πόρους γνώσης) μέσω τοπικών βάσεων δεδομένων, βάσεων δεδομένων cloud και Διαδικτύου.
#5. Αναβαθμίσεις
Οι άνθρωποι πρέπει να αναβαθμίζουν τακτικά τα αδύναμα AI καθώς αλλάζουν οι επιχειρηματικές απαιτήσεις και οι τάσεις της αγοράς.
Οι AGI θα αναβαθμίσουν οι ίδιοι τις μνήμες και τις βάσεις δεδομένων τους. Δεν θα ζητήσει ανθρώπινη παρέμβαση.
Προσεγγίσεις
#1. Η υποσυμβολική προσέγγιση
Εδώ, οι προγραμματιστές AGI χρησιμοποιούν εφαρμογές που μοιάζουν με τον ανθρώπινο εγκέφαλο. Για παράδειγμα, το AlphaGo του DeepMind, τα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα, τα συστήματα βαθιάς μάθησης κ.λπ.
#2. Η συμβολική προσέγγιση
Σε αυτήν τη μέθοδο, οι προγραμματιστές AGI χρησιμοποιούν διαγράμματα ροής, σύμβολα και δηλώσεις if-then. Η τεχνητή γενική νοημοσύνη χρησιμοποιεί έναν πρωτεύοντα αλγόριθμο για να μάθει και να δημιουργήσει μια βάση γνώσεων. Επιπλέον, μπορεί να συγκρίνει τον αλγόριθμο και τα σύμβολά του με πτυχές του πραγματικού κόσμου και να αναπτύξει καλύτερες διαδικασίες σκέψης από τα αδύναμα AI.
#3. Προσέγγιση Ολόσωμου
Σε αυτήν την ιδέα, οι προγραμματιστές AGI θέλουν να συμπεριλάβουν όλο το λογισμικό, το υλικό, το δίκτυο και τις αισθητηριακές δυνατότητες σε ένα σώμα που μοιάζει με άνθρωπο. Το ανθρωποειδές μπορεί να περπατήσει, να μιλήσει, να αγγίξει ανθρώπους και ούτω καθεξής.
#4. Η Υβριδική Προσέγγιση
Ο υβριδικός τρόπος για την ανάπτυξη του AGI βασίζεται στις υποσυμβολικές και συμβολικές προσεγγίσεις.
Ένα επιτυχημένο παράδειγμα αυτής της κατηγορίας είναι η Σοφία, ένα ανθρωποειδές ρομπότ. Περιλαμβάνει τόσο συμβολικά όσο και συνδετικά συστήματα. Για παράδειγμα, η Sophia χρειάζεται την αρχιτεκτονική CogPrime και τη βάση δεδομένων AtomSpace για τις λειτουργίες της.
#5. Μαθηματική Προσέγγιση
Οι ερευνητές στοχεύουν να εκχωρήσουν τα AGI άπειρη υπολογιστική ισχύ. Ως εκ τούτου, αυτές οι έξυπνες εφαρμογές και συσκευές θα μπορούν να εκτελέσουν τον απαιτούμενο αριθμό μαθηματικών επίλυσης προβλημάτων για να λάβουν εξαιρετικές αποφάσεις.
Πώς λειτουργεί το AGI;
Ένα πρόγραμμα AGI θα χρησιμοποιήσει διάφορες τεχνολογίες για την επίτευξη γνωστικών ικανοτήτων σε ανθρώπινο επίπεδο. Αυτά είναι τα παρακάτω:
Είσοδος και έξοδος (I/O)
Τα AGI χρησιμοποιούν διάφορες αισθητηριακές συσκευές για να εκτελούν τα καθήκοντά τους σε εργοστάσια παραγωγής ή ως αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα. Αυτοί οι αισθητήρες θα μπορούσαν να είναι οπτικοί, RFID, θερμοκρασία, πίεση, ταχύτητα, κίνηση κ.λπ.
Μια άλλη ομάδα AGI μπορεί να απαιτεί OCR, συνδέσεις βάσης δεδομένων κ.λπ., για την εκτέλεση επιχειρηματικών λειτουργιών σε γραφεία.
Ικανότητες στο να χειρείζεσε μια μηχανή
Ολόσωμο, ρομποτικοί βραχίονες, αυτόνομα οχήματα κ.λπ., λειτουργούν κάνοντας λεπτές κινήσεις. Τα AGI βασίζονται σε κινητικές δεξιότητες που αποκτώνται από νευρωνικά δίκτυα, επεξεργασία τρισδιάστατης εικόνας, οπτική μίμηση κ.λπ.
NLP
Ένα AGI μπορεί να μάθει από διάφορες πηγές όπως άρθρα ιστότοπου, ερευνητικά περιοδικά, eBooks, βίντεο YouTube κ.λπ. Για το σκοπό αυτό, η έξυπνη εφαρμογή μαθαίνει πρώτα να ερμηνεύει τη φυσική γλώσσα σε γλώσσα μηχανής.
Συλλογισμός και επίλυση προβλημάτων
Ένα ρομπότ ή μια εφαρμογή AGI χρησιμοποιεί συχνά προσομοιώσεις για να λύσει ένα μοναδικό πρόβλημα. Δεδομένου ότι έχει τεράστιες δυνατότητες επεξεργασίας και μνήμης, το μηχάνημα μπορεί να εκτελέσει πολλές προσομοιώσεις ταυτόχρονα. Στη συνέχεια, ανάλογα με το ποσοστό επιτυχίας, μπορεί να επιλέξει μία προσομοίωση.
Δημιουργική σκέψη
Τα AGI μπορούν να χρησιμοποιήσουν πολλαπλά νευρωνικά δίκτυα για να δημιουργήσουν μοναδικές και δημιουργικές ιδέες όπως μορφές τέχνης, μουσικές νότες, άρθρα κ.λπ.
Αναγνώριση Προσώπου και Επεξεργασία Ήχου
Τα ανθρωποειδή AGI που αλληλεπιδρούν με ανθρώπους χρησιμοποιούν κυρίως ανάλυση ήχου και αναγνώριση προσώπου. Μετά την επεξεργασία του ήχου και της εικόνας από το περιβάλλον του και τη διασταύρωση με τις υπάρχουσες βάσεις γνώσεων, μπορεί να αλληλεπιδράσει με τους ανθρώπους.
Προκλήσεις
Η τεχνητή γενική νοημοσύνη έχει μια τεράστια δυνατότητα να μεταμορφώσει τον κόσμο της τεχνητής νοημοσύνης. Αλλά το να φτάσετε σε αυτό το στάδιο δεν είναι μια ομαλή διαδικασία. Ακολουθούν οι προκλήσεις και τα εμπόδια για την ανάπτυξη ενός AGI:
#1. Εκμάθηση Ανθρώπινων Δεξιοτήτων
Για να αποκτήσει αληθινή νοημοσύνη σε ανθρώπινο επίπεδο, ένα AGI πρέπει να κυριαρχήσει σε ορισμένες ικανότητες. Αυτές περιλαμβάνουν τις κινητικές δεξιότητες, την κατανόηση της φυσικής γλώσσας, την αισθητηριακή αντίληψη, τη συναισθηματική και κοινωνική σύνδεση και τη δημιουργικότητα σε ανθρώπινο επίπεδο.
#2. Απουσία Πρωτοκόλλου Εργασίας
Δεν υπάρχουν τυπικά πρωτόκολλα εργασίας συστημάτων AI για αβίαστη συνεργασία. Ως εκ τούτου, η ανάπτυξη ενός ολοκληρωμένου συστήματος AGI αντιμετωπίζει αναπόφευκτες τεχνικές ελλείψεις.
#3. Έλλειψη επιχειρηματικής ευθυγράμμισης
Η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στα υπάρχοντα συστήματα παραμένει μια πολύπλοκη διαδικασία. Καθώς τα ενδιαφερόμενα μέρη δεν γνωρίζουν ακόμη τις λειτουργικές του παραμέτρους, η διατήρηση της ανάπτυξής του ευθυγραμμισμένη με τους επιχειρηματικούς στόχους είναι δύσκολη.
#4. Κενά επικοινωνίας
Υπάρχει ακόμα ένα κενό επικοινωνίας μεταξύ ξεχωριστών συστημάτων AI. Δεδομένου ότι η απρόσκοπτη κοινή χρήση δεδομένων μεταξύ αυτών των συστημάτων είναι αδύνατη, η δια-μάθηση των μοντέλων AI παρεμποδίζεται και η καθολικότητά της μειώνεται.
#5. Απουσία Διεύθυνσης ΑΓΗ
Δεν υπάρχουν σχέδια ή κατευθύνσεις για την εφαρμογή του AGI στις επιχειρηματικές δραστηριότητες των επιχειρήσεων. Έτσι, η εφαρμογή του καθίσταται δαπανηρή και η υλοποίησή του παρεμποδίζεται.
Τάσεις
Όπως γνωρίζετε, η πλήρης ανάπτυξη της τεχνητής γενικής νοημοσύνης δεν έχει ακόμη επιτευχθεί. Ωστόσο, αυτές οι τάσεις AI θα επηρεάσουν το AGI:
#1. Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP)
Η επεξεργασία NLP ή φυσικής γλώσσας αναφέρεται στη διαδικασία με την οποία το AI μπορεί να κατανοήσει την ανθρώπινη γλώσσα και να τη μετατρέψει σε κωδικούς που υποστηρίζονται από μηχανή. Χρησιμοποιώντας το NLP, το AGI μπορεί να περιμένει ότι θα είναι σε θέση να αλληλεπιδράσει με τους ανθρώπους ρεαλιστικά.
#2. Metaverse
Το Metaverse είναι μια τεχνολογία που προσφέρει μια καθηλωτική εμπειρία χρήστη. Με περισσότερα άτομα που ενδιαφέρονται, η AGI θα εξελιχθεί για να βοηθήσει τη Metaverse στην οικοδόμηση ενός εικονικού κόσμου.
#3. AI χαμηλού κώδικα ή χωρίς κώδικα
Υπάρχει αυξανόμενη ζήτηση για λύσεις χαμηλού ή χωρίς κώδικα, ακόμη και για εργαλεία και αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης. Αυτές οι λύσεις διαθέτουν έξυπνες διεπαφές για να διευκολύνουν τις σύνθετες διαδικασίες ανάπτυξης εφαρμογών.
#4. Αύξηση Εργατικού Δυναμικού
Σημαίνει ανθρώπους και ψηφιακούς υπαλλήλους που εργάζονται σε έναν οργανισμό δίπλα δίπλα. Αν και πολλοί φοβούνται ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα κάνει τους ανθρώπους άνεργους, η συμπερίληψη της τεχνητής νοημοσύνης στις επιχειρήσεις θα την κάνει πιο αποτελεσματική.
#5. Quantum AI
Το Quantum AI έχει μεγάλες πιθανότητες να επηρεάσει το AGI επιταχύνοντας τους αλγόριθμους ML και βοηθώντας σας να έχετε αποτελέσματα με γρήγορη ταχύτητα. Μπορεί επίσης να εξουδετερώσει τα εμπόδια που μπορεί να αντιμετωπίσει το AGI κατά την ανάλυση ενός τεράστιου όγκου δεδομένων.
#6. Ηθική AI
Οι πιθανοί κίνδυνοι της τεχνητής νοημοσύνης είναι αδύνατο να αγνοηθούν. Εάν δεν χρησιμοποιηθεί σωστά, η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να είναι επικίνδυνη για την ανθρωπότητα. Ως εκ τούτου, η ηθική της τεχνητής νοημοσύνης θα τραβήξει περισσότερη προσοχή τα επόμενα χρόνια.
#7. AI Chatbots
Τα chatbot AI ή οι εικονικοί βοηθοί μπορούν να έχουν μια φυσική συνομιλία και να εκτελούν λειτουργίες βασισμένες σε κανόνες. Αντικαθιστώντας τους πράκτορες ανθρώπινης υποστήριξης, αυτά τα chatbots έχουν ήδη μειώσει το λειτουργικό κόστος για τις επιχειρήσεις. Στο μέλλον, αυτό μπορεί να φέρει επανάσταση στο AGI.
Κίνδυνοι AGI
- Εάν η βάση δεδομένων του AGI είναι περιορισμένη, μπορεί να λάβει καταστροφικές αποφάσεις που βλάπτουν τις επιχειρήσεις και τα σπίτια.
- Τα AGI μπορούν να γίνουν στόχοι προηγμένων επιθέσεων hacking. Εάν ένας χάκερ σταματήσει ένα μηχάνημα AGI, θα μπορούσε να βλάψει ολόκληρη την επιχείρηση.
- Οι προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης έχουν αναφέρει διάφορα περιστατικά μεροληπτικών αποφάσεων που λαμβάνονται από πρωτότυπα AGI.
- Η παροχή απεριόριστης πρόσβασης σε βάσεις δεδομένων AGI θα μπορούσε επίσης να παραβιάζει διάφορους κανονισμούς απορρήτου σε όλο τον κόσμο.
Στη συνέχεια, θα δούμε πραγματικά παραδείγματα Τεχνητής Γενικής Νοημοσύνης.
Παραδείγματα πραγματικού κόσμου
#1. Αναζήτηση AI του ROSS
Ο δικηγόρος AI ROSS μπορεί να αναζητήσει δισεκατομμύρια νομικά έγγραφα σε λιγότερο από τρία δευτερόλεπτα. Μπορείτε να εισάγετε οποιαδήποτε νομική ερώτηση και θα σας δώσει ακριβείς απαντήσεις.
Είναι ένα AGI επειδή χρησιμοποιεί διάφορες έξυπνες τεχνολογίες όπως κατάταξη, ανάκτηση και κατανόηση. Επίσης, έχει ευρύτερο πεδίο δράσης αφού καλύπτει όλες τις θέσεις του νομικού τομέα.
#2. AlphaGo
Το AlphaGo είναι ένας παίκτης επιτραπέζιων παιχνιδιών Go που βασίζεται σε AI. Είναι το πρώτο έξυπνο μηχάνημα που νίκησε έναν επαγγελματία ζωντανό παίκτη Go. Αν και πρόκειται για μια τεχνητή νοημοσύνη με περιορισμένο εύρος δράσης, έχει δυνατότητες αυτομάθησης. Το AlphaGo μπορεί να μάθει από τον ανταγωνιστή του και τα δικά του λάθη.
#3.Πακέτο Εργαλεία AI του OpenAI
Η γκάμα συστημάτων AI του OpenAI, όπως αναφέρεται παρακάτω, μπορεί να εκτελέσει διάφορες εργασίες αυτόματα όταν συνδυάζεται χρησιμοποιώντας κλήσεις API:
- Το GPT-3 δημιουργεί κείμενα βασισμένα σε φυσική γλώσσα από απλές φράσεις και ενδείξεις. Πολλά διαδικτυακά παιχνίδια και εμπειρίες μικτής πραγματικότητας, όπως το “Virtual Being” του FableStudio που βασίζεται στην ιστορία, χρησιμοποιούν το GPT-3 για διαδραστικές ιστορίες.
- Το Codex βοηθά τους προγραμματιστές να μεταφράζουν εισόδους φυσικής γλώσσας σε κώδικες για εύκολη κωδικοποίηση.
- Το DALL·E βοηθά τους δημιουργούς NFT και τους ψηφιακούς καλλιτέχνες να δημιουργήσουν χιλιάδες πρωτότυπα και μοναδικά έργα τέχνης μέσα σε λίγα λεπτά. Το AI μπορεί επίσης να επεξεργαστεί εικόνες.
#4. IBM Watson
Το IBM Watson είναι ένα πακέτο τεχνητής νοημοσύνης με πλήρεις υπηρεσίες για επιχειρήσεις. Μπορούμε να το ονομάσουμε AGI μιας και έχει διάφορες εφαρμογές. Υπάρχουν διαφορετικά Watson AI, και αυτά είναι τα παρακάτω:
- IBM Watson Assistant για εξυπηρέτηση πελατών ή εικονική βοήθεια
- Το IBM Watson Discovery δημιουργεί πληροφορίες και απαντήσεις από πολύπλοκα επιχειρηματικά έγγραφα
- IBM Watson Natural Language Understanding and Classifier
Τελικές Λέξεις
Μέχρι στιγμής, έχετε εξερευνήσει την έννοια της τεχνητής γενικής νοημοσύνης. Έχετε μάθει επίσης τη λειτουργία του, τις προκλήσεις, τα παραδείγματα, τους κινδύνους και πολλά άλλα.
Η εκμάθηση των παραπάνω θα σας βοηθήσει να σχεδιάσετε σωστά τα έργα ανάπτυξης τεχνητής νοημοσύνης. Πρέπει να είναι αρκετά ευέλικτο ώστε να περιλαμβάνει έξυπνες εφαρμογές επόμενης γενιάς στο έργο σας και να το κάνει AGI.
Εάν είστε μια επιχείρηση που θέλει να κάνει τις δραστηριότητες πιο παραγωγικές και οικονομικά αποδοτικές, η AGI θα μπορούσε να είναι η απάντηση, αν και βρίσκονται σε εξέλιξη περισσότερες εξελίξεις.
Στη συνέχεια, μπορείτε να δείτε περισσότερα σχετικά με τη μηχανική εκμάθηση.