Искусственный интеллект - это не единый монолит, это спектр систем, каждая из которых обладает уникальными возможностями и функциями. Чтобы по-настоящему понять, как работает ИИ, нужно классифицировать его по основным категориям и слоям.
Классификация по возможностям
Разделение тут довольно условное, но оно применяется, а потому давайте его изучим.
Искусственный интеллект узкого профиля (ANI)
Также известный как слабый ИИ, ANI предназначен для определенных задач. Подумайте о голосовых помощниках, таких как Siri или Alexa, системах распознавания изображений или чат-ботах. Эти системы невероятно сложны в своей узкой области, но не могут работать за ее пределами. Они являются рабочими лошадками сегодняшнего ландшафта ИИ, питая все, от ботов обслуживания клиентов до алгоритмов рекомендаций.
Искусственный интеллект общего назначения (ИИО)
Это святой Грааль исследований ИИ. Он относится к системам, которые могут понимать, обучаться и применять интеллект в широком спектре задач. Почти как и человек. ИИО будет способен рассуждать, решать проблемы и даже творчески мыслить в различных областях. Хотя мы еще не достигли этого, ИИО представляет собой следующий рубеж развития.
Искусственный суперинтеллект (ИСИ)
Это предмет научной фантастики. Теоретическая стадия, где машины превосходят человеческий интеллект во всех областях, включая творчество, эмоции и социальные взаимодействия. ИСИ будет обладать уровнем интеллекта и сознания, который трудно даже представить с нашей нынешней точки зрения.
Классификация по функциям
Тут тоже разбиение довольно условное. Порой одни виды напоминают другие.
Реактивные машины
Это простейшая форма ИИ. Они реагируют на ввод с помощью предопределенных алгоритмов, но не обладают памятью или способностью учиться на прошлом опыте. Deep Blue от IBM, который победил чемпиона мира по шахматам в 1997 году, является классическим примером.
Ограниченная память
Большинство современных систем ИИ попадают в эту категорию. Они используют прошлый опыт (или предварительно обученные данные) для принятия решений. Например, беспилотные автомобили полагаются на ограниченную память ИИ для навигации по дорогам и избегания препятствий.
Теория разума
Вот где все становится футуристичным. Теория разума ИИ будет понимать, что у других есть убеждения, желания и намерения, которые влияют на их решения. Это имеет решающее значение для сложных социальных взаимодействий и все еще находится на стадии исследования.
Самосознание
Вершина развития ИИ, самосознающие системы будут обладать сознанием и понимать свое существование в мире. Этот уровень ИИ является чисто гипотетическим и смешивает концепции из AGI и ASI.
По типу основной технологии
Разделяется по варианту обучения.
Машинное обучение (МО)
Системы МО обучаются на данных, чтобы со временем повышать свою точность без явного программирования. Они делятся на контролируемое обучение (обучение на маркированных данных), неконтролируемое обучение (поиск закономерностей в немаркированных данных) и обучение с подкреплением (обучение методом проб и ошибок).
Глубокое обучение
Подмножество машинного обучения, глубокое обучение использует нейронные сети со многими слоями для анализа сложных закономерностей в данных. Это особенно эффективно для таких задач, как распознавание изображений и речи.
Обработка естественного языка (NLP)
NLP позволяет ИИ понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык. Он управляет всем: от инструментов перевода до анализа настроений и чат-ботов.
Разделение по подходу к проблеме
Методология решения проблемы не всегда одинакова.
Символический ИИ
Также известный как «старый добрый ИИ», этот подход использует правила и символы для имитации человеческого интеллекта. Он основан на логике и решении проблем посредством манипуляции символами.
Коннекционистский ИИ
Этот подход имитирует нейронные сети мозга для обработки информации и обучения на ней. Глубокое обучение попадает в эту категорию, что делает его основой современных достижений ИИ.
По вариантам реализации
Воплощенный ИИ
Эти системы имеют физическое присутствие и взаимодействуют с миром с помощью датчиков и приводов. Примерами являются промышленные роботы, автономные транспортные средства и роботизированные протезы.
Невоплощенный ИИ
Работая исключительно в цифровой сфере, невоплощенный ИИ обрабатывает данные, генерирует контент и предоставляет идеи без физической формы. Примерами служат аналитические системы, генеративный ИИ (вроде GPT и DALL-E) и интерактивный ИИ (вроде чат-ботов).
Гибридные системы
Некоторые системы стирают границы между воплощенным и невоплощенным ИИ. Например, робот, который использует НЛП для общения с людьми, сочетает в себе как физический, так и цифровой интеллект.
Если вам хочется узнать про системы на базе ИИ и их применение в HR, то заходите в гости вот сюда.