- Этап первый: системы искусственного интеллекта, основанные на правилах
Системы искусственного интеллекта на основе правил , также известные как однозадачные системы, представляют собой самую раннюю стадию искусственного интеллекта. Эти системы работают на основе предопределенного набора правил или алгоритмов, данных им программистами .
Например, компьютер, играющий в шахматы, следует закодированным правилам, чтобы определить лучший ход, но он не может учиться или адаптироваться за пределами этих правил. ИИ на основе правил идеально подходит для задач с четкими правилами, таких как диагностика механических проблем или обработка налоговых форм. Несмотря на то, что они надежны и последовательны, их интеллект ограничен, им не хватает способности изучать или понимать контекст, и они не могут обрабатывать сценарии, не запрограммированные заранее.
2. Второй этап: системы контекстной осведомленности и удержания
Системы осведомленности о контексте и сохранения представляют собой значительную эволюцию ИИ. Эти системы могут понимать и сохранять контекст, то есть они запоминают предыдущие взаимодействия для формирования будущих ответов. Помощники смартфона, такие как Siri или Google Assistant, иллюстрируют этот этап. Они не только выполняют команды, но и извлекают уроки из прошлых взаимодействий, обеспечивая более персонализированный пользовательский интерфейс.
3. Третий этап: системы мастерства, специфичные для предметной области
Системы мастерства, ориентированные на предметную область, преуспевают в определенной области или области. У них более глубокое понимание и уровень навыков в этой области, превосходящие человеческие возможности.
Примеры включают Watson от IBM, который преуспел в ответах на вопросы о Jeopardy, и DeepMind AlphaGo от Google, который победил чемпионов мира в настольной игре Go. Эти системы могут анализировать огромные объемы данных, выявлять закономерности и принимать обоснованные решения в своих специализированных областях.
4. Этап четвертый: думающие и рассуждающие системы AGI
На этом этапе системы ИИ начинают имитировать процессы человеческого мышления и рассуждения . Используя методы машинного обучения и глубокого обучения, эти системы ИИ могут понимать сложные концепции, решать незнакомые проблемы и генерировать творческие идеи. Они обладают интеллектом, подобным человеческому, для решения широкого круга задач. Это системы уровня AGI, подобные ChatGPT, способные понимать, учиться и адаптироваться так же, как человек. И что удивительно, такие ИИ, как выяснилось, способны решать задачи лучше, чем специально обученные этому системы.
Именно на этом этапе возникают серьезные проблемы с этикой у людей, из-за огромного потенциала неправильного использования AGI и возникающих при этом непредвиденных последствий. Но технологический рост становится неуправляемым и необратимым.
5. Этап пятый: искусственный суперинтеллект (ASI)
Искусственный сверхинтеллект, ASI, превзойдет человеческий интеллект. Такая система обладает когнитивными способностями, выходящим далеко за пределы человеческих возможностей, потенциально решает проблемы, с которыми люди не могут справиться, и внедряет инновации на беспрецедентном уровне. Именно в этом момент ИИ начинает программировать сам себя и человечество теряет какой-либо контроль над ним
6. Этап шестой: сингулярность UIM
Сингулярность UIM — это момент времени в будущем, когда ИИ уровня ASI и человечество образует единую информационную систему, подобную квантовому компьютеру. Дебаты об этом этапе имеют какое-либо значение лишь в контексте общения человека и ИИ.
