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Le differenze tra l’intelligenza artificiale stretta o Narrow Ai dalla Intelligenza Artificiale generale o General AI

COS’È L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE STRETTA E IN CHE MODO DIFFERISCE DALL’INTELLIGENZA GENERALE ARTIFICIALE

Quando Alan Turing pensò per la prima volta di inventare macchine che potevano pensare come gli umani, probabilmente stava pensando a macchine che un giorno avrebbero potuto semplificare la vita degli esseri umani. Avanti veloce di 70 anni e l’IA è stata in grado di svolgere compiti che hanno sicuramente reso la vita più comoda. IA conversazionale, droni volanti, robot, traduzione linguistica, riconoscimento facciale, ecc., Sono alcune delle applicazioni AI più promettenti che abbiamo oggi. Ma questi rientrano nell’intelligenza artificiale stretta piuttosto che nell’intelligenza generale artificiale, che è qualcosa di diverso.

Che cos’è l’intelligenza artificiale stretta?
Secondo la definizione, l’intelligenza artificiale stretta è un tipo specifico di intelligenza artificiale in cui la tecnologia supera gli umani in un compito ben definito. Si concentra su un singolo sottoinsieme di abilità cognitive e progressi in quello spettro.

Nel corso degli anni, l’intelligenza artificiale ridotta ha superato gli umani in determinati compiti. Questi includono calcoli e quantificazione che sono stati eseguiti in modo più efficiente con questa tecnologia. Oggi ha anche sovraperformato gli esseri umani in giochi complessi come Go e scacchi, oltre a contribuire a prendere decisioni aziendali intelligenti e altro ancora.


Dopo che l’IA stretta ha superato le prestazioni umane, il passo successivo è arrivato sotto forma di AI generale.

AI generale vs AI stretto
Alla prima esplorazione dell’IA, i ricercatori avevano in mente una cosa: creare un sistema in grado di apprendere compiti e risolvere problemi senza essere esplicitamente istruito su ogni singolo dettaglio. Questo sistema dovrebbe anche essere in grado di svolgere questi compiti con ragionamento, astrazione e dovrebbe anche essere in grado di trasferire conoscenze da un dominio all’altro.


Ma con il tempo, gli scienziati hanno lottato per creare un’intelligenza artificiale in grado di soddisfare tutti questi requisiti. Con il passare degli anni, l’idea originale di AI, in cui il sistema è necessario per imitare il cervello umano e il suo processo di pensiero, si è trovata completamente in una nuova categoria – un diverso tipo di AI chiamato General AI o Artificial General Intelligence (AGI) .

I ricercatori credono ancora che l’idea che l’AGI diventi pratica sia lontana decenni. Gran parte della verità di questa affermazione deriva dal fatto che i sistemi di IA di oggi non sono nemmeno in grado di svolgere compiti che un bambino umano può fare.

Quindi, sulla strada della creazione di un sistema di intelligenza artificiale in grado di imitare esseri umani, scienziati e ricercatori hanno creato molte tecnologie utili. Ogni volta che una tale tecnologia viene creata, viene propagandata come una svolta, e la prossima volta viene creato qualcosa di più utile e pratico, creando un punto di riferimento per le prossime tecnologie. L’intelligenza artificiale ridotta è qualcosa che comprende tutte queste tecnologie utili.

Secondo la definizione, l’IA ristretta è brava a svolgere un singolo compito – o una gamma limitata di compiti – e, a volte, può superare gli esseri umani. Ma il problema con l’intelligenza artificiale ristretta è che non appena viene posto in una diversa impostazione o viene fatto per eseguire un’attività diversa da quella in cui eccelle, fallisce. Non sono in grado di trasferire il loro apprendimento da un campo all’altro. Ad esempio, se AlphaStar di DeepMind è progettato per giocare con un gioco diverso, potrebbe non offrire lo stesso tipo di prestazioni che ha avuto in StarCraft 2 (Grand Master).


Alcune barriere affrontate
Le applicazioni di intelligenza artificiale ridotta hanno un sacco di logica o parametri codificati con set di dati pre-addestrati, che non sono così efficaci quando si tratta di apprendimento adattivo in tempo reale
Gli stretti sistemi di intelligenza artificiale sono dotati di una vasta gamma di architetture, algoritmi e rappresentazioni di dati incompatibili e impossibili da combinare
I tipici progetti di intelligenza artificiale richiedono determinate competenze selezionate, mentre ne mancano altre cruciali per AGI
Molti ambienti non soddisfano i requisiti e l’accuratezza dei dati richiesti dall’intelligenza artificiale ridotta
A volte, i clienti non sono ricettivi a restringere le tecnologie AI. Ciò è particolarmente vero per settori come l’ospitalità e l’assistenza sanitaria.

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