Home-theater-designers
นับตั้งแต่การพัฒนา AI จนเป็นที่จับตามองในช่วงปลายปี 2022 โมเดล AI นับพันก็ผุดขึ้นมาเกือบทุกสัปดาห์ มันอาจจะเวียนหัวพยายามติดตามสิ่งที่ทำ
หากคุณคุ้นเคยกับพื้นฐาน AI คุณอาจรู้เรื่องปัญญาประดิษฐ์เชิงกำเนิด (GAI) อยู่แล้ว ในทางกลับกัน คุณอาจไม่คุ้นเคยกับ AI ประเภทอื่นที่เรียกว่าปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AI)
สร้างวิดีโอประจำวัน เลื่อนเพื่อดำเนินการต่อกับเนื้อหา
แม้ว่าพวกเขาจะฟังดูคล้ายกัน แต่ก็ไม่เหมือนกันเสียทีเดียว และไม่ ไม่ใช่แค่เพราะตัวอักษรย่อของพวกเขาสลับไปมา ดังนั้นความแตกต่างระหว่างทั้งสองคืออะไร?
ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปคืออะไร?
ลองนึกภาพ AI ที่สามารถคิด ให้เหตุผล รับรู้ อนุมานทุกสิ่งที่มนุษย์สามารถทำได้ นั่นคือสิ่งที่ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปควรจะเป็น แม้ว่าตามทฤษฎีแล้ว ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AI) สามารถทำงานทางปัญญาใดๆ ก็ได้ เช่นเดียวกับมนุษย์ แต่มีข้อผิดพลาดน้อยลงหรือไม่มีเลย
ซึ่งแตกต่างจากปัญญาประดิษฐ์แคบ (ANI) ซึ่งมีทักษะสูงในสาขาเฉพาะหรือช่วงของงาน Narrow Intelligence ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้ทำงานเฉพาะอย่างเก่งเพียงงานเดียวหรือน้อยมาก เช่น ศาสตราจารย์เกียรติคุณในสาขาวิชาเฉพาะกลุ่ม
AGI ถูกเสนอให้เป็น AI ที่สามารถรู้สึก ตัดสินใจตามความรู้สึก แก้ปัญหา เรียนรู้ ประมวลผลภาษา และแสดงความสามารถในการรับรู้อื่นๆ หากไม่มีการป้อนข้อมูลล่วงหน้า AGI ควรได้รับสิ่งที่มีความหมาย โดยไม่คำนึงถึงตัวแปรที่เกี่ยวข้อง
AI ในนิยายวิทยาศาสตร์แทบจะเข้ามาใกล้ ดังนั้น AGI จึงยังคงเป็นเพียงแค่ทฤษฎีเท่านั้น แม้ว่าแบบจำลอง AI บางส่วนในงานจะใกล้เคียงกับคำอธิบายของ AGI แต่ก็ยังต้องอาศัยข้อมูลที่ให้มาอย่างมากและยังไม่ได้สร้างเหตุผลที่เป็นอิสระต่อกัน แม้ว่าพวกเขาจะเก่งในการแก้ปัญหา การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และอื่น ๆ พวกเขายังอีกยาวไกลก่อนที่เราจะเรียกพวกเขาว่า AGI เต็มรูปแบบ
ตัวอย่างเช่น Google DeepMind ทำงานทั้งกลางวันและกลางคืนเพื่อพัฒนาโมเดล AGI ที่เทียบเท่ากับสติปัญญาของมนุษย์ โดยมีความสามารถในการเรียนรู้และให้เหตุผลเช่นเดียวกับมนุษย์ หากต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดูที่ สิ่งที่น่าทึ่งที่บอท DeepMind ที่มีอยู่ของ Google สามารถทำได้ .
ดังนั้นการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปที่มีศักยภาพคืออะไร? มันสัญญาว่าจะค้นหาความสำคัญในทุก ๆ ด้านเท่าที่จะเป็นไปได้ ตัวอย่างเช่น AGI และเทคโนโลยีชีวภาพสามารถให้บริการด้านสุขภาพระดับพรีเมียมด้วยต้นทุนเพียงเศษเสี้ยว สามารถปรับแผนการรักษาให้เป็นส่วนตัวและเพิ่มความเร็วในการวินิจฉัยโดยมีข้อผิดพลาดน้อยที่สุด
โดยสามารถทำสิ่งเหล่านี้และอีกมากมายในสาขาต่างๆ เช่น วิทยาการหุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติ การวิจัย การศึกษา การเกษตร การสำรวจอวกาศ ฯลฯ
ปัญญาประดิษฐ์กำเนิดคืออะไร?
ดังที่ได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ โมเดล AI ส่วนใหญ่ที่มีอยู่ ณ เวลาที่เขียนจะจัดอยู่ในหมวดหมู่นี้
ปัญญาประดิษฐ์เชิงกำเนิด (GAI) รวมถึง AI ใดๆ ก็ตามที่สร้างเนื้อหาใหม่ ไม่ว่าจะเป็นเสียง ภาพ หรือข้อความ จากข้อมูลที่ป้อนไว้ก่อนหน้านี้ตามชื่อ กล่าวอีกนัยหนึ่ง AI ใด ๆ ที่คุณต้องแจ้งเพื่อสร้างเนื้อหาหรือตอบสนองต่อคำขอโดยการเข้าถึงข้อมูลที่เก็บไว้สามารถจัดประเภทเป็น GAI
วิธีเปิดไฟล์ psd
ตัวอย่างเช่น ตัวแปลข้อความเป็นคำพูดและตัวแปลรูปภาพเป็นรูปภาพตามปกติ และการพัฒนาล่าสุดเช่น DALL-E ( DALL-E คืออะไร? ), MuseNet, Style-based Generative Adversarial Networks (StyleGAN), Jukebox และ Generative Pre-trained Transformers (GPT-3, GPT-3.5, GPT-4) จัดอยู่ในหมวดหมู่ Generative AI
Generative AI ใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อสร้างเนื้อหาให้ใกล้เคียงกับข้อความแจ้งมากที่สุด พวกเขาใช้คำแนะนำเป็นวัสดุก่อสร้างเพื่อสร้างเนื้อหาที่คุณขอให้ผลิต นี่คือบางส่วน ตัวอย่างของสิ่งที่ ChatGPT สามารถทำให้คุณได้ หากคุณต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติม
ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปและปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปมีความคล้ายคลึงกันอย่างไร
แม้ว่าลักษณะการดำเนินงานและความเชี่ยวชาญจะแตกต่างกัน แต่ AGI และ Generative AI ก็มีหลายอย่างที่เหมือนกัน
1. การเรียนรู้
AGI และ GAI เป็นโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งเรียนรู้ผ่านอัลกอริทึมภายใต้การดูแล กึ่งดูแล และไม่อยู่ภายใต้การดูแล โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก เพื่อให้พวกเขาสามารถวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลเพื่อสร้างเนื้อหาที่สอดคล้องกับบริบทของพรอมต์
แบบจำลอง AGI สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและประสบการณ์ต่างๆ เช่นเดียวกับมนุษย์ ในขณะเดียวกัน GAI ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับกลุ่มข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีอยู่เพื่อทำความเข้าใจรูปแบบและความสัมพันธ์พื้นฐานระหว่างข้อมูลเพื่อสร้างข้อมูลใหม่ที่มีความหมายและมีความเกี่ยวข้อง
2. ช่วงของการใช้งาน
ทั้ง AGI และ GAI สามารถใช้เพื่อวัตถุประสงค์ที่หลากหลาย รวมถึงแต่ไม่จำกัดเพียงเนื้อหาข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ
AI เจเนอเรทีฟสามารถพัฒนาเพื่อตอบสนองวัตถุประสงค์ต่างๆ ได้ในขอบเขตที่จำกัด ในทางกลับกัน ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปนั้นสามารถประยุกต์ใช้ได้ตามธรรมชาติในทุกขอบเขตของชีวิต เนื่องจากปัญญาประดิษฐ์สามารถให้เหตุผลและปฏิบัติงานได้อย่างอิสระ
3. ตัวเร่งปฏิกิริยาสำหรับการเปลี่ยนแปลง
เป้าหมายของความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีคือการส่งเสริมการเปลี่ยนแปลงและการเติบโต AGI และ GAI เป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้ในการติดตามการเปลี่ยนแปลงและนวัตกรรมที่จำเป็นมากอย่างรวดเร็วที่โลกต้องการอย่างยิ่ง
ด้วยการแนะนำ GAI และ AGI ที่ใช้งานได้ มนุษยชาติจึงมั่นใจได้ว่าความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วกำลังตามมาในไม่ช้า ลดเวลาแรงงานของมนุษย์ลงอย่างทวีคูณ
4. แหล่งที่มาของภาวะที่กลืนไม่เข้าคายไม่ออกทางจริยธรรม
แม้ว่าการขอความช่วยเหลือเพิ่มเติมจาก AI จะดูเหมือนเป็นความคิดที่ดี แต่ก็มีข้อกังวลหลายประการเกิดขึ้นเมื่อจำเป็นต้องมีขอบเขตที่ชัดเจนว่าอะไรคือสิ่งที่ถูกต้องตามหลักจริยธรรมสำหรับ AI ในการดูแล
ด้วย AI เจเนอเรทีฟ จึงมี ข้อกังวลเกี่ยวกับกฎลิขสิทธิ์เกี่ยวกับงานศิลปะ AI และแม้กระทั่ง คำถามเกี่ยวกับว่าศิลปะ AI เป็นศิลปะจริงหรือไม่ . AGI ซึ่งให้เวลาเพียงพอ อาจมองว่ามนุษยชาติไร้จุดหมายและเคลื่อนไหวเพื่อการทำลายล้างมนุษยชาติ—หนังสยองขวัญแนวไซไฟที่พลิกความเป็นจริง
กฎระเบียบในด้าน AI เป็นสิ่งที่ท้าทาย เนื่องจากสิ่งเหล่านี้เป็นน่านน้ำที่ไม่จดแผนที่สำหรับเผ่าพันธุ์มนุษย์
คุณติดตามใครบางคนใน facebook ได้อย่างไร
ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปแตกต่างจากปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปอย่างไร
ความแตกต่างที่สำคัญที่สุดระหว่างพวกเขาคือ AGI ยังไม่ได้รับการพัฒนา ในขณะที่ GAI มีอยู่และใช้งานอยู่แล้ว ความแตกต่างอื่น ๆ อยู่ในสิ่งต่อไปนี้:
1. โหมดการทำงาน
นอกเหนือจากความจริงที่ว่า AGI ยังคงอยู่ในรายการสิ่งที่อยากได้ของนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ โหมดการทำงานของพวกเขาก็แตกต่างกันอย่างชัดเจน
ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปไม่จำกัดเฉพาะงานหรือโดเมนใด ๆ โดยดำเนินงานโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมเฉพาะ ในทางกลับกัน AI เชิงกำเนิดมุ่งเน้นไปที่การสร้างเนื้อหาใหม่ภายในกลุ่มเฉพาะตามรูปแบบและข้อมูลที่มีอยู่
2. ความสามารถในการปรับตัว
AGI สามารถเรียนรู้และปรับตัวเข้ากับสถานการณ์ใหม่ได้ ในขณะที่ AI เชิงกำเนิดถูกจำกัดโดยข้อมูลอินพุตและโดเมนเฉพาะที่มันทำงาน
AGI ที่ดูแลการขายและการเงินขององค์กรจะสามารถปรับเปลี่ยนได้ในกรณีที่เกิดการเปลี่ยนแปลงกะทันหัน เช่น โรคระบาด แบบจำลอง AGI จะสามารถสร้างการอนุมานอย่างชาญฉลาดจากข้อมูลที่มีอยู่ และกำหนดค่าการดำเนินงานขององค์กรใหม่เพื่อรองรับการพัฒนาใหม่
นี่คือสิ่งที่ AI กำเนิดเองไม่สามารถทำได้
3. ความรู้ความเข้าใจ
ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปมีแนวโน้มที่จะคล้ายกับมนุษย์ในแนวทางการแก้ปัญหา ซึ่งตรงกันข้ามกับ Generative AI ซึ่งทำงานในลำดับอินพุต-เอาท์ที่ฝึกไว้ล่วงหน้า เจเนอเรทีฟเอไอสามารถทำสิ่งที่โปรแกรมไว้ให้ทำเท่านั้น ไม่มากไป ไม่น้อยไป ในทางกลับกัน AGI จะเรียนรู้ ให้เหตุผล เปรียบเทียบและอนุมาน
nintendo switch เชื่อมต่อ wifi ไม่ได้
พูดง่ายๆ ก็คือ AGI สามารถคิดได้เหมือนมนุษย์และอาจจะดีกว่าด้วยซ้ำ
4. แนวทางการเรียนรู้
Generative AI มักจะเรียนรู้ผ่านการฝึกอบรมแบบไม่มีผู้ดูแลผ่านทรัพยากรข้อมูลมากมาย ซึ่งจะสอนวิธีสร้างเนื้อหาใหม่จากสิ่งที่มีอยู่ก่อนหน้านี้
AGI จะใช้การผสมผสานระหว่างการเรียนรู้แบบมีผู้สอนและแบบไม่มีผู้สอนและการเรียนรู้แบบเสริมแรง สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าจะสามารถเลือกได้อย่างชาญฉลาดเมื่อเผชิญกับทรัพยากรจำนวนมหาศาลที่มีให้
GAI, AGI และอื่น ๆ
ไม่มีการปฏิเสธว่าปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปเป็นเรื่องของความฝันที่กลายเป็นความจริงอย่างรวดเร็ว เราเพิ่งคุ้นเคยกับการสร้างปัญญาประดิษฐ์ แต่ต้องไม่สะดวกสบายเกินไป
ในไม่ช้า ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปจะก้าวไปไกลกว่าการเป็นแค่ทฤษฎีแต่เป็นรูปแบบหนึ่งของปัญญาเชิงรุก หวังว่าจะทำงานร่วมกับเราและเพื่อเรา