Home-theater-designers
Des de l'avenç de la IA a la llum del protagonisme a finals de 2022, milers de models d'IA han aparegut gairebé cada setmana. Pot ser vertiginós intentar estar al dia amb qui fa què.
Si esteu familiaritzat amb els conceptes bàsics de la IA, potser ja coneixeu la intel·ligència artificial generativa (GAI). Per contra, és possible que no estigueu tan familiaritzat amb un altre tipus d'IA anomenada intel·ligència general artificial (AGI).
MAKEUSEO VÍDEO DEL DIA DESPLACEU PER CONTINUAR AMB EL CONTINGUT
Tot i que sonen semblants, no són gaire iguals. I no, no és només perquè les seves sigles es canviïn. Aleshores, quina diferència hi ha entre els dos?
Què és la intel·ligència general artificial?
Imagineu una IA que pugui pensar, raonar, percebre, inferir, totes les coses que els humans poden fer. Això, i més, és el que se suposa que ha de ser la intel·ligència general artificial. Encara que sigui teòrica, la intel·ligència general artificial (AGI) podria realitzar qualsevol tasca intel·lectual, igual que un humà, però amb menys o cap error.
Es diferencia de la intel·ligència artificial estreta (ANI), que és altament qualificada en un camp o una gamma de tasques en particular. Narrow Intelligence està dissenyat per sobresortir només en una o molt poques tasques específiques, com un professor emèrit en una disciplina molt nínxol.
Es proposa que AGI sigui una IA que pugui sentir, prendre decisions basades en els seus sentiments, resoldre problemes, aprendre, processar llenguatges i realitzar altres habilitats cognitives. Sense una alimentació prèvia de dades, l'AGI hauria d'aconseguir alguna cosa significativa, independentment de les variables implicades.
Les IA de ciència ficció amb prou feines s'acosten, de manera que AGI encara és només una teoria. Tot i que alguns models d'IA en obres s'acosten a la descripció d'AGI, encara es basa en gran mesura en les dades subministrades i encara ha de formar un raonament independent. Tot i que destaquen en la resolució de problemes, el processament del llenguatge natural i similars, encara estan molt lluny abans que els puguem anomenar AGI en tota regla.
Per exemple, Google DeepMind treballa dia i nit per desenvolupar models AGI que puguin estar a l'alçada de la intel·ligència humana, amb la capacitat d'aprendre i raonar igual que els humans. Per saber-ne més, consulta el coses increïbles que poden fer els bots existents de DeepMind de Google .
wifi no té una configuració d’IP vàlida el 2018
Aleshores, quines són les aplicacions potencials de la intel·ligència general artificial? Bé, promet trobar importància en tots els camps imaginables. Per exemple, l'AGI i la biotecnologia poden proporcionar una assistència sanitària de primera qualitat a una fracció del cost. Pot personalitzar els plans de tractament i accelerar el diagnòstic amb errors mínims.
Pot fer aquests i molts més en camps com la robòtica i l'automatització, la investigació, l'educació, l'agricultura, l'exploració espacial, etc.
Què és la intel·ligència artificial generativa?
Com s'ha esmentat anteriorment, la majoria dels models d'IA existents en el moment d'escriure entren en aquesta categoria.
La intel·ligència artificial generativa (GAI) inclou qualsevol IA que, com el seu nom indica, genera material nou, ja sigui àudio, imatge o text, a partir de dades prèviament imputades. En altres paraules, qualsevol IA que hagi de donar indicacions per generar contingut o respondre a sol·licituds accedint a la informació emmagatzemada es pot classificar com a GAI.
Per exemple, els traductors habituals de text a veu i imatge a imatge i desenvolupaments més recents com DALL-E ( Què és DALL-E? ), MuseNet, Xarxes adversàries generatives basades en estil (StyleGAN), Jukebox i transformadors generatius pre-entrenats (GPT-3, GPT-3.5, GPT-4) es classifiquen a IA generativa.
La IA generativa utilitza tècniques d'aprenentatge profund per generar contingut el més a prop possible de les indicacions. Utilitzen les indicacions com a materials de construcció per crear el contingut que demaneu produir. Aquí n'hi ha exemples del que ChatGPT pot fer per tu si en voleu saber més.
Com són semblants la intel·ligència general artificial i la intel·ligència artificial generativa?
Tot i que són diferents en la seva manera d'operar i el seu punt d'experiència, AGI i Generative AI comparteixen diverses coses en comú.
1. Aprenentatge
AGI i GAI són models d'aprenentatge automàtic que aprenen mitjançant algorismes supervisats, semisupervisats i no supervisats mitjançant xarxes neuronals profundes. Això és perquè puguin analitzar i processar dades per generar contingut d'acord amb el context de la sol·licitud.
Igual que els humans, els models AGI poden aprendre de diverses dades i experiències. Al mateix temps, GAI està entrenat en grans grups de dades existents per entendre els patrons subjacents i les relacions entre les dades per generar dades noves, significatives i rellevants.
2. Gamma d'aplicacions
Tant AGI com GAI es poden utilitzar per a una àmplia gamma de propòsits, inclosos, entre d'altres, contingut de text, imatge i vídeo.
La IA generativa es pot desenvolupar per a diversos propòsits en camps limitats. D'altra banda, la intel·ligència general artificial és naturalment aplicable a tots els àmbits de la vida, ja que pot raonar i realitzar tasques de manera independent.
3. Catalitzadors del canvi
L'objectiu de l'avenç tecnològic és fomentar el canvi i el creixement. AGI i GAI són indispensables per accelerar els canvis i les innovacions que el món necessita desesperadament.
Amb la introducció de GAI i AGI utilitzables, la humanitat està assegurada que un avenç ràpid seguirà aviat, reduint el temps de treball humà de manera exponencial.
4. Font del dilema ètic
Tot i que obtenir ajuda addicional de la IA sembla una bona idea, sorgeixen diverses preocupacions quan cal que hi hagi un límit clar sobre el que és èticament correcte que la IA supervisi.
Windows no es pot comunicar amb el servidor DNS
Amb la IA generativa, n'hi ha hagut preocupacions sobre les normes de drets d'autor al voltant de l'art de la IA i fins i tot preguntes sobre si l'art de la IA és un art real . AGI, amb prou temps, podria veure la humanitat com a inútil i moure's per l'extermini de la humanitat: un horror de ciència-ficció que converteix la realitat.
Les regulacions en el camp de la IA han estat difícils, ja que es tracta d'aigües inexplorades per a la raça humana.
Com es diferencia la intel·ligència general artificial de la intel·ligència artificial generativa?
La diferència més significativa entre ells és que l'AGI encara no s'ha desenvolupat, mentre que el GAI existeix i ja està en ús. Altres diferències es troben en el següent:
1. Modes de funcionament
A part del fet que AGI encara es troba a la llista de desitjos dels científics informàtics, els seus modes de funcionament són notablement diferents.
La intel·ligència general artificial no es limita a cap tasca o domini específic, realitzant tasques sense programació específica. D'altra banda, la IA generativa se centra a generar contingut nou dins d'un nínxol basat en patrons i dades existents.
2. Adaptabilitat
L'AGI pot aprendre i adaptar-se a noves situacions, mentre que la IA generativa està limitada per les dades d'entrada i el domini específic en què opera.
Un AGI que supervisi les vendes i les finances d'una organització podrà ajustar-se en cas d'un canvi sobtat com una pandèmia. El model AGI serà capaç de fer inferències intel·ligents a partir de les dades disponibles i reconfigurar les operacions de l'organització per atendre el nou desenvolupament.
Això és una cosa que la IA generativa, per si sola, no pot fer.
3. Cognició
És probable que la intel·ligència general artificial sigui més aviat humana en el seu enfocament de resolució de problemes. Això s'oposa a la IA generativa, que funciona en seqüències d'entrada de sortida prèviament entrenades. Una IA generativa només pot fer allò per a què estava programada, ni més ni menys. Un AGI, en canvi, aprendrà, raonarà, compararà i inferirà.
En termes simples, un AGI pot pensar com un humà i potser fins i tot millor.
4. Enfocament d'aprenentatge
La IA generativa sovint aprèn mitjançant una formació no supervisada mitjançant amplis recursos de dades, que li ensenya a crear contingut nou a partir d'uns ja existents.
AGI utilitzarà una combinació d'aprenentatge supervisat i no supervisat i aprenentatge de reforç. Això garanteix que pot prendre decisions intel·ligents davant dels grans recursos de què disposa.
GAI, AGI i més enllà
No es pot negar que la intel·ligència general artificial és el material dels somnis que es converteixen ràpidament en realitat. Ens estem acostumant a la intel·ligència artificial generativa però no hem de posar-nos massa còmodes.
La intel·ligència general artificial aviat anirà més enllà de ser una mera teoria, sinó una forma activa d'intel·ligència, que esperem que funcioni amb i per a nosaltres.