Turinys:
- Apibrėžimas - ką reiškia silpnas dirbtinis intelektas (silpnas AI)?
- „Techopedia“ paaiškina silpną dirbtinį intelektą (silpną AI)
Apibrėžimas - ką reiškia silpnas dirbtinis intelektas (silpnas AI)?
Silpnas dirbtinis intelektas (silpna PG) yra požiūris į dirbtinio intelekto tyrimus ir plėtrą atsižvelgiant į tai, kad PG yra ir visada bus žmogaus pažintinės funkcijos modeliavimas ir kad kompiuteriai gali tik mąstyti, bet iš tikrųjų nėra sąmoningi bet kuria prasme. žodis. Silpna AI tiesiog veikia ir yra saistoma jai nustatytų taisyklių, ir ji negalėjo peržengti tų taisyklių. Puikus silpnos PG pavyzdys yra kompiuterinio žaidimo veikėjai, kurie patikimai veikia savo žaidimo charakterį, tačiau nesugeba nieko daugiau padaryti.
Silpnas dirbtinis intelektas taip pat žinomas kaip siauras dirbtinis intelektas.
„Techopedia“ paaiškina silpną dirbtinį intelektą (silpną AI)
Silpnas dirbtinis intelektas yra PG forma, specialiai sukurta sutelkti dėmesį į siaurą užduotį ir joje atrodyti labai protinga. Tai kontrastuoja su stipriu AI, kuriame AI gali atlikti visas ir bet kokias pažinimo funkcijas, kurias gali turėti žmogus, ir iš esmės nesiskiria nuo realaus žmogaus proto. Silpna AI niekada nelaikoma bendruoju intelektu, o greičiau konstrukcija, sukurta būti intelektualia vykdant siaurą užduotį, kuriai ji yra paskirta.
Labai geras silpnos PG pavyzdys yra „Apple“ „Siri“, už kurio esantis internetas veikia kaip galinga duomenų bazė. „Siri“ atrodo labai intelektuali, nes sugeba užmegzti pokalbį su tikrais žmonėmis, netgi pateikdama pastabų apie snapą ir keletą juokelių, tačiau iš tikrųjų veikia labai siaurai, iš anksto apibrėžtu būdu. Tačiau apie savo funkcijos „siaurumą“ gali liudyti netikslūs rezultatai, kai jis užsiima pokalbiais, į kuriuos nėra užprogramuota reaguoti.
Gamybos procese naudojami robotai taip pat gali atrodyti labai protingi dėl tikslumo ir dėl to, kad jie atlieka labai sudėtingus veiksmus, kurie normaliam žmogaus protui gali atrodyti nesuprantami. Bet tai yra jų intelekto mastas; jie žino, ką daryti tose situacijose, kurioms jie yra užprogramuoti, ir už jos ribų neturi galimybės nuspręsti, ką daryti. Net mašinų mokymuisi skirta AI gali išmokti ir pritaikyti tik tai, ko ji yra užprogramuota.
