Zuckerbergas skelbia naują erą. Dirbtinis intelektas bus pakeistas kai kuo nematytu (Video) ()
Zuckerbergas pabrėžė dirbtinio bendrojo intelekto poreikį tobulinant DI pokalbių robotus ir asistentus.
Prisijunk prie technologijos.lt komandos!
Laisvas grafikas, uždarbis, daug įdomių veiklų. Patirtis nebūtina, reikia tik entuziazmo.
Sudomino? Užpildyk šią anketą!
„Meta“ generalinis direktorius Markas Zuckerbergas paskelbė apie planus plėtoti dirbtinį bendrąjį intelektą (DBI, angliškai Artificial General Intelligence, DBI) ir ketina atsakingai naudoti atvirąjį kodą viešam naudojimui.
Vaizdo įraše, paskelbtame „Instagram“, Zuckerbergas pabrėžė DBI poreikį tobulinant DI pokalbių robotus ir asistentus. Bendrovė siekia sukurti atvirojo kodo DBI, siekdama plačios naudos.
"Open Source AGI" - Mark Zuckerberg is going to war with OpenAI 🔥 pic.twitter.com/f9Jik1IbYt
— 1LittleCoder💻 (@1littlecoder) January 18, 2024
„Tapo aiškiau, kad naujos kartos paslaugoms reikia sukurti visišką bendrą intelektą. Kuriame geriausius DI padėjėjus, DI kūrėjams, DI verslui ir dar daugiau“, – vaizdo įraše sakė Zuckerbergas. „Mūsų ilgalaikė vizija yra sukurti bendrąjį intelektą, atsakingai naudoti atvirąjį kodą ir padaryti jį plačiai prieinamą, kad visi galėtų gauti naudos“, – pridūrė jis.
Šis žingsnis įvyko po panašių „OpenAI“, „Google“ ir „Meta“ investicijų į generatyvųjį DI, o naujausi modeliai, tokie kaip „Google Gemini“ ir „Meta Llama 2“, prisideda prie tokių programų kaip DI pokalbių robotai ir išmanieji akiniai.
Skirtumas tarp DI ir DBI
Apibrėžimas
DI (Dirbtinis intelektas): DI reiškia mašinas arba kompiuterių sistemas, skirtas atlikti užduotis, kurioms paprastai reikia žmogaus intelekto. Šios užduotys gali apimti tokius veiksmus kaip problemų sprendimas, mokymasis iš patirties, natūralios kalbos supratimas ir modelių atpažinimas.
DBI (bendrasis dirbtinis intelektas): DBI žengia DI žingsnį toliau. Nors dirbtinis intelektas yra susijęs su konkrečiomis užduotimis, DBI siekia turėti intelektą, kurį būtų galima pritaikyti atliekant daugybę užduočių, panašių į žmogaus intelektą. Iš esmės DBI būtų mašina, galinti suprasti, mokytis ir pritaikyti žinias įvairiose srityse, panašiai kaip žmogus.
Užduočių apimtis
DI: DI sukurtas konkrečioms užduotims atlikti. Pavyzdžiui, vaizdo atpažinimas, balso asistentai ir rekomendacijų sistemos yra DI programų pavyzdžiai. Šios sistemos puikiai atlieka paskirtas užduotis, tačiau joms trūksta universalumo, kad būtų galima atlikti užduotis, kurios nėra jų užprogramuotos.
DBI: Pagrindinis skirtumas čia yra užduočių spektras. DBI galėtų sklandžiai pereiti nuo vienos užduoties prie kitos, parodydamas pritaikomumo ir apibendrinimo lygį, kurio DI trūksta.
Mokymasis ir prisitaikymas
DI: DI sistemos paprastai apmokomos atlikti konkrečią užduotį, naudojant didelius duomenų rinkinius ir iš anksto nustatytus algoritmus. Jie dirba savo programavimo ribose ir neturi galimybės apibendrinti savo mokymąsi į kitas nesusijusias užduotis.
DBI: Kita vertus, DBI turėtų gebėjimą mokytis iš vienos užduoties ir pritaikyti tas žinias naujoms, neregėtoms užduotims atlikti. Tai atspindi žmogaus gebėjimą mokytis iš įvairios patirties ir pritaikyti tas žinias įvairiuose gyvenimo aspektuose.
Konteksto supratimas
DI: DI sistemoms gali būti sunku suvokti konteksto niuansus. Pavyzdžiui, balso atpažinimo DI gali neteisingai interpretuoti komandą, jei jam trūksta kontekstinio supratimo.
DBI: Idealiu atveju DBI suprastų kontekstą ir priimtų sprendimus, kurių supratimo gylis prilygsta žmogaus pažinimui. Šis konteksto suvokimas yra gyvybiškai svarbus, kad DBI galėtų atlikti įvairių užduočių sudėtingumą.
Žmogiškas samprotavimas
DI: DI veikia pagal iš anksto nustatytas taisykles ir modelius, stokojant nepriklausomų, į žmogų panašių samprotavimų. Jis išsiskiria savo specifinėje srityje, bet neturi žmogaus proto pažinimo lankstumo.
DBI: DBI siekia pamėgdžioti į žmogų panašų samprotavimą, leidžiantį jai atlikti daugybę užduočių, turinčių pažinimo lankstumo ir problemų sprendimo lygį, panašų į žmogaus intelektą.
Nors dirbtinis intelektas yra galingas įrankis konkrečioms užduotims atlikti, DBI yra kita riba – dirbtinio intelekto forma, galinti įvairiapusiškai mokytis, suprasti kontekstą ir pritaikyti žinias įvairiose veiklos srityse. Nors DBI tebėra teorinė koncepcija, dirbtinio intelekto pažanga ir toliau stumia ribas, priartindama mus prie protingesnių ir labiau prisitaikančių mašinų.
Visuomenės DBI naudojimas susijęs su rizika ir naudos dalimi. Teigiama yra tai, kad tai gali paspartinti DBI plėtrą bendromis pastangomis ir įtraukti įvairias perspektyvas. Tačiau gali kilti saugumo rizika, dėl kurios technologija bus naudojamasi netinkamai, o etinius klausimus gali būti sunkiau spręsti. Nekontroliuojama DBI raida, nepalanki konkurencinė padėtis įmonėms ir reguliavimo iššūkiai taip pat gali būti neigiami aspektai.
