Understanding the Four Types of AI: Từ Robots phản ứng đến sinh vật tự nhận thức.

Quan điểm chung và thường xuyên về những đột phá mới nhất trong nghiên cứu trí tuệ nhân tạo là: Máy móc có tri giác và thông minh đang ở trên đường chân trời. Vào năm 2020, chúng ta có thể phân loại trí tuệ nhân tạo thành 4 loại riêng biệt. Các loại này gần giống với hệ thống phân cấp nhu cầu của Maslov, trong đó cấp độ đơn giản nhất chỉ yêu cầu hoạt động cơ bản và cấp độ cao cấp nhất là: Ý thức biết tất cả, thấy tất cả, máy tự nhận thức.

AI loại I: Máy Phản Ứng {Reactive Machine}

Máy phản ứng thực hiện các hoạt động cơ bản. Mức độ này của A.I. là đơn giản nhất. Những loại này phản ứng với một số đầu vào với một số đầu ra. Không có học tập nào xảy ra. Đây là giai đoạn đầu tiên của bất kỳ A.I. hệ thống. Máy học lấy khuôn mặt người làm đầu vào và xuất ra một hộp xung quanh khuôn mặt để nhận dạng khuôn mặt đó là một cỗ máy phản ứng, đơn giản.

Sophia, robot giống người đầu tiên.

Mô hình không lưu trữ đầu vào, nó không thực hiện học tập.Mô hình máy học tĩnh là máy phản ứng. Kiến trúc của chúng là đơn giản nhất và chúng có thể được tìm thấy trên các kho lưu trữ GitHub trên web. Deep Blue, siêu máy tính chơi cờ của IBM, từng đánh bại đại kiện tướng quốc tế Garry Kasparov vào cuối những năm 1990, là ví dụ hoàn hảo về loại máy này.

AI loại II: Bộ Nhớ Hạn Chế {Limited Memory}

Loại bộ nhớ hạn chế đề cập đến khả năng lưu trữ dữ liệu và/hoặc dự đoán trước đó của A.I., sử dụng dữ liệu đó để đưa ra dự đoán tốt hơn. Với Bộ nhớ giới hạn, kiến trúc học máy trở nên phức tạp hơn một chút. Mọi mô hình học máy đều yêu cầu bộ nhớ giới hạn để được tạo, nhưng mô hình có thể được triển khai như một loại máy phản ứng.

Ô tô Tesla, AI tự lái.

Có ba loại mô hình học máy chính đạt được loại Bộ nhớ Giới hạn này:

AI loại III: Lý Thuyết về Tâm Trí {Theory of Mind}

Chúng ta vẫn chưa tiếp cận được với các loại trí tuệ nhân tạo Theory of Mind. Những điều này mới chỉ ở giai đoạn đầu và có thể thấy ở những thứ như xe hơi tự lái. A.I. bắt đầu tương tác với suy nghĩ và cảm xúc của con người.

Hiện tại, các mô hình học máy giúp ích rất nhiều cho một người hướng đến việc đạt được một nhiệm vụ. Các mô hình hiện tại có mối quan hệ một chiều với A.I. Alexa và Siri cúi đầu tuân theo mọi lệnh. Nếu bạn giận dữ hét lên với Google Maps để đưa bạn đi hướng khác, nó sẽ không hỗ trợ tinh thần và nói, “Đây là hướng nhanh nhất. Tôi có thể gọi cho ai và thông báo rằng bạn sẽ đến muộn? ” Thay vào đó, Google Maps tiếp tục trả về các báo cáo lưu lượng truy cập và ETA giống như các báo cáo đã được hiển thị và không quan tâm đến vấn đề của bạn.

Các lĩnh vực nghiên cứu giải quyết vấn đề này bao gồm Trí tuệ cảm xúc nhân tạo và những phát triển trong lý thuyết đề ra quyết định.

AI loại IV: Nhận thức về Bản Thân {Self-Awareness}

Cuối cùng, trong một tương lai xa nào đó, có lẽ A.I. đạt được niết bàn. Nó trở nên tự nhận thức. Loại A.I. chỉ tồn tại trong câu chuyện và, như những câu chuyện thường làm, truyền cho khán giả vô số hy vọng và sợ hãi. Một trí thông minh tự nhận thức ngoài con người còn có một trí thông minh độc lập, và có khả năng, con người sẽ phải thương lượng các điều khoản với thực thể mà nó tạo ra. Điều gì xảy ra, tốt hay xấu, là đoán của bất kỳ ai.

Chúng ta hiện đang vượt qua loại đầu tiên và tích cực hoàn thiện loại thứ hai. Hiện tại, loại thứ ba và thứ tư chỉ tồn tại trên lý thuyết. Chúng sẽ là giai đoạn tiếp theo của A.I. Các bạn hãy chờ xem.

Có các loại AI nào khác nữa không?

Có, những loại A.I. đám đông thiên về công nghệ quan sát nhiều hơn. Chúng tuân theo một đề cương tương tự nhưng được viết về nền tảng vững chắc hơn về những gì A.I. được sử dụng để làm gì, nó có khả năng làm gì và nó giúp thúc đẩy nhân loại như thế nào. Ba loại này là:

Cho dù bạn phá vỡ A.I. theo cách nào, hãy biết rằng nó A.I. là một công cụ phần mềm mạnh mẽ cho tương lai luôn tồn tại. A.I. đang loại bỏ các nhiệm vụ lặp đi lặp lại trong lực lượng lao động và nâng con người đạt đến những bản thân cao hơn, chấp nhận các trạng thái thay đổi và sáng tạo liên tục.

Biên soạn: Arend Hintze, giáo sư về Sinh học Tích hợp & Khoa học Máy tính và Kỹ thuật, Đại học Michigan. Được xuất bản trên The Conversation.

The Government Technology: