Spis treści
Czytasz teraz:
Jakie są rodzaje sztucznej inteligencji?
Zamknij
Sztuczna inteligencja zawładnęła całym światem. O ile o chacie GPT od OpenAI większość słyszała, to trzeba wiedzieć, że poza tym narzędziem jest już wiele innych. Powstały nowe modele, które pracują na bazie innych mechanizmów i działają w inny sposób. Jakie rodzaje sztucznej inteligencji możemy wyróżnić?
Wąska i ogólna AI – podstawowy podział
Kiedy mówimy o rodzajach sztucznej inteligencji, warto zacząć od podstawowego rozróżnienia. Z jednej strony mamy wąską AI – to te systemy, które bardzo dobrze radzą sobie z jednym, konkretnym zadaniem. To przykładowo program do gry w szachy – jest mistrzem w swojej dziedzinie, ale poproś go o napisanie wiersza, a nie będzie wiedzieć, co robić.
Po drugiej stronie jest ogólna AI, która teoretycznie ma dorównywać ludzkiej inteligencji. „Teoretycznie”, bo choć często słyszymy o niej w mediach, wciąż pozostaje w sferze science fiction. Taka AI potrafiłaby się uczyć, adaptować i radzić sobie z różnymi zadaniami tak jak człowiek.
Sztuczna inteligencja – rodzaje ze względu na sposób uczenia
Uczenie maszynowe to chyba najpraktyczniejszy sposób kategoryzowania AI. Mamy tu kilka głównych podejść:
(Dalszą część artykułu znajdziesz pod formularzem)
Wypełnij formularz i odbierz wycenę
Zapoznamy się z Twoim biznesem i przygotujemy indywidualną ofertę cenową na optymalny dla Ciebie mix marketingowy. Zupełnie za darmo.
Administratorem Twoich danych osobowych jest Verseo spółka z ograniczoną odpowiedzialnością z siedzibą w Poznaniu, przy ul. Węglowej 1/3.
O Verseo
Siedziba Spółki znajduje się w Poznaniu. Spółka jest wpisana do rejestru przedsiębiorców prowadzonego przez Sąd Rejonowy Poznań – Nowe Miasto i Wilda w Poznaniu, Wydział VIII Gospodarczy Krajowego Rejestru Sądowego pod numerem KRS: 0000910174, NIP: 7773257986. Możesz skontaktować się z nami listownie na podany wyżej adres lub e-mailem na adres: ochronadanych@verseo.pl
Masz prawo do:
- dostępu do swoich danych,
- sprostowania swoich danych,
- żądania usunięcia danych,
- ograniczenia przetwarzania,
- wniesienia sprzeciwu co do przetwarzania danych osobowych,
- przenoszenia danych osobowych,
- cofnięcia zgody.
Jeśli uważasz, że przetwarzamy Twoje dane niezgodnie z wymogami prawnymi masz prawo wnieść skargę do organu nadzorczego – Prezesa Urzędu Ochrony Danych Osobowych.
Twoje dane przetwarzamy w celu:
- obsługi Twojego zapytania, na podstawie art. 6 ust. 1 lit. b ogólnego rozporządzenia o ochronie danych osobowych (RODO);
- marketingowym polegającym na promocji naszych towarów i usług oraz nas samych w związku z udzieloną przez Ciebie zgodą, na podstawie art. 6 ust. 1 lit. a RODO;
- zabezpieczenia lub dochodzenia ewentualnych roszczeń w związku z naszym uzasadnionym interesem, na podstawie art. 6 ust. 1 lit. f. RODO.
Podanie przez Ciebie danych jest dobrowolne. Przy czym, bez ich podania nie będziesz mógł wysłać wiadomości do nas, a my nie będziemy mogli Tobie udzielić odpowiedzieć.
Twoje dane możemy przekazywać zaufanym odbiorcom:
- dostawcom narzędzi do: analityki ruchu na stronie, wysyłki informacji marketingowych.
- podmiotom zajmującym się hostingiem (przechowywaniem) strony oraz danych osobowych.
Twoje dane będziemy przetwarzać przez czas:
- niezbędny do zrealizowania określonego celu, w którym zostały zebrane, a po jego upływie przez okres niezbędny do zabezpieczenia lub dochodzenia ewentualnych roszczeń
- w przypadku przetwarzanie danych na podstawie zgody do czasu jej odwołania. Odwołanie przez Ciebie zgody nie wpływa na zgodność z prawem przetwarzania przed wycofaniem zgody.
Nie przetwarzamy danych osobowych w sposób, który wiązałby się z podejmowaniem wyłącznie zautomatyzowanych decyzji co do Twojej osoby. Więcej informacji dotyczących przetwarzania danych osobowych zawarliśmy w Polityce prywatności.
- Uczenie nadzorowane jest jak nauka z nauczycielem – system dostaje przykłady i informacje, co jest prawidłową odpowiedzią. Z czasem uczy się rozpoznawać wzorce i przewidywać wyniki dla nowych danych.
Przykład: AI analizująca zdjęcia rentgenowskie – pokazujemy jej tysiące zdjęć z zaznaczonymi zmianami chorobowymi.
- Uczenie nienadzorowane działa inaczej – system sam szuka wzorców w danych, bez podpowiedzi z zewnątrz. To tak, jakby dać dziecku worek klocków i pozwolić mu samemu odkryć, jak można je grupować – według koloru, kształtu czy rozmiaru.
- Uczenie przez wzmacnianie przypomina trochę tresurę (trenowanie) – AI dostaje pochwały za dobre decyzje i uwagi za złe. Tak właśnie uczą się systemy grające w gry komputerowe czy sterujące autonomicznymi pojazdami.
AI ze względu na poziom zaawansowania
Gdy mówimy o rodzajach sztucznej inteligencji, jednym z podstawowych poziomów jest reaktywna AI. Tego typu systemy działają na zasadzie prostego reagowania na dane wejściowe, bez zdolności zapamiętywania wcześniejszych interakcji czy analizowania przeszłości. Ich funkcja ogranicza się do precyzyjnego realizowania jednego zadania. Na przykład program do gry w szachy doskonale przewiduje ruchy i analizuje bieżącą sytuację na planszy, ale nie ma możliwości wyciągania wniosków z poprzednich rozgrywek ani adaptowania się do nowych scenariuszy.
Tego rodzaju AI znajduje zastosowanie wszędzie tam, gdzie liczy się szybkość i niezawodność, na przykład w systemach monitoringu czy prostych aplikacjach wspierających wykonywanie codziennych zadań. Chociaż jej zdolności są ograniczone, to te proste algorytmy stanowią fundament złożonych systemów.
Systemy z ograniczoną pamięcią – uczenie się na bieżąco
Kolejnym etapem rozwoju AI są systemy, które potrafią zapamiętywać i wykorzystywać informacje z przeszłości. Sztuczna inteligencja tego typu działa na podstawie danych historycznych, co pozwala na bardziej elastyczne reagowanie na dynamiczne zmiany. Przykładem są autonomiczne samochody – analizują nie tylko to, co dzieje się na drodze w danym momencie, lecz także biorą pod uwagę wcześniejsze zdarzenia, takie jak ruch pojazdów czy zmiana sygnalizacji świetlnej. Dzięki temu mogą podejmować decyzje, które zwiększają bezpieczeństwo jazdy.
Podobnie działa AI stosowana w rozpoznawaniu obrazów czy chatbotach. Systemy te uczą się na podstawie wcześniejszych interakcji, co pozwala im dostosowywać się do kontekstu i lepiej odpowiadać na potrzeby użytkownika. Mimo to ich możliwości są ograniczone – wciąż działają w obrębie określonych wzorców, co oznacza, że nie są zdolne do samodzielnego rozwijania się poza ramy przewidziane przez programistów.
AI i pełna „świadomość”
Najbardziej zaawansowaną koncepcją, ale wciąż daleką od realizacji jest sztuczna inteligencja świadoma siebie. Systemy te teoretycznie miałyby zdolność do rozumienia własnych procesów myślowych, a także podejmowania decyzji w sposób podobny do człowieka. Wyobrażenie AI, która mogłaby analizować dylematy etyczne, tworzyć abstrakcyjne idee czy rozważać konsekwencje swoich działań, brzmi fascynująco, ale pozostaje na razie w sferze science fiction.
Choć badania w tym kierunku trwają, stworzenie AI zdolnej do samoświadomości wymagałoby nie tylko przełomów technologicznych, lecz także odpowiedzi na liczne pytania etyczne. Na przykład: Kto byłby odpowiedzialny za działania takiego systemu? Czy mogłoby ono mieć prawa podobne do człowieka? Te dylematy pokazują, jak wiele wyzwań wiąże się z rozwojem tej technologii.
Zastosowania AI w praktyce
W codziennym życiu najczęściej spotykamy się z systemami do przetwarzania języka naturalnego jak np. chatboty w sklepach internetowych czy asystenci głosowi, rozpoznawania obrazów (filtry w mediach społecznościowych, systemy monitoringu) czy przewidywania zachowań (rekomendacje w serwisach streamingowych, spersonalizowane reklamy).
To te praktyczne zastosowania najlepiej pokazują, jak różnorodna może być AI. Niektóre systemy są proste i wyspecjalizowane, inne łączą wiele funkcji. Jedne działają według sztywnych reguł, inne potrafią się adaptować i uczyć na błędach.
Bądź pierwszym który napisze komentarz.