Преглед садржаја:
- Дефиниција - Шта значи слаба вештачка интелигенција (слаба АИ)?
- Техопедија објашњава слабу вештачку интелигенцију (слаба АИ)
Дефиниција - Шта значи слаба вештачка интелигенција (слаба АИ)?
Слаба вештачка интелигенција (слаба АИ) приступ је истраживању и развоју вештачке интелигенције с обзиром да је АИ увек и увек ће бити симулација људске когнитивне функције и да рачунари могу само да мисле, али заправо нису свесни у било којем смислу Реч. Слаба АИ једноставно делује и везана је правилима која су јој наметнута и она не може прећи та правила. Добар пример слабог АИ су ликови у рачунарској игри који делују вероватно у контексту свог карактера у игри, али нису у могућности да ураде ништа даље од тога.
Слаба вештачка интелигенција такође је позната и као уска вештачка интелигенција.
Техопедија објашњава слабу вештачку интелигенцију (слаба АИ)
Слаба вештачка интелигенција је облик АИ посебно осмишљен да буде фокусиран на уски задатак и да му се чини врло интелигентним. Она је у супротности са јаким АИ, у којима је АИ способан за све и било које когнитивне функције које човек може да има, а у суштини се не разликује од стварног људског ума. Слаби АИ се никада не узима као општа интелигенција, већ је конструкција дизајнирана да буде интелигентна у уском задатку који јој је додељен.
Веома добар пример слабог АИ је Аппле-ов Сири, који иза себе има Интернет који служи као моћна база података. Сири се чини врло интелигентном, јер је у стању да разговара са стварним људима, чак и дајући примедбе и неколико шала, али заправо делује на уски, унапред дефинисан начин. Међутим, "ускост" његове функције може се доказати њеним нетачним резултатима када се води разговорима на које није програмирано да реагује.
Роботи који се користе у процесу производње такође се могу чинити врло интелигентним због тачности и чињенице да раде веома компликоване радње које нормалном људском уму могу изгледати неразумљиво. Али то је степен њихове интелигенције; они знају шта треба да раде у ситуацијама за које су програмирани, а изван тога не могу да одреде шта да раде. Чак и АИ опремљен машинским учењем може само учити и применити оно што научи у оном подручју за који је програмиран.
