Toshkent axborot texnologiyalari universiteti Farg`ona filiali ki fakulteti

Sun'iy intellekt turlari - zaif AI va kuchli AI
Zaif AI (shuningdek, tor AI yoki sun'iy tor intellekt (ANI) deb ataladi) - AI o'qitilgan va muayyan vazifalarni bajarishga qaratilgan. Zaif AI bugungi kunda bizni o'rab turgan sun'iy intellektning aksariyat qismini boshqaradi. "Tor" AIning ushbu turi uchun aniqroq tavsiflovchi bo'lishi mumkin, chunki u zaif emas; u Apple Siri, Amazon Alexa, IBM Watson va avtonom avtomobillar kabi juda kuchli ilovalarni ishga tushiradi.
Kuchli AI sun'iy umumiy intellekt (AGI) va sun'iy super intellekt (ASI) dan iborat. Sun'iy umumiy intellekt (AGI) yoki umumiy AI - bu sun'iy intellektning nazariy shakli bo'lib, unda mashina odamlarnikiga teng aqlga ega bo'ladi; u muammolarni hal qilish, o'rganish va kelajakni rejalashtirish qobiliyatiga ega bo'lgan o'z-o'zini anglaydigan ongga ega bo'lar edi. Sun'iy Super Intelligence (ASI) - super intellekt sifatida ham tanilgan - inson miyasining aqli va qobiliyatidan ustun turadi. Kuchli sun'iy intellekt hali ham to'liq nazariy bo'lib, bugungi kunda amaliy misollar qo'llanilmagan bo'lsa-da, bu sun'iy intellekt tadqiqotchilari uning rivojlanishini ham o'rganmayapti degani emas. Ayni paytda, ASI ning eng yaxshi namunalari 2001 yilda g'ayritabiiy, yolg'on kompyuter yordamchisi HAL kabi ilmiy fantastikadan bo'lishi mumkin : A Space Odyssey.
Chuqur o'rganish va mashina o'rganish
Chuqur o'rganish va mashinani o'rganish odatda bir-birining o'rnida qo'llanilishi sababli, ikkalasi o'rtasidagi nuanslarni ta'kidlash kerak. Yuqorida aytib o'tilganidek, chuqur o'rganish ham, mashinani o'rganish ham sun'iy intellektning kichik sohalari va chuqur o'rganish aslida mashinani o'rganishning kichik sohasidir.
Chuqur o'rganish aslida neyron tarmoqlardan iborat. Chuqur o'rganishdagi "chuqur" uchta qatlamdan iborat bo'lgan neyron tarmoqqa ishora qiladi - bu kirish va chiqishni o'z ichiga oladi - chuqur o'rganish algoritmi deb hisoblanishi mumkin. Bu odatda quyidagi diagramma yordamida ifodalanadi.
Chuqur o'rganish va mashinani o'rganishning farqi har bir algoritm qanday o'rganishida. Chuqur o'rganish jarayonning ko'p funksiyalarini ajratib olish qismini avtomatlashtiradi, insonning qo'lda talab qilinadigan aralashuvini yo'q qiladi va kattaroq ma'lumotlar to'plamlaridan foydalanishga imkon beradi. Lex Fridman yuqoridagi MIT ma'ruzasida ta'kidlaganidek, siz chuqur o'rganishni "ko'lamli mashinani o'rganish" deb o'ylashingiz mumkin. Klassik yoki "chuqur bo'lmagan" mashinani o'rganish ko'proq insonning o'rganish aralashuviga bog'liq. Inson mutaxassislari ma'lumotlar kiritishlari orasidagi farqlarni tushunish uchun xususiyatlar ierarxiyasini aniqlaydilar, odatda o'rganish uchun ko'proq tuzilgan ma'lumotlarni talab qiladi.
"Chuqur" mashinani o'rganish algoritmi haqida ma'lumot berish uchun yorliqli ma'lumotlar to'plamidan, shuningdek, nazorat ostida o'rganish deb nomlanuvchi ma'lumotlardan foydalanishi mumkin, ammo bu yorliqli ma'lumotlar to'plamini talab qilmaydi. U tuzilmagan ma'lumotlarni o'zining xom ko'rinishida (masalan, matn, tasvirlar) qabul qilishi va turli toifadagi ma'lumotlarni bir-biridan ajratib turuvchi xususiyatlar ierarxiyasini avtomatik ravishda aniqlashi mumkin. Mashinani o'rganishdan farqli o'laroq, u ma'lumotlarni qayta ishlash uchun inson aralashuvini talab qilmaydi, bu bizga mashinani o'rganishni yanada qiziqarli usullar bilan kengaytirish imkonini beradi.