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3 個實例教你區分 AGI 與 Weak AI 強弱人工智慧:生活中常見的 AI 夥伴有哪些?|Accucrazy 肖準行銷

3 個實例教你區分 AGI 與 Weak AI 強弱人工智慧:生活中常見的 AI 夥伴有哪些?

 

 

 

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從前從前,在科技大地上,有一對的名為「AI」(Artificial Intelligence)的兄弟。哥哥全名為:強人工智慧(AGI、Strong AI)弟弟全名為:弱人工智慧(Weak AI),雖然同屬一家族,但兩者之間的能力卻天壤地別。

待會我們會藉由生活中常用的三個實例:Google PhotosSiriChatGPT,一起探究兄弟倆之間的差異與實際應用,在那之前,我們先好好介紹一下這倆兄弟天賦與技能先。

 

 

一、天資過人的哥哥:通用人工智慧(AGI、Strong AI)

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通用人工智慧(Artificial General Intelligence,AGI)又稱強人工智慧(Strong AI)一直以來都是家族的驕傲。他具有與人類智能相當的能力,能夠自主學習、推理、解決問題,甚至創造出新的思維。他的聰明伶俐讓他在許多領域都能大顯身手,例如:醫療、經濟、科學研究等等。

不過,AGI 的成長之路並非一帆風順。他需要經過極度大量的數據分析、模型訓練,才能逐漸茁壯。而要達到真正的強人工智慧,至今目前仍然是科技界的一個遙遠夢想。

 

 

二、千錘百煉的弟弟:弱人工智慧(Weak AI)

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與哥哥相比,弱人工智慧(Weak AI)雖然天賦稍遜,但他擅長專注於某一領域,發揮出驚人的成果。他的專長在於解決特定問題,例如語音識別、圖像分析、推薦系統等等。

弱人工智慧在現實生活中的應用十分廣泛,比如語音助手 Siri、圖像識別的 Google Photos、自然語言處理(NLP)(註2)的 ChatGPT 等等。他不僅能提高我們的工作效率,還能成為我們日常生活的得力助手。

 

現在,我們來仔細了解一下這三個實例中所運用的 AI 技術和學習網絡:

・Siri(語音識別):

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Siri 是一個廣泛應用於蘋果產品的語音助手,它使用了深度學習算法進行語音識別,包括卷積神經網絡(CNN)(註1)循環神經網絡(RNN)。這些技術讓 Siri 能夠理解各種口音、語言,並能與用戶自然地進行交流。

 

 

・Google Photos(圖像識別):

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Google Photos 是一個圖片存儲和管理平台,擅長對圖片進行分類、識別和檢索。它運用了卷積神經網絡(CNN)進行圖像識別,能自動將照片按照人物、地點、事件等標籤進行整理,方便用戶找到所需的照片。

 

 

・ChatGPT(自然語言處理):

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ChatGPT 是一個自然語言處理模型,擅長對話、翻譯、文本生成等。它運用了 Transformer 架構和大量的語料訓練,使其具有更強大的理解和生成能力。ChatGPT 能與人類用戶進行自然的對話交流,並提供有趣、有幫助的建議。尤其近期的 GPT-4 發表後,不僅擁有更強的語言和理解能力,更可對圖像產生回應!

 

 

三、強弱之間:AGI 與 Weak AI 的差異與應用

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雖然兩位 AI 兄弟都是人工智慧家族的一員,但他們的差異卻不容忽視。讓我們再次回顧他們的差異與實際應用:

  1. 思維方式:前者擁有類似人類的思考能力,能夠自我學習、創新、推理;後者則局限於特定領域,只能解決特定的問題,缺乏跨領域的能力。

  2. 應用範圍:前者具有廣泛的應用潛力,可運用於醫療、經濟、科學研究等多元領域;後者則擅長專注於某一領域。

  3. 成長過程:前者需要大量的數據分析、模型訓練,成長過程較為漫長;後者則相對容易實現,只需針對特定問題進行學習與訓練即可。

  4. 實現難度:前者達到真正的 AGI 至今仍是科技界的一個遙遠夢想,難度極高;後者則已經在現實生活中取得了許多實際應用,相對容易實現。

     

在這場 AI 兄弟的較量中,無論是 AGI 還是 Weak AI,他們都有各自的特點和價值。從 Siri 的語音識別、 Google Photos 的圖像識別到 ChatGPT 的自然語言處理,這些實例都充分展示了 Weak AI 在現今科技不可撼動的強大實力(至少在 AGI 出現之前是的)。

 

無論如何,這都能促使科技往更智能的 AGI 方向去努力成長。讓我們一起期待科技接下來的發展,同時也別忽視了人工智慧所帶來隱憂,你是怎麼看的呢?也期待留言跟我們分享哦

 

 

 

參考資訊:本文部分資訊由 AI 整理為參考所撰寫之報導。


補充資訊:

(註1)卷積神經網絡|CNN( Convolutional Neural Network):一種深度學習模型,主要用於處理和分類圖像數據。

(註2)自然語言處理|NLP(Natural Language Processing):一個交叉學科,結合了語言學、計算機科學和人工智慧等多個領域的知識。旨在使計算機能夠理解、分析、生成和操作人類自然語言的方式。


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