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Diferença entre IA forte (AGI) e ciência cognitiva

Diferença entre IA forte (AGI) e ciência cognitiva


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Gosto de saber as diferenças de objetivos dessas áreas.


Um AGI é uma máquina feita pelo homem que pode aprender, se adaptar, pensar, planejar, prever, etc.

A ciência cognitiva é o estudo de como nossas "máquinas biológicas" realizam esses mesmos processos.


Tipos de IA: distinção entre IA fraca, forte e super IA

Agora, você provavelmente está bem familiarizado com o termo "inteligência artificial".

Você provavelmente já sabe que IA é a capacidade do computador de "pensar" e agir de forma inteligente.

Você já deve entender termos como aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural.

Mas que tal distinguir entre os diferentes tipos de IA? Fraco, forte, super, estreito, largo, ANI, AGI, ASI - aparentemente há muitos rótulos para tipos de IA.

Portanto, mesmo que você saiba o que é IA e o que ela faz, determinar de que tipo você está falando não é tão claro.

Para todos os rótulos, existem apenas três tipos principais de IA: IA fraca, IA forte e super IA.

Veja como diferenciá-los.

IA fraca

A IA fraca é a mais limitada e a mais comum dos três tipos de IA. É também conhecido como IA estreita ou inteligência estreita artificial (ANI).

IA fraca refere-se a qualquer ferramenta de IA que se concentra em fazer uma tarefa muito bem. Ou seja, tem um escopo estreito em termos do que pode fazer. A ideia por trás da IA ​​fraca não é imitar ou replicar a inteligência humana. Em vez disso, é para simular o comportamento humano.

A IA fraca está longe de corresponder à inteligência humana, e não está tentando.

Um equívoco comum sobre IA fraca é que quase não é inteligente - mais parecido com estupidez artificial do que IA. Mas até mesmo a inteligência artificial mais inteligente de hoje é apenas IA fraca.

Na realidade, então, a IA estreita ou fraca é mais parecida com um especialista inteligente. É altamente inteligente para concluir as tarefas específicas para as quais foi programado.

IA forte

O próximo tipo de IA é a IA forte, também conhecida como IA geral ou inteligência artificial geral (AGI). IA forte refere-se a IA que exibe inteligência de nível humano. Portanto, ele pode compreender, pensar e agir da mesma forma que um ser humano faria em qualquer situação.

Em teoria, então, qualquer coisa que um humano pode fazer, uma IA forte também pode fazer.

Ainda não temos IA forte no mundo - ela existe apenas em teoria.

Para começar, o paradoxo de Moravec nos faz lutar para replicar as funções humanas básicas, como visão ou movimento. (Embora a imagem e o reconhecimento facial signifiquem que a IA agora está aprendendo a "ver" e categorizar.)

Adicione a isso que, atualmente, a IA é capaz apenas de algumas coisas que programamos nela, e está claro que uma IA forte ainda está muito longe. Acredita-se que, para alcançar uma IA verdadeiramente forte, precisaríamos tornar nossas máquinas conscientes.

Super AI

Mas se a IA forte já imita a inteligência e a habilidade humanas, o que resta para o último dos tipos de IA?

Super AI é uma IA que supera a inteligência e habilidade humana. É também conhecido como superinteligência artificial (ASI) ou superinteligência. É o melhor em tudo - matemática, ciências, medicina, hobbies, etc. Mesmo as mentes humanas mais brilhantes não podem chegar perto das habilidades da super IA.

Dos tipos de IA, super IA é o que a maioria das pessoas se refere quando fala sobre robôs dominando o mundo.

Ou sobre a IA derrubando ou escravizando humanos. (Ou a maioria dos outros tropos de IA de ficção científica.)

Mas fique tranquilo, a super IA é puramente especulativa neste ponto. Ou seja, não é provável que exista por um tempo excessivamente longo (se existir).

Tipos de IA

Distinguir entre os tipos de IA significa observar o que a tecnologia pode fazer. Se for bom apenas em ações específicas, é uma IA estreita ou fraca. Se operar no mesmo nível que um humano em qualquer situação, é uma IA forte. E, se estiver operando muito acima da capacidade que qualquer humano poderia esperar, é uma superinteligência artificial.

Até agora, alcançamos apenas o primeiro dos três tipos de IA - IA fraca. Conforme a pesquisa continua, é razoável lutar por uma IA forte.

Enquanto isso, a Super AI provavelmente continuará sendo matéria de ficção científica por um longo tempo.


IA forte

A inteligência artificial forte (IA), também conhecida como inteligência artificial geral (AGI) ou IA geral, é uma forma teórica de IA usada para descrever uma certa mentalidade de desenvolvimento de IA. Se os pesquisadores fossem capazes de desenvolver IA forte, a máquina exigiria uma inteligência igual à dos humanos, ela teria uma autoconsciência que tem a capacidade de resolver problemas, aprender e planejar o futuro.

A IA forte visa criar máquinas inteligentes que são indistinguíveis da mente humana. Mas, assim como uma criança, a máquina de IA teria que aprender por meio de informações e experiências, progredindo constantemente e aprimorando suas habilidades ao longo do tempo.

Embora os pesquisadores de IA nos setores acadêmico e privado estejam investidos na criação de inteligência geral artificial (AGI), ela só existe hoje como um conceito teórico versus uma realidade tangível. Embora alguns indivíduos, como Marvin Minsky, tenham sido citados como excessivamente otimistas em relação ao que poderíamos realizar em algumas décadas no campo da IA, outros diriam que os sistemas de IA fortes nem mesmo podem ser desenvolvidos. Até que as medidas de sucesso, como inteligência e compreensão, sejam explicitamente definidas, eles estão corretos nessa crença. Por enquanto, muitos usam o teste de Turing para avaliar a inteligência de um sistema de IA.


O que é IA fraca?

A IA fraca, também conhecida como IA estreita, é uma inteligência artificial com funcionalidade limitada. IA fraca refere-se ao uso de algoritmos avançados para realizar tarefas de raciocínio ou resolução de problemas específicos que não abrangem toda a gama de habilidades cognitivas humanas. Por exemplo, os assistentes pessoais baseados em voz, como Siri e Alexa, podem ser considerados programas de IA fracos porque operam dentro de um conjunto limitado de funções predefinidas, o que significa que geralmente têm uma resposta programada. A IA fraca não está tão entusiasmada com os resultados da IA; ela é simplesmente a visão de que o comportamento inteligente pode ser modelado e usado por máquinas para resolver tarefas e problemas complexos. Mas só porque uma máquina pode se comportar de maneira inteligente não prova que ela seja realmente inteligente como um ser humano. O melhor exemplo de IA fraca é Siri e Alexa, ou Google Search.


Diferença entre IA forte e IA fraca

A Inteligência Artificial (IA) é o campo da ciência da computação dedicado ao desenvolvimento de máquinas que serão capazes de imitar e realizar as mesmas tarefas que um ser humano faria. Os pesquisadores de IA gastam tempo para encontrar uma alternativa viável para a mente humana. O rápido desenvolvimento dos computadores após sua chegada, há 50 anos, ajudou os pesquisadores a dar grandes passos em direção ao objetivo de imitar um ser humano. Aplicações modernas como reconhecimento de fala, robôs jogando xadrez, tênis de mesa e tocando música vêm realizando o sonho desses pesquisadores. Mas de acordo com a filosofia da IA, a IA é considerada dividida em dois tipos principais, a saber, IA fraca e IA forte. A IA fraca é o pensamento voltado para o desenvolvimento de tecnologia capaz de realizar movimentos pré-planejados com base em algumas regras e aplicá-las para atingir determinado objetivo. Em oposição a isso, a Strong AI está desenvolvendo tecnologia que pode pensar e funcionar de maneira semelhante aos humanos, não apenas imitando o comportamento humano em um determinado domínio.

O princípio por trás da IA ​​fraca é simplesmente o fato de que as máquinas podem ser feitas para agir como se fossem inteligentes. Por exemplo, quando um jogador humano joga xadrez contra um computador, o jogador humano pode sentir como se o computador estivesse realmente fazendo movimentos impressionantes. Mas o aplicativo de xadrez não está pensando e planejando de forma alguma. Todos os movimentos que ele faz são previamente alimentados no computador por um humano e é assim que é garantido que o software fará os movimentos certos na hora certa.

O princípio por trás da IA ​​forte é que as máquinas poderiam ser feitas para pensar ou, em outras palavras, poderiam representar mentes humanas no futuro. Se for esse o caso, essas máquinas terão a capacidade de raciocinar, pensar e realizar todas as funções que um ser humano é capaz de fazer. Mas, de acordo com a maioria das pessoas, essa tecnologia nunca será desenvolvida ou, pelo menos, levará muito tempo. No entanto, o Strong AI, que está em seu estágio inicial, promete muito devido aos recentes desenvolvimentos em nanotecnologia. Nanobots, que podem nos ajudar a combater doenças e também nos tornar mais inteligentes, estão sendo projetados. Além disso, o desenvolvimento de uma rede neural artificial, que pode funcionar como um ser humano adequado, está sendo visto como uma aplicação futura de IA forte.

Qual é a diferença entre IA forte e IA fraca?

IA fraca e IA forte são dois tipos de IA, classificados com base nos objetivos que os grupos correspondentes de pesquisadores estão focados em alcançar. A IA fraca é focada na tecnologia que é capaz de realizar movimentos pré-planejados com base em algumas regras e aplicá-las para atingir um determinado objetivo, mas a IA forte é baseada na criação de uma tecnologia que pode pensar e funcionar de forma muito semelhante aos humanos . Portanto, as aplicações da IA ​​fraca fazem os humanos sentirem que as máquinas estão agindo de forma inteligente (mas não estão). Em contraste, as aplicações da IA ​​forte irão (algum dia) realmente agir e pensar como um humano, ao invés de apenas fazer os humanos sentirem que as máquinas são inteligentes.


Qual é a diferença entre os objetivos do Strong-AI (AGI) e da Ciência Cognitiva?

Cog psy está principalmente preocupado em compreender a cognição natural. A IA forte está principalmente preocupada com a engenharia da cognição artificial.

Mas, como o grande Richard Feynman disse uma vez:

O que não posso criar, não entendo.

haha sim, pretendo expandir ainda mais quando tiver tempo :)

Duvido que os modelos de IA possam nos ensinar sobre o cérebro diretamente, mas que tal usar ferramentas de IA para conduzir pesquisas em neurociência?

Mas, como o grande Richard Feynman disse uma vez:

& gt O que não posso criar, não entendo.

Você disse & quotCog psy está principalmente preocupado com a compreensão da cognição natural. & quot. Aplica-se mesmo à Ciência Cogitiva?

A meu ver, o objetivo do CogSci & # x27s é entender a cognição animal (incluindo a humana), enquanto o objetivo do AGI & # x27s é construir uma máquina que geralmente seja inteligente. Portanto, as principais diferenças são IMO & quotunderstand vs. build & quot e & quotanimal vs. general & quot, embora eu suspeite que algumas pessoas vão querer debater essa segunda dicotomia, já que alguns pesquisadores AGI estão definitivamente focados em humanos e talvez haja cientistas cognitivos que querem fazer afirmações gerais sobre inteligência que não se limita ao que vemos atualmente nos animais.


Testes de Turing estendidos

Infelizmente, este teste não faz nada para ajudar a orientar os programas em direção a melhores programas com maior probabilidade de passar no teste. E é aí que a teoria psicológica entra em jogo. Se pudermos desenvolver um protocolo para analisar diferentes aplicações AGI, a fim de ver quais estão mais perto de ter uma inteligência humana, então podemos selecionar metodologias que nos movem na direção certa.

Há muito trabalho a ser feito na criação de avaliações para aplicativos de inteligência artificial. Uma das maiores armadilhas é que a maior parte da interação entre IA e humanos é baseada em texto. A comunicação verbal é possível, mas é difícil produzir uma verbalização convincente. Uma voz robótica revelaria automaticamente qual pessoa é real e qual não é, a menos que a voz dos participantes humanos fosse mascarada.

Os testes de QI também são problemáticos, porque muitos deles têm componentes visuais. No entanto, deve ser possível criar um teste de QI puramente oral, onde o fiscal faz perguntas verbais, e a resposta é fornecida em uma resposta verbal, sem a necessidade de qualquer escrita ou desenho.

O teste deve se concentrar mais em analisar a capacidade de pensar abstratamente, recordar informações e sintetizar novos conhecimentos, bem como analisar a inteligência emocional e social. O desenvolvimento desse tipo de teste exigiria um número significativo de pessoas de várias origens, incluindo psicologia, desenvolvimento infantil, profissionais de saúde mental e, claro, cientistas da computação. Mas é um teste importante para o desenvolvimento de um verdadeiro AGI, bem como para a avaliação da saúde dos futuros membros de nossa sociedade.

Eu realmente espero que, por meio do desenvolvimento de novos testes, possamos impulsionar a inteligência artificial geral e criar IA verdadeira. Também espero que esses testes possam eventualmente ser usados ​​como uma forma de identificar problemas de saúde mental nesses novos membros de nossa comunidade. Mas tal projeto exigirá muita cooperação entre muitos pesquisadores em vários campos de estudo.


AI Vs AGI: Qual é a diferença?

Na sociedade de hoje, pode ser difícil operar sem depender da tecnologia de uma forma ou de outra. A eletrônica se tornou uma parte essencial de nossas operações diárias. Parece que todos nós usamos tecnologia para produtividade e comunicação.

Você pode imaginar o que aconteceria se todos parássemos de confiar na tecnologia de repente? O mundo seria um caos no início, o que prova ainda mais o quanto a sociedade depende da inovação tecnológica.

Uma dessas inovações gira em torno da inteligência artificial (IA). Embora antes só existisse em romances de ficção científica, a IA agora é um verdadeiro empreendimento para muitos negócios de hoje, incluindo o meu. Além disso, muitas pesquisas também estão sendo feitas a respeito da inteligência artificial geral (AGI, ou IA geral), que é um ramo mais específico.

Quais são, porém, as diferenças exatas entre os dois assuntos? Este artigo explorará a separação entre AI e o AGI mais pesado.

Muita pesquisa e desenvolvimento ainda precisam ser feitos

Antes de mergulharmos muito na IA, é importante observar que este ainda é um novo campo de pesquisa. Cientistas e especialistas em IA em todos os lugares ainda estão desenvolvendo os melhores programas e inovações que podem imaginar. Pode levar muito tempo antes de chegarmos ao "fim" do desenvolvimento da IA.

A boa notícia é que muitas empresas estão aproveitando os avanços já realizados. Na verdade, 72% dos líderes empresariais consideram o desenvolvimento de IA uma parte essencial do sucesso futuro de seus negócios.

Como o assunto ainda é novo, algumas definições ainda são fluidas até certo ponto. Quando falamos sobre IA, por exemplo, muitos especialistas incluiriam o AGI na categoria de IA. Outros, porém, afirmam que há uma diferença distinta.

Pode ser fácil pensar em IA como um campo amplo, enquanto AGI é um foco mais específico dentro dele. A IA geral aplica alguns dos mesmos conceitos, até. Abaixo estão as duas definições distintas que a indústria passou a aceitar em geral.

AI é baseada na cognição humana

Muitos argumentariam que a IA em si está centrada na realização de tarefas cognitivas que todo ser humano pode realizar. Essas tarefas incluem coisas como marketing preditivo ou cálculos complexos. Claro, um ser humano poderia realizá-los, mas permitir que o aprendizado de máquina peneire os dados em nosso nome nos poupa um poder de raciocínio valioso.

Na verdade, muitas empresas estão começando a incorporar inovações de IA. Qual é um dos principais motivos pelos quais eles estão considerando a tecnologia? Bem, a maioria deles concorda que as possibilidades de marketing podem ser perfeitas para a tecnologia de IA.

A IA, em essência, é projetada para tornar a vida mais fácil para os humanos em seu dia a dia. Este design foi programado para ser útil desde o início.

Em outras palavras, as funções AI são pré-programadas de antemão. As "decisões" que o aprendizado de máquina toma são lógicas com base em dados empíricos. O objetivo da IA ​​geral, porém, é levar essas decisões um passo adiante.

IA geral é baseada na capacidade intelectual humana

A IA geral pode ser considerada como abrangida pela IA como um todo. Às vezes é referido como IA forte ou IA estrita. Isso porque a IA geral espera que a máquina seja tão inteligente quanto um ser humano.

A IA geral espera que uma máquina execute funções que agora só são vistas em robôs de ficção científica. Não temos uma máquina disponível, por exemplo, que possa entrar em uma casa e lavar a roupa de toda a família.

O número de decisões e energia intelectual requeridos ainda são muito rebuscados. Claro, uma máquina pode ser capaz de localizar cestos de roupa suja e separar as roupas por cor. E quanto a itens de roupa aleatórios que foram jogados no quarto desarrumado de um adolescente? Ou como a máquina saberia quais itens são apenas para lavagem a seco? Algumas decisões que os humanos consideram certas sobrecarregariam a mente de uma simples máquina.

Outro caso seria uma decisão em que o "instinto humano" entra em jogo. Por exemplo, às vezes vamos com nossa "intuição" para determinar qual produto alimentar comprar na loja. Uma máquina pode não se preocupar tanto com o nome de uma marca quanto com o item de menor preço.

Em outras palavras, se não puder ser programado diretamente em uma máquina, é provável que não seja capaz de tomar decisões intelectuais pesadas. Essa habilidade ainda está reservada para a parte "humana" dentro de todos nós.

Não se esqueça da superinteligência

Há ainda outra categoria em IA como um todo que pode ser de interesse. Isso seria "superinteligência", que ainda é apenas uma parte da ficção científica.

Essa superinteligência é mais um medo geral daqueles que não entendem completamente os limites da tecnologia real de IA. Essas pessoas estão preocupadas que a IA algum dia possa superar toda a inteligência humana. Embora seja um ótimo filme de aventura, a superinteligência não é, no momento, uma preocupação realista para os especialistas.

Como a IA ou IA geral pode beneficiar as empresas hoje?

Conforme mencionado acima, muitos líderes empresariais estão começando a apreciar as possíveis aplicações da IA. Como o campo ainda é recente, ninguém sabe até que ponto esses aplicativos podem nos ajudar.

A humanidade sempre otimizou e automatizou as operações de negócios para reduzir os resultados financeiros das empresas. Como esse deslocamento da força de trabalho pode ser assustador, ele ainda abre possibilidades produtivas infinitas para todos.

Tecnologia e inovação merecem uma chance de lutar para realmente beneficiar a humanidade. Um conhecimento sólido da IA ​​é benéfico para todos os profissionais atualmente. Alguns profissionais dedicados à IA e seu progresso continuam a empurrar para a disseminação desta tecnologia emocionante.

Mantenha-se informado sobre as inovações em tecnologia e IA

Esse amplo campo de pesquisa merece ser totalmente explorado para o benefício da humanidade. Todos os tipos de perspectivas e conhecimentos podem expandir as possibilidades de inovação geral da IA. É importante manter-se informado e atualizado sobre o progresso para não ficar para trás no moderno mundo dos negócios.

Continue pesquisando e aprendendo sobre IA e tecnologia. As aplicações potenciais do campo podem acabar beneficiando seus empreendimentos algum dia.


Definições de IA: Aprendizado de máquina vs. aprendizado profundo vs. computação cognitiva vs. robótica vs. IA forte….

IA é o tema atraente das conversas sobre tecnologia du jour, no entanto, nessas conversas, a confusão geralmente reina - confusão causada pelo uso impreciso da terminologia de IA.

O problema é que a IA vem em uma variedade de formas, cada uma com sua própria gama distinta de capacidades e técnicas, e em seu próprio estágio de desenvolvimento. Algumas formas de IA de que ouvimos falar com frequência, como Inteligência Artificial Geral, o tipo de IA que pode um dia automatizar todo o trabalho e sobre o qual podemos perder o controle - pode nunca acontecer. Outros estão fazendo um trabalho útil e impulsionando o crescimento no setor de alto desempenho da indústria de tecnologia.

Essas definições não pretendem ser a palavra final na terminologia de IA, a indústria está crescendo e mudando tão rápido que os termos mudarão e novos serão adicionados. Em vez disso, esta é uma tentativa de enquadrar a linguagem que usamos agora. Solicitamos seu feedback na esperança de encorajar a discussão e maior clareza, e planejamos atualizar esta lista com o tempo.

Nossa fonte para todas as definições, exceto a última, é uma empresa bem versada em IA: Pegasystems, há mais de 30 anos desenvolvedora de software de operações e engajamento do cliente e uma empresa que estuda as implicações e impactos da IA ​​no local de trabalho.

Inteligência artificial, na definição de Pegasystem, “é um termo amplo que cobre muitos subcampos da ciência da computação que visam construir máquinas que podem fazer coisas que requerem inteligência quando feitas por humanos. Esses subcampos incluem:

Aprendizado de máquina & # 8211 enraizado em estatísticas e otimização matemática, o aprendizado de máquina é a capacidade dos sistemas de computador de melhorar seu desempenho pela exposição aos dados sem a necessidade de seguir instruções explicitamente programadas. O aprendizado de máquina é o processo de detectar padrões automaticamente em grandes quantidades de dados que podem ser usados ​​para fazer previsões.

Aprendizagem profunda - esta é uma técnica relativamente nova e extremamente poderosa que envolve uma família de algoritmos que processa informações em redes “neurais” profundas, onde a saída de uma camada se torna a entrada para a próxima. Os algoritmos de aprendizado profundo têm se mostrado extremamente bem-sucedidos, por exemplo, na detecção de células cancerosas ou na previsão de doenças, mas com uma grande advertência: não há como identificar quais fatores o programa de aprendizado profundo usa para chegar à sua conclusão.

Visão computacional & # 8211 a capacidade dos computadores de identificar objetos, cenas e atividades em imagens usando técnicas para decompor a tarefa de analisar imagens em peças gerenciáveis, detectando as bordas e texturas de objetos em uma imagem e comparando imagens a objetos conhecidos para classificação.

Linguagem natural / processamento de fala & # 8211 a capacidade dos computadores de trabalhar com texto e linguagem da mesma forma que os humanos, por exemplo, extraindo significado do texto / fala ou até mesmo gerando texto legível, estilisticamente natural e gramaticalmente correto.

Computação cognitiva - um termo relativamente novo, preferido pela IBM, a computação cognitiva aplica o conhecimento da ciência cognitiva para construir uma arquitetura de vários subsistemas de IA - incluindo aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural, visão e interação humano-computador - para simular processos de pensamento humano com o objetivo de tomar decisões de alto nível em situações complexas. De acordo com a IBM, o objetivo é ajudar os humanos a tomar melhores decisões, ao invés de tomar as decisões por eles.

Automação de processos robóticos (RPA) - software de computador configurado para capturar e interpretar automaticamente os aplicativos existentes para processar uma transação, manipular dados, disparar respostas e comunicar-se com outros sistemas digitais. A principal diferença em relação às ferramentas de automação empresarial, como gerenciamento de processos de negócios (BPM), é que a RPA usa software ou robôs cognitivos para executar e otimizar operações de processo, em vez de operadores humanos. ”

Inteligência Artificial Geral (AGI) - este é um termo futurista aplicado ao potencial das máquinas para "executar com sucesso qualquer tarefa intelectual que um ser humano possa." Também conhecido como & # 8220IA forte,” “IA superinteligente" e "AI completo, ”A definição normalmente abrange poderes de intuição, emoção e discernimento estético - ou, em uma palavra, consciência. Relacionado ao AGI é “a singularidade, ”Outro conceito futurista em torno da ideia de que AGI irá desencadear“ crescimento tecnológico descontrolado ..., uma 'reação descontrolada' de ciclos de autoaperfeiçoamento ... resultando em uma superinteligência poderosa que, qualitativamente, ultrapassaria em muito toda a inteligência humana. ” AGI contrasta com & # 8220IA aplicada,” “AI estreito& # 8221 e & # 8220IA fraca, & # 8221 que é limitado em escopo AI para lidar com uma tarefa ou problema específico.

Se a IA, amplamente definida, permanece aplicada / restrita / fraca, como é hoje, ou se torna geral / forte / super / completa, é o grande debate sobre tecnologia de nosso tempo.


Uso de inteligência artificial na detecção da doença de Alzheimer

Conclusões e direções futuras

As técnicas de IA estão se tornando cada vez mais eficazes em diagnósticos baseados em imagens, detecção de doenças e gerenciamento de riscos. Várias soluções técnicas e práticas ainda são necessárias para solucionar todo o seu potencial. Neste capítulo, é apresentado o uso de técnicas de IA na detecção de DA revisado e estados relacionados usando diferentes técnicas de imagem estrutural. Além disso, as técnicas de IA são revisadas para a detecção de AD, o que resulta em graves problemas de saúde. Vários estudos implementados com diferentes conjuntos de dados de imagens usando técnicas de IA. Em relação à comparação de algoritmos de IA, os CNNs revelaram melhor acurácia em relação às técnicas convencionais de aprendizado de máquina na detecção de AD. Em conclusão, diferentes técnicas de IA são revisadas para o diagnóstico de DA. Propõe-se que as CNNs obtiveram os melhores resultados na detecção de DA.

A aplicação de IA tem maior potencial para desenvolvimentos importantes em distúrbios neurológicos e alcançou bom desempenho na detecção de DA. No entanto, vários aprimoramentos são necessários para realizar todo o potencial da IA ​​na detecção de DA. Inicialmente, como as técnicas de IA são complexas, é necessário empregar conjuntos de dados com coortes muito maiores, além de tamanhos de amostra pequenos ou modestos. Para realizar isso, são necessárias parcerias multicêntricas, onde os dados são coletados empregando as mesmas condições de gravação e procedimentos de digitalização em todos os locais. Além disso, o tamanho da amostra pode ser aumentado por meio de iniciativas de compartilhamento de dados em vários locais, como ADNI para AD. Então, a combinação de diferentes técnicas de IA torna possível alcançar melhorias notáveis ​​em IA nos próximos anos. Na última etapa, pode-se antecipar que o número cumulativo de estudos de detecção de AD pode utilizar o aprendizado de transferência que inclui o emprego de recursos previamente aprendidos de uma grande amostra de imagens semelhantes. Além disso, a técnica de aumento pode ser benéfica no âmbito da detecção de AD. Isso pode ser realizado aumentando o tamanho da amostra utilizando as transformações de dados de tal forma que o modelo treinado seja invariável para tais transformações. A utilização de aumento também pode ser usada para eliminar o problema de tamanhos de amostra modestos, reduzindo o tempo de apreensão. Finalmente, o emprego de IA para prever pontuações constantes pode ser utilizado para estudos futuros com possível emprego médico (Vieira et al., 2017). Até agora, apenas uma pesquisa empregou DNN para prever pontuações médicas de exames estruturais de ressonância magnética em pacientes com DA (Brosch et al., 2013). Como conclusão, a capacidade das técnicas de IA de aprender ilustrações abstratas e complexas por meio de transformações não lineares pode alcançar resultados promissores na detecção de AD. Enquanto isso, ainda existem desafios significativos para superar os resultados apresentados aqui fornecem indicação primária para o possível papel das técnicas de IA no próximo progresso de indicadores preditivos e diagnósticos de AD.


IA forte

A inteligência artificial forte (IA), também conhecida como inteligência artificial geral (AGI) ou IA geral, é uma forma teórica de IA usada para descrever uma certa mentalidade de desenvolvimento de IA. Se os pesquisadores fossem capazes de desenvolver IA forte, a máquina exigiria uma inteligência igual à dos humanos, ela teria uma autoconsciência que tem a capacidade de resolver problemas, aprender e planejar o futuro.

A IA forte visa criar máquinas inteligentes que são indistinguíveis da mente humana. Mas, assim como uma criança, a máquina de IA teria que aprender por meio de informações e experiências, progredindo constantemente e aprimorando suas habilidades ao longo do tempo.

Embora os pesquisadores de IA nos setores acadêmico e privado estejam investidos na criação de inteligência geral artificial (AGI), ela só existe hoje como um conceito teórico versus uma realidade tangível. Enquanto alguns indivíduos, como Marvin Minsky, foram citados como sendo excessivamente otimistas no que poderíamos realizar em algumas décadas no campo da IA, outros diriam que os sistemas de IA fortes nem mesmo podem ser desenvolvidos. Até que as medidas de sucesso, como inteligência e compreensão, sejam explicitamente definidas, eles estão corretos nessa crença. Por enquanto, muitos usam o teste de Turing para avaliar a inteligência de um sistema de IA.


O que é IA fraca?

A IA fraca, também conhecida como IA estreita, é uma inteligência artificial com funcionalidade limitada. IA fraca refere-se ao uso de algoritmos avançados para realizar tarefas de raciocínio ou solução de problemas específicos que não abrangem toda a gama de habilidades cognitivas humanas. Por exemplo, os assistentes pessoais baseados em voz, como Siri e Alexa, podem ser considerados programas de IA fracos porque operam dentro de um conjunto limitado de funções predefinidas, o que significa que geralmente têm uma resposta programada. A IA fraca não está tão entusiasmada com os resultados da IA; ela é simplesmente a visão de que o comportamento inteligente pode ser modelado e usado por máquinas para resolver tarefas e problemas complexos. Mas só porque uma máquina pode se comportar de maneira inteligente não prova que ela seja realmente inteligente como um ser humano. O melhor exemplo de IA fraca é Siri e Alexa, ou Google Search.


Diferença entre IA forte e IA fraca

A Inteligência Artificial (IA) é o campo da ciência da computação dedicado ao desenvolvimento de máquinas que serão capazes de imitar e realizar as mesmas tarefas que um ser humano faria. Os pesquisadores de IA gastam tempo para encontrar uma alternativa viável para a mente humana. O rápido desenvolvimento dos computadores após sua chegada, há 50 anos, ajudou os pesquisadores a dar grandes passos em direção ao objetivo de imitar um ser humano. Aplicações modernas como reconhecimento de fala, robôs jogando xadrez, tênis de mesa e tocando música vêm realizando o sonho desses pesquisadores. Mas, de acordo com a filosofia da IA, a IA é considerada dividida em dois tipos principais, a saber, IA fraca e IA forte. A IA fraca é o pensamento voltado para o desenvolvimento de tecnologia capaz de realizar movimentos pré-planejados com base em algumas regras e aplicá-las para atingir determinado objetivo. Em oposição a isso, a Strong AI está desenvolvendo tecnologia que pode pensar e funcionar de forma semelhante aos humanos, não apenas imitando o comportamento humano em um determinado domínio.

O princípio por trás da IA ​​fraca é simplesmente o fato de que as máquinas podem ser feitas para agir como se fossem inteligentes. Por exemplo, quando um jogador humano joga xadrez contra um computador, o jogador humano pode sentir como se o computador estivesse realmente fazendo movimentos impressionantes. Mas o aplicativo de xadrez não está pensando e planejando de forma alguma. Todos os movimentos que ele faz são previamente alimentados por um humano no computador e é assim que é garantido que o software fará os movimentos certos nos momentos certos.

O princípio por trás da IA ​​forte é que as máquinas poderiam ser feitas para pensar ou, em outras palavras, poderiam representar mentes humanas no futuro. Se for esse o caso, essas máquinas terão a capacidade de raciocinar, pensar e realizar todas as funções que um ser humano é capaz de fazer. Mas, de acordo com a maioria das pessoas, essa tecnologia nunca será desenvolvida ou, pelo menos, levará muito tempo. No entanto, o Strong AI, que está em seu estágio inicial, promete muito devido aos recentes desenvolvimentos em nanotecnologia. Nanobots, que podem nos ajudar a combater doenças e também nos tornar mais inteligentes, estão sendo projetados. Furthermore, the development of an artificial neural network, which can function as a proper human being, is being looked at as a future application of Strong AI.

What is the difference between Strong AI and Weak AI?

Weak AI and Strong AI are two types of AI, classified based on the goals that the corresponding sets of researchers are focused on achieving. Weak AI is focused towards the technology which is capable of carrying out pre-planned moves based on some rules and applying these to achieve a certain goal but, Strong AI is based on coming up with a technology that can think and function very similar to humans. So, the applications of Weak AI make the humans feel as that the machines are acting intelligently (but they are not). Contrastingly, the applications of Strong AI will (someday) actually act and think just as a human, as opposed to just making the humans feel that the machines are intelligent.


Extended Turing Tests

Unfortunately, this test does nothing to help guide is towards better programs that are more likely to pass the test. And that’s where psychological theory comes into play. If we can develop a protocol to analyze different AGI applications, in order to see which ones are closer to having a human-like intelligence, then we can select methodologies that move us in the right direction.

There’s a lot of work that needs to be done in creating evaluations for artificial intelligence applications. One of the greatest pitfalls is that most interaction between AI and humans is text based. Verbal communication is possible, but it’s hard to produce convincing verbalization. A robotic sounding voice would automatically give away which person is real and which one isn’t, unless the voice of the human participants was masked.

IQ tests are also problematic, because many of them have visual components. However, it should be possible to create a purely oral IQ test, where the proctor asks verbal questions, and the answer is provided in a verbal response, without the need for any writing or drawing.

The test should focus more on analyzing the ability to think abstractly, recall information, and synthesize new knowledge, as well as analyze emotional and social intelligence. The development of this kind of test would require a significant number of people from multiple backgrounds, including psychology, childhood development, mental health practitioners, and of course computer scientists. But it’s an important test for the development of true AGI, as well as the evaluation of the health of those future members of our society.

I truly hope that through the development of new tests we can drive artificial general intelligence forward and create true AI. I also hope that these tests will eventually be usable as a way to identify mental health issues in these new members of our community. But such a project will require a lot of cooperation between many researchers in numerous fields of study.


AI Vs AGI: What's The Difference?

In today's society, it can be hard to operate without relying on technology one way or another. Electronics have become an essential part of our daily operations. It seems we all use technology for productivity and communication.

Can you imagine what would happen if we all stopped relying on technology all of a sudden? The world would be chaos at first, which further proves how much society depends on technological innovation.

One of these innovations revolves around artificial intelligence (AI). Though it used to only be in science fiction novels, AI is now a true venture for many businesses of today, including my own. In addition, much research is also being done regarding artificial general intelligence (AGI, or general AI), which is a more specific branch.

What, though, are the exact differences between the two subjects? This article will explore the separation between AI and the heavier AGI.

A Lot Of Research And Development Still Needs To Be Done

Before we dive too deep into AI, it's important to note that this is still a new field of research. Scientists and AI experts everywhere are still developing the best programs and innovations they can think of. It might be a long time before we reach the "end" of AI development.

The good news is that many businesses are taking advantage of the developments already made. As a matter of fact, 72% of business leaders consider AI development as an essential part of their business's future success.

Since the subject is still new, some definitions are still fluid to an extent. When we talk about AI, for example, many experts would include AGI in the category of AI. Others, though, would claim there is a distinct difference.

It might be easy to think about AI as a broad field, while AGI is a more specific focus within it. General AI applies some of the same concepts, even. Below are the two distinctly separate definitions that the industry has come to generally accept.

AI Is Based On Human Cognition

Many would argue that AI itself is centered around performing cognitive tasks that every human can perform. These tasks include things like predictive marketing or complex calculations. Sure, a human could perform them, but allowing machine learning to sift through data on our behalf saves us valuable thinking power.

In fact, many businesses are starting to incorporate AI innovations. What's one of the top reasons they're now considering the technology? Well, most of them agree that possibilities in marketing could be perfect for AI technology.

AI, in essence, is designed to make life easier for humans in their daily lives. This design is programmed to be useful from the outset.

In other words, AI functions are preprogrammed beforehand. The "decisions" machine learning makes are logical ones based on empirical data. The goal of general AI, though, is to take these decisions a step further.

General AI Is Based On Human Intellectual Ability

General AI might be considered to fall under the umbrella of AI as a whole. It's sometimes referred to as strong AI or strict AI. That's because general AI expects the machine to be equally as smart as a human.

General AI would expect a machine to perform functions that are now only seen in science fiction robots. We don't have a machine available, for example, that could walk into a home and do laundry for the entire household.

The number of decisions and intellectual energy require are still too far-fetched. Sure, a machine might be able to locate laundry baskets and sort the clothes by color. What about random clothing items that were thrown around a teenage boy's untidy room, though? Or, how would the machine know which items are only for dry-cleaning? Some decisions that humans take for granted would overwhelm a simple machine's mind.

Another case would be a decision in which "human instinct" comes into play. For example, sometimes we go with our "gut" to determine which food product to purchase at the store. A machine might not care about a brand name as much as the lowest priced item.

In other words, if it can't be directly programmed into a machine, odds are that it won't be able to make heavy intellectual decisions. This ability still is reserved for the part within all of us that is "human."

Don't Forget About Superintelligence

There is yet another category under AI as a whole that might be of interest. This would be "superintelligence," which is also only a part of science fiction still.

Such superintelligence is more of a general fear of those who don't fully understand the limits of real AI technology. These people are concerned that AI could someday surpass all human intelligence. While it makes for a great adventure movie, superintelligence is not at present a realistic concern for experts.

How Can AI Or General AI Benefit Businesses Today?

As mentioned above, many business leaders are starting to appreciate the possible applications of AI. Since the field is still fresh, no one knows just to what extent those applications could assist us.

Humanity has always been optimizing and automating business operations to reduce corporations' bottom lines. As this displacement of the workforce might be frightening, it still opens up endless productive possibilities for everyone.

Technology and innovation deserve to be given a fighting chance to truly benefit humanity. A solid understanding of AI is beneficial for all professionals these days. Some professionals dedicated to AI and its progress continue to push for the spread of this exciting technology.

Stay Informed About Technology And AI Innovations

Such a broad field of research deserves to be thoroughly explored for the benefit of humanity. All kinds of perspectives and expertise could expand the possibilities of general AI innovation. It's important to stay informed and updated on the progress so you don't get left behind in the modern business world.

Continue researching and learning about AI and technology. The potential applications of the field might end up benefiting your ventures someday.


AI Definitions: Machine Learning vs. Deep Learning vs. Cognitive Computing vs. Robotics vs. Strong AI….

AI is the compelling topic of tech conversations du jour, yet within these conversations confusion often reigns – confusion caused by loose use of AI terminology.

The problem is that AI comes in a variety of forms, each one with its own distinct range of capabilities and techniques, and at its own stage of development. Some forms of AI that we frequently hear about, such as Artificial General Intelligence, the kind of AI that might someday automate all work and that we might lose control of – may never come to pass. Others are doing useful work and are driving growth in the high performance sector of the technology industry.

These definitions aren’t meant to be the final word on AI terminology, the industry is growing and changing so fast that terms will change and new ones will be added. Instead, this is an attempt to frame the language we use now. We invite your feedback in the hope of encouraging discussion and greater clarity, and we plan to update this list over time.

Our source for all but the last of these definitions is a company well-versed in AI: Pegasystems, for more than 30 years a developer of operations and customer engagement software and a company that studies the implications and impacts of AI in the workplace.

Inteligência artificial, in Pegasystem’s definition, “is a broad term that covers many sub-fields of computer science that aim to build machines that can do things that require intelligence when done by humans. These sub-fields include:

Machine learning – rooted in statistics and mathematical optimization, machine learning is the ability of computer systems to improve their performance by exposure to data without the need to follow explicitly programmed instructions. Machine learning is the process of automatically spotting patterns in large amounts of data that can then be used to make predictions.

Deep learning – this is a relatively new and hugely powerful technique that involves a family of algorithms that processes information in deep “neural” networks where the output from one layer becomes the input for the next one. Deep learning algorithms have proved hugely successful in, for example, detecting cancerous cells or forecasting disease but with one huge caveat: there’s no way to identify which factors the deep learning program uses to reach its conclusion.

Computer vision – the ability of computers to identify objects, scenes and activities in images using techniques to decompose the task of analyzing images into manageable pieces, detecting the edges and textures of objects in an image and comparing images to known objects for classification.

Natural language/speech processing – the ability of computers to work with text and language the way humans do, for instance, extracting meaning from text/speech or even generating text that is readable, stylistically natural, and grammatically correct.

Cognitive computing – a relatively new term, favored by IBM, cognitive computing applies knowledge from cognitive science to build an architecture of multiple AI subsystems – including machine learning, natural language processing, vision, and human-computer interaction – to simulate human thought processes with the aim of making high level decisions in complex situations. According to IBM, the aim is to help humans make better decisions, rather than making the decisions for them.

Robotic Process Automation (RPA) – computer software that is configured to automatically capture and interpret existing applications for processing a transaction, manipulating data, triggering responses and communicating with other digital systems. The key difference…from enterprise automation tools like business process management (BPM) is that RPA uses software or cognitive robots to perform and optimize process operations rather than human operators.”

Artificial general intelligence (AGI) – this is a futuristic term applied to the potential for machines to “successfully perform any intellectual task that a human being can.” Also known as “strong AI,” “super-intelligent AI" e "full AI,” the definition typically encompasses powers of intuition, emotion and aesthetic discernment – or, in a word, consciousness. Related to AGI is “the singularity,” another futuristic concept around the idea that AGI will trigger “runaway technological growth…, a ‘runaway reaction’ of self-improvement cycles…resulting in a powerful superintelligence that would, qualitatively, far surpass all human intelligence.” AGI contrasts with “applied AI,” “narrow AI” and “weak AI,” which is AI limited in scope to handling a specific task or problem.

Whether AI, broadly defined, remains applied/narrow/weak, as it is today, or becomes general/strong/super/full is the great technology debate of our time.


Types of AI: distinguishing between weak, strong, and super AI

By now, you’re probably pretty familiar with the term ‘artificial intelligence’.

You likely already know that AI is a computer’s ability to ‘think’ and act intelligently.

You might already understand terms like machine learning and natural language processing.

But what about distinguishing between the different types of AI? Weak, strong, super, narrow, wide, ANI, AGI, ASI — there are seemingly a lot of labels for types of AI.

So, even if you know what AI is and what it does, determining which type you’re talking about isn’t so clear.

For all the labels, there are only three main types of AI: weak AI, strong AI, and super AI.

Here’s how to tell them apart.

Weak AI

Weak AI is both the most limited and the most common of the three types of AI. It’s also known as narrow AI or artificial narrow intelligence (ANI).

Weak AI refers to any AI tool that focuses on doing one task really well. That is, it has a narrow scope in terms of what it can do. The idea behind weak AI isn’t to mimic or replicate human intelligence. Rather, it’s to simulate human behaviour.

Weak AI is nowhere near matching human intelligence, and it isn’t trying to.

A common misconception about weak AI is that it’s barely intelligent at all — more like artificial stupidity than AI. But even the smartest seeming AI of today are only weak AI.

In reality, then, narrow or weak AI is more like an intelligent specialist. It’s highly intelligent at completing the specific tasks it’s programmed to do.

Strong AI

The next of the types of AI is strong AI, which is also known as general AI or artificial general intelligence (AGI). Strong AI refers to AI that exhibits human-level intelligence. So, it can understand, think, and act the same way a human might in any given situation.

In theory, then, anything a human can do, a strong AI can do too.

We don’t yet have strong AI in the world it exists only in theory.

For a start, Moravec’s paradox has us struggling to replicate the basic human functions like sight or movement. (Though image and facial recognition mean that AI is now learning to ‘see’ and categorise.)

Add to this that currently, AI is only capable of the few things we program into it, and it’s clear that strong AI is a long way off. It’s thought that to achieve true strong AI, we would need to make our machines conscious.

Super AI

But if strong AI already mimics human intelligence and ability, what’s left for the last of the types of AI?

Super AI is AI that surpasses human intelligence and ability. It’s also known as artificial superintelligence (ASI) or superintelligence. It’s the best at everything — maths, science, medicine, hobbies, you name it. Even the brightest human minds cannot come close to the abilities of super AI.

Of the types of AI, super AI is the one most people mean when they talk about robots taking over the world.

Or about AI overthrowing or enslaving humans. (Or most other science fiction AI tropes.)

But rest assured, super AI is purely speculative at this point. That is, it’s not likely to exist for an exceedingly long time (if at all).

Types of AI

Distinguishing between types of AI means looking at what the technology can do. If it’s good at specific actions only, it’s narrow or weak AI. If it operates at the same level as a human in any situation, it’s strong AI. And, if it’s operating far above the capacity any human could hope for, it’s artificial superintelligence.

So far, we’ve only achieved the first of the three types of AI — weak AI. As research continues, it’s reasonable to strive for strong AI.

Super AI, meanwhile, will likely remain the stuff of science fiction for a long while yet.


Use of artificial intelligence in Alzheimer’s disease detection

Conclusions and future directions

AI techniques are becoming progressively effective in image-based diagnosis, disease detection, and risk management. Several technical and hands-on solutions still required to solve their full potential. In this chapter, the use of AI techniques in the detection of AD reviewed and related states by using different structural imaging techniques is presented. Moreover, AI techniques are reviewed for AD detection which results in severe health-related problems. Several studies implemented with different image datasets using AI techniques. Regarding the comparison of AI algorithms, CNNs revealed better accuracy as compared to the conventional machine learning techniques in AD detection. In conclusion, different AI techniques are reviewed for the diagnosis of AD. It is proposed that CNNs achieved the best results in detecting AD.

The application of AI has greater potential for important developments in neurologic disorders and has achieved good performance in AD detection. However, numerous enhancements are needed in order to realize the full potential of AI in AD detection. Initially, since the AI techniques are complex, it is required to employ dataset with much bigger cohorts apart from small or modest sample sizes. In order to realize this, multicenter partnerships, where the data is collected employing the same recording conditions and scanning procedures across sites is needed. Also, the sample size can be increased through multisite data-sharing initiatives, like ADNI for AD. Then, the combination of different AI techniques makes it possible to achieve noteworthy improvements in AI in the coming years. In the last step, it can be anticipated that the cumulative number of AD detection studies can utilize the transfer learning that includes employing previously learned features from a large sample of similar images. Moreover, augmentation technique can be beneficial in the framework of AD detection. This can be realized by increasing the sample size utilizing the data transformations in such a way that the trained model will be invariant to such transformations. The utilization of augmentation may also be used to eliminate the problem of modest sample sizes by reducing the prepossessing time. Finally, the employment of AI to envisage constant scores might be utilized for future studies with possible medical employment ( Vieira et al., 2017 ). Until now, only one research has employed DNN to envisage medical scores from structural MRI scans in AD patients ( Brosch et al., 2013 ). As a conclusion, the ability of AI techniques to learn abstract and complex illustrations by means of nonlinear transformations may achieve hopeful results in AD detection. Meanwhile there exists still significant challenges to overcome the results presented here afford primary indication for the possible role of AI techniques in the forthcoming progress of predictive and diagnostic indicators of AD.


What is the difference between the objectives of Strong-AI (AGI) and Cognitive Science?

Cog psy is principally concerned with understanding natural cognition. Strong AI is principally concerned with engineering artificial cognition.

But as the great Richard Feynman once said:

What I cannot create, I do not understand.

haha yeah, I plan to expand it further when I got the time :)

I doubt AI models can teach us about the brain directly, but what about using AI tools to conduct neuroscience research?

But as the great Richard Feynman once said:

> What I cannot create, I do not understand.

You said "Cog psy is principally concerned with understanding natural cognition.". Does it apply same to Cogitive Science?

The way I see it, CogSci's goal is to understand animal (including human) cognition, whereas AGI's goal is to build a machine that is generally intelligent. So the main differences are IMO "understand vs. build" and "animal vs. general", although I suspect some people will want to debate that second dichotomy as some AGI researchers are definitely focusing on humans and perhaps there are cognitive scientists who want to make general statements about intelligence that aren't limited to what we currently see in animals.