В настоящее время наука различает три основных типа искусственного интеллекта:

Artificial Narrow Intelligence (ANI) – ограниченный искусственный интеллект, который полностью подчинён человеку, может решать задачи только в рамках заданной области и не способен на самостоятельные действия и развитие. Это полностью доступный сейчас тип искусственного интеллекта, применяемый в голосовых помощниках, системах виртуальной реальности, рекомендательных механизмах, компьютерных играх, аналитике и других решениях;

Artificial General Intelligence (AGI) – общий или «сильный» искусственный интеллект, который способен превосходить людей при выполнении любой интеллектуальной задачи и может воспроизвести когнитивные способности человеческого мозга. При решении незнакомой задачи AGI может использовать нечёткую логику для применения знаний из одной области к другой и автономного поиска решения задачи. Эти машины способны учиться через вводимые данные и опыт, постоянно развивать свои способности с течением времени и планировать будущее. Хотя исследователи искусственного интеллекта как в академических кругах, так и в частном секторе инвестируют в создание общего искусственного интеллекта, сегодня он существует только как теоретическая концепция, а не материальная реальность;

Artificial Super Intelligence (ASI) – суперинтеллект, который превосходит человеческий разум во всех областях и вероятно станет незаменимым помощником человечества в отдалённом будущем, способным решать самые сложные проблемы, стимулировать научные открытия и создавать новые возможности для улучшения качества жизни. Различные сценарии развития человечества зависят от того, сможем ли мы создать суперинтеллект, который будет служить нашим интересам и целям, и сможем ли мы его полностью контролировать.

Примерами ограниченного AI сегодня являются самоуправляемые автомобили, которые предназначены для выполнения конкретной задачи управления транспортным средством, и голосовые помощники, которые предназначены для понимания и реагирования на голосовые команды человека. ANI также используется в производстве (автоматизация сборочных линий), в банковской сфере (чат-боты, распознавание клиентов, оценка рисков), логистике, торговле и других сферах деятельности.

Разработка общего искусственного интеллекта (AGI) идёт с применением различных способов, в том числе с помощью алгоритмов машинного обучения (ML), которые позволяют компьютерным системам учиться и адаптироваться к изменяющимся данным с течением времени, а также алгоритмов обработки естественного языка (NLP), которые позволяют компьютерам понимать и интерпретировать человеческий язык. AGI ещё в значительной степени теоретичен и не имеет широкого применения, поскольку требует разработки алгоритмов машинного обучения, позволяющих компьютерным системам учиться и адаптироваться более общим и гибким образом.

Машинное обучение (ML) позволяет искусственному интеллекту обучаться без непосредственных инструкций за счёт автономного использования математических моделей данных. При помощи алгоритмов машинного обучения выявляются закономерности в данных, на основе которых создаётся модель данных для прогнозирования. Чем больше данных обрабатывает такая модель и чем дольше она используется, тем точнее становятся результаты.

Это очень похоже на то, как человек оттачивает навыки на практике с течением времени. Благодаря адаптивному характеру ML оно отлично подходит для сценариев, в которых данные постоянно изменяются или написать код для решения задачи фактически невозможно. Глубокое обучение – это, более продвинутая форма машинного обучения, которая включает в себя использование нейронных сетей, которые моделируются по образцу структуры человеческого мозга.