Weak AI

Слабый ИИ — это искусственный интеллект, созданный для выполнения конкретной задачи или ограниченного набора задач, например распознавания лиц, расшифровки речи или рекомендации товаров, без общего понимания или осознания своих действий. В повседневной речи слабый ИИ — синоним узкого искусственного интеллекта (ANI), и, согласно большинству определений, к нему относится каждая используемая сегодня система ИИ. «Слабый» означает ограниченную область применения: в рамках своей задачи слабая система ИИ может превзойти любого эксперта-человека.

Происхождение термина#

Философ Джон Серль ввел термины «слабый» и «сильный ИИ» в статье 1980 года «Разум, мозг и программы», где представил аргумент китайской комнаты. По Серлю, слабый ИИ — это утверждение, что компьютеры являются мощными инструментами для моделирования и изучения сознания, а сильный ИИ — утверждение, что правильно запрограммированный компьютер буквально обладает сознанием и пониманием. В мысленном эксперименте человек находится в закрытой комнате и отвечает на вопросы, заданные на китайском языке, следуя англоязычной инструкции по манипуляциям с китайскими иероглифами. Люди снаружи, для которых китайский родной язык, верят ответам, но человек в комнате не понимает китайского; Серль утверждал, что компьютер, выполняющий программу, находится в таком же положении.

В последующие десятилетия эти термины перестали обозначать философские позиции и стали категориями возможностей. Сегодня «слабый ИИ» обычно означает узкий ИИ для конкретных задач, а «сильный ИИ» используют как синоним общего искусственного интеллекта (AGI).

Характеристики слабого ИИ#

• Компетентность в рамках задачи: Слабая система ИИ выполняет задачу, для которой ее создали или обучили. Модель, обученную читать рентгеновские снимки грудной клетки, нельзя использовать для чтения маммограмм, не говоря уже об игре в шахматы, без новых обучающих данных и повторного обучения.
• Чувствительность к дрейфу данных: Современный слабый ИИ усваивает статистические закономерности из данных, поэтому его точность сохраняется только для входных данных, похожих на обучающие. При изменении реальных входных данных модель может ошибаться, продолжая при этом сообщать о высокой уверенности.
• Нет собственного понимания и целей: Система преобразует входные данные в выходные. Она не осознаёт, что такое пешеход или опухоль, и не преследует никаких целей помимо той, для достижения которой её оптимизировали.
• Сверхчеловеческие возможности в своей области: Узкая специализация не мешает выдающимся результатам. AlphaFold 2 от DeepMind предсказывает структуры белков с точностью, близкой к лабораторным методам. За эту работу Демис Хассабис и Джон Джампер получили долю Нобелевской премии по химии 2024 года.

Слабый ИИ и сильный ИИ#

• Слабый ИИ (ANI): Существует уже сегодня и охватывает весь внедрённый ИИ. Термин «ANI» подчёркивает узкие возможности системы, а «слабый ИИ» также подразумевает исходный вопрос Серла о том, понимает ли машина хоть что-нибудь.
• Сильный ИИ (AGI): Гипотетическая концепция. В общепринятом значении — система, сопоставимая с человеком практически во всех когнитивных задачах и способная осваивать новые без специальной разработки под каждую задачу; в понимании Серла — машина с подлинным сознанием.
• Искусственный сверхинтеллект (ASI): Гипотетическая концепция. Система, превосходящая лучших людей практически во всех областях; именно такой сценарий лежит в основе идеи технологической сингулярности.

Примеры слабого ИИ#

• Компьютерное зрение: Системы помощи водителю обнаруживают пешеходов и дорожную разметку, а заводские камеры проверяют детали на наличие дефектов. Ultralytics YOLO26 специализируется именно на таких задачах: одно семейство моделей поддерживает обнаружение объектов, сегментацию экземпляров и семантическую сегментацию, оценку глубины, классификацию, оценку позы и ориентированные ограничивающие рамки, а каждая обученная модель решает только ту задачу и распознаёт только те классы, на которых её обучали.
• Распознавание речи: Программы для диктовки, инструменты создания субтитров и голосовые помощники преобразуют устную речь в текст.
• Рекомендательные системы: Стриминговые и торговые сервисы ранжируют товары для каждого пользователя на основе истории просмотров и покупок.
• Игры: Deep Blue от IBM победил чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова в 1997 году и не умел ничего другого.

Остаётся ли генеративный ИИ слабым ИИ?#

Большие языковые модели (LLMs) пишут код, переводят, суммируют и отвечают на вопросы об изображениях, из-за чего их становится трудно назвать узкоспециализированными. В статье Microsoft Research 2023 года о GPT-4 описывались «проблески общего искусственного интеллекта». Те, кто относит LLM к узкоспециализированному ИИ, указывают на неравномерность способностей — явление, называемое зубчатым интеллектом, — и на то, что веса перестают обучаться после завершения тренировки. Закон ЕС об ИИ не использует категории слабого и сильного ИИ, а регулирует такие системы как модели ИИ общего назначения; требования к их поставщикам действуют с 2 августа 2025 года.