AI można podzielić na siedem typów w zależności od wydajności maszyn: maszyny reaktywne, maszyny z ograniczoną pamięcią, teoria umysłu, samoświadomość, ANI, AGI i ASI, jak krótko wyjaśniono poniżej.
- Maszyny reaktywne: Maszyny reaktywne to konwencjonalne typy sztucznej inteligencji, które mają ograniczone możliwości symulowania zdolności ludzkiego umysłu. Maszyny reaktywne działają bez funkcji opartych na pamięci, a więc nie są w stanie skorygować swoich obecnych działań na podstawie swoich przeszłych doświadczeń. Dlatego te maszyny nie są zdolne do „uczenia się”. Studiują otoczenie i wybierają najlepsze rozwiązanie spośród możliwych. Dobrze znanym przykładem jest Deep Blue, program szachowy IBM, który pokonał Garry’ego Kasparowa w latach 90. (Joshi, 2020). Deep Blue potrafi rozpoznać pionka na szachownicy, aby wykonać ruch, ale nie może zachować żadnej pamięci ani włączyć przeszłych doświadczeń do podejmowania obecnych decyzji.
- Ograniczona pamięć: Jak wynika z nazwy, te systemy sztucznej inteligencji mają niewielką ilość pamięci, a tym samym bardzo ograniczoną zdolność do zastosowania przeszłych doświadczeń do nowych decyzji. W tej grupie znajdują się m.in. chatboty, wirtualni asystenci oraz pojazdy autonomiczne. Wiele istniejących aplikacji należy do tej kategorii sztucznej inteligencji. Maszyny te mogą przechowywać dane przez krótki czas, ograniczony pojemnością ich pamięci. Oprócz możliwości maszyn reaktywnych, maszyny z ograniczoną pamięcią są w stanie uczyć się na podstawie danych historycznych, aby podejmować określone decyzje. Systemy AI wykorzystujące DL wymagają do treningu dużych ilości danych, które mogą przechowywać w swojej pamięci w celu rozwiązania bieżących/przyszłych problemów. Na przykład sztuczna inteligencja rozpoznawania obrazów może być wyszkolona na dużej liczbie obrazów i ich cechach, aby zidentyfikować zeskanowane obiekty. Każdy nowy obraz będzie wykorzystywał obrazy treningowe i, w oparciu o jego „doświadczenie uczenia się”, oznaczy nowy obraz lepszymi wynikami. Pojazd autonomiczny stale wykrywa ruchy wszystkich innych pojazdów wokół niego i dodaje je do swojej pamięci. Może przechowywać prędkość i schemat zmian pasów itp. pojazdów wokół niego i może bezpiecznie nawigować na podstawie tych danych.
- Teoria umysłu: to termin psychologiczny. Teoria umysłu to przyszłe systemy AI, które są obecnie planowane do opracowania. W zastosowaniu do sztucznej inteligencji oczekuje się, że systemy te będą miały inteligencję społeczną, aby zrozumieć emocje. Wspomniane wcześniej dwa rodzaje sztucznej inteligencji stanowią większość nowoczesnych systemów, przy czym tego typu i samoświadome rodzaje sztucznej inteligencji są opracowywane jako koncepcja, a prace wciąż trwają. Głównym celem budowania takiej sztucznej inteligencji jest symulowanie ludzkich emocji i przekonań za pomocą komputerów, które mogą wpływać na przyszłe decyzje. Na przykład, jeśli dwie osoby planują współpracę, powinny współdziałać, aby pracować efektywnie. Aby zrozumieć ludzkie zachowanie, wykorzystuje się różne modele, ale taki, który ma własny umysł, nie został jeszcze stworzony. Systemy te mogą rozumieć ludzkie wymagania i przewidywać zachowanie. Takie systemy mogą pomóc w przyszłości w oparciu o ludzkie oczekiwania. Taka sztuczna inteligencja będzie miała zdolność rozumienia ludzi poprzez interakcję z nimi i identyfikowanie ich potrzeb, emocji i wymagań. Na przykład, Bellhop Robot jest opracowywany dla hoteli, z możliwością oceny potrzeb osób, które chcą zatrzymać się w hotelu.
- Samoświadomość: te systemy sztucznej inteligencji mają poczucie jaźni i posiadają ludzką świadomość i reakcje. Maszyny z samoświadomością będą w stanie zrozumieć swój aktualny stan, a tym samym będą świadome siebie i będą wykorzystywać informacje do wnioskowania o emocjach innych. To oczekiwany kolejny etap rozwoju AI. Uważa się, że ten rodzaj sztucznej inteligencji osiągnie ostateczny cel rozwoju sztucznej inteligencji. Będzie miał własne emocje, potrzeby, przekonania i potencjalnie pragnienia. Taka sztuczna inteligencja będzie działać jak człowiek i zacznie przewidywać własne potrzeby i wymagania. Oczekuje się, że samoświadoma sztuczna inteligencja wielokrotnie zwiększy wydajność, ale może również prowadzić do katastrofy. Taka sztuczna inteligencja miałaby niebezpieczne pomysły, takie jak samozachowawczość, które nie zawsze mogą pokrywać się z życzeniami, a nawet z faktycznym fizycznym samopoczuciem ludzi. Takie maszyny będą jednak miały zdolność do rozwijania samoistnych działań. Jest to rodzaj sztucznej inteligencji związany z każdą apokaliptyczną przepowiednią końca ludzkiej cywilizacji.
- Sztuczna wąska inteligencja (ANI): ANI jest również znana jako słaba sztuczna inteligencja, to znaczy ta zaprojektowana i wyszkolona do wykonywania tylko jednego określonego rodzaju pracy (Rouse, 2020). Ta definicja obejmuje wszystkie istniejące AI, w tym te najbardziej skomplikowane. Każdą sztuczną inteligencję, która wykorzystuje ML i DL do samodzielnego uczenia się, można nazwać ANI. Ponieważ ANI wykonuje samodzielnie tylko określone zadanie ze względu na ograniczenia programistyczne, ma bardzo ograniczony lub wąski zestaw kompetencji. Systemy te odpowiadają wszystkim AI reaktywnej i ograniczonej pamięci. Przykładami są roboty przemysłowe i wirtualni asystenci osobiści, którzy wykorzystują słabą sztuczną inteligencję. Sztuczna inteligencja rozpoznawania mowy to kolejny przykład słabej sztucznej inteligencji, która identyfikuje wypowiadane słowa i konwertuje je na format do odczytu maszynowego.
- Sztuczna ogólna inteligencja (AGI): AGI jest również znana jako silna sztuczna inteligencja. Jego program może replikować zdolności poznawcze ludzkiego mózgu. Może wykonywać różnorodne zadania, a także uczyć się i poprawić się. Jest to system samouczący się, który może przewyższać ludzi w wielu dyscyplinach. Zapewnia zdolność postrzegania, rozumienia, uczenia się i funkcjonowania, tak jak robią to ludzie. Systemy AGI wykorzystują logikę rozmytą do zastosowania wiedzy dziedzinowej i automatycznego znalezienia rozwiązania nieznanego zadania. Takie systemy są w stanie znacznie skrócić czas potrzebny na szkolenie. Przykładami są robot Pillo, który może odpowiadać na pytania związane ze zdrowiem, czy AlphaGo, program komputerowy do gry planszowej Go, który pokonał Lee Sedola, profesjonalnego gracza z Korei Południowej.
- Sztuczna super inteligencja (ASI): ASI będzie prawdopodobnie przyszłym obszarem badań nad sztuczną inteligencją, ponieważ byłaby najbardziej wydajną inteligencją na świecie. ASI nie tylko będzie replikować inteligencję ludzi, ale także będzie dysponować znacznie większą pamięcią (tj. pamięcią), szybszą analizą danych i lepszymi uprawnieniami do podejmowania decyzji. Oczekuje się, że możliwości ASI przewyższą możliwości ludzi. Oczekuje się, że AGI i ASI doprowadzą w przyszłości do wielkiej rewolucji, ale mogą również zagrozić naszemu stylowi życia. Przykładem ASI jest Alpha 2, który jest pierwszym humanoidalnym robotem ASI.