Reactive Machines hoàn toàn có thể hiểu chính là công nghệ tiên tiến AI phản ứng. Đây là loại công nghệ nhân tạo, nó có năng lực nghiên cứu và phân tích những hành động khả thi nhất của chính nó và đối thủ cạnh tranh. Từ việc nghiên cứu và phân tích đó, AI phản ứng sẽ chọn ra được những hành vi, giải pháp kế hoạch tuyệt vời và hoàn hảo nhất và tối ưu nhất. Ở Lever đơn thuần nhất này, AI sẽ thực thi những hoạt động giải trí cơ bản như phản ứng lại với một số ít kích thích. Mô hình này sẽ không tàng trữ nguồn vào và không thực thi quy trình học tập. Có thể coi đây chính là tiến trình tiên phong của bất kể mạng lưới hệ thống AI nào .
Ví dụ cụ thể cho AI phản ứng đó chính là Static model (mô hình tĩnh). Mô hình này thường chỉ mang những kiến trúc đơn giản và dễ dàng được tìm thấy trên các kho lưu trữ GitHub (thường được các lập trình viên sử dụng). Chính bởi vậy các mô hình này có thể được tải xuống, chuyển đi từ đó nạp trực tiếp vào bộ công cụ của các nhà phát triển không một chút phức tạp.
Cấp độ 2: Limited Memory
Limited Memory có hiểu là AI với bộ nhớ hạn chế. Ở Lever này, trí tuệ nhân tạo AI sẽ sử dụng những tài liệu đã tàng trữ để từ đó đưa ra 1 số ít Dự kiến. So với AI phản ứng, AI với bộ nhớ hạn chế sẽ mang một cấu trúc phức tạp hơn .
Có thể khẳng định chắc chắn có vẻ như mọi mô hình học máy lúc bấy giờ đều nhu yếu dạng AI này. Bộ nhớ hạn chế của công nghệ tiên tiến trên cũng được chia thành 03 phân loại nhỏ :
- Học tăng cường ( Reinforcement learning ) : Các quy mô này sẽ thực thi học cách đưa ra Dự kiến từ chính những chu kỳ luân hồi thử nghiệm hoặc thậm chí còn là từ những sai sót đã từng xảy ra .
- Bộ nhớ ngắn hạn-dài hạn (Long short-term memory
): Có thể nói để dự đoán các kết quả tiếp theo trong một trình tự cụ thể, LSTM gắn thẻ quan trọng hơn dành cho thông tin diễn ra trong thời gian gần, và mức độ quan trọng này có thể lần lượt giảm xuống theo trình tự xa dần về quá khứ.
- Mạng đối nghịch phát sinh (Generative adversarial network) sẽ gồm có hai mạng thần kinh đó chính là mạng phân biệt và mạng tạo sinh. Trong đó quy mô tạo sinh ( mô hình sinh mẫu ) sẽ đảm nhiệm việc tạo ra những tài liệu ứng viên. Còn quy mô phân biệt ( discriminative Model ) sẽ đảm nhiệm việc nhìn nhận chúng. Sự cạnh tranh đối đầu giữa 2 quy mô này sẽ quản lý và vận hành theo cách phân phối tài liệu. Trong trong thực tiễn, AI với bộ nhớ thời gian ngắn hoàn toàn có thể được quản lý và vận hành theo 2 cách. Cách tiên phong đó chính là quy mô sẽ liên tục được đào tạo và giảng dạy dựa trên những loại tài liệu mới. Còn cách thứ hai thì quy mô này sẽ được tự động hóa học tập từ hành vi của chính nó .
Cấp độ 3: Theory of Mind
Giai đoạn này hoàn toàn có thể gọi bằng cái tên đó chính là AI dựa trên kim chỉ nan tâm ý. Hiện nay, con người mới đang tiệm cận được Lever AI này. Những tín hiệu tiên phong của AI Theory of Mind ( ToM ) hoàn toàn có thể thuận tiện phát hiện ở những phương tiện đi lại tự hành khi mà AI mở màn tương tác và hiểu biết hơn về tâm lý cũng như cảm hứng của con người .
Được tăng trưởng dựa trên triết lý tâm ý, loại AI này có tiềm năng để trở thành một người bạn sát cánh của con người, chứ không đơn thuần là một cỗ máy triển khai những câu lệnh của người dùng mà không chăm sóc đến yếu tố thực sự của họ .
Cấp độ 4: Self-Aware
Self-Aware chính là AI tự nhận thức. Có thể coi đây chính là cấp độ phát triển cao nhất của AI. Tương tự như trong các phim khoa học viễn tưởng, khi đạt đến cấp độ này, AI có khả năng tiến hành tự nhận thức và tiến hành tư duy một cách độc lập so với con người.
Ở Lever này mức độ chi phối của AI với con người sẽ được giảm đi và AI sẽ tăng trưởng và có năng lực nhận thức cũng như tư duy tiêu biểu vượt trội. Vì vậy nên khi tăng trưởng AI tới Lever này thì con người cần hết thức thận trọng tránh để công nghệ tiên tiến được tạo ra và bị khuynh hướng để làm những hành vi tác động ảnh hưởng xấu đi tới con người .
Như vậy, tổng kết lại chúng ta nhận thấy AI hiện đang có tới 4 cấp độ phát triển. Phần lớn các ứng dụng hiện nay thì chỉ đang dừng ở cấp thứ 2 là AI với bộ nhớ hạn chế. Dựa trên công nghệ vượt trội này, con người hoàn toàn có thể sáng tạo thêm nhiều giải pháp khác nhau trong các lĩnh vực y tế, dịch vụ, giáo dục, sản xuất,… giúp nâng cao chất lượng sống của con người.
