Cu siguranță te-ai întrebat, măcar o dată, ce este inteligența artificială, cum funcționează aceasta, care sunt mecanismele din spatele roboților automatizați care, încetul cu încetul, devin parte integrantă a multor domenii de activitate – industrial, medical, comercial și multe altele. Inteligența artificială (AI, en. Artificial Intelligence) este o disciplină vastă care urmărește să înțeleagă și să proiecteze sisteme care prezintă proprietăți ale inteligenței, emblematică și definitorie fiind capacitatea „de a învăța”, adică de a obține cunoștințe din date. Este o definiție amplă care în niciun caz nu acoperă complexitatea acestui domeniu. În ”Artificial Intelligence: A Modern Approach”, autorii Peter Norvig și Stuart Russell scriu că inteligența artificială este „studiul agenților care primesc percepții din mediul înconjurător și, prin analiza acestora, reușesc să efectueze acțiuni”.

Explozia recentă a progreselor din acest domeniu se datorează, primul rând, unui subansamblu al inteligenței artificiale – învățarea automată și, în special, a dezvoltării tehnicilor de învățare profundă, în care computerele sunt programate „să învețe” asociații pe baza unor cantități foarte mari de date brute introduse, cum ar fi pixelii imaginilor digitale. Sistemele de învățare profundă au început să fie aplicate pe scară largă, stabilind noi repere în diferite domenii de activitate în care datele digitale joacă un rol esențial, existând un stimulent economic major în ceea ce privește automatizarea sarcinilor și predicția diferitelor răspunsuri: un robot n-are nevoie de salariu, nu cere zile libere și poate lucra chiar și 24 de ore pe zi.

„What is Artificial Intelligence Exactly?” – video explicativ oferit de ColdFusion

Ce este inteligența artificială?

După cum am spus, există numeroase persoane care încearcă să restrângă, sub forma unei definiții acceptate universal, acest concept. John McCarthy o oferă pe următoarea: „Este știința și ingineria creării de mașini inteligente și, în special, a programelor de calculator inteligente. Este legată de ideea de a folosi computerele pentru a înțelege mecanismele inteligenței umane, însă AI nu ar trebui să se limiteze la metode care sunt observabile și cuantificabile din punct de vedere biologic”. Turing, numit adesea „părintele informaticii”, care a creat „Testul Turing” în care un exemplar uman încearcă să facă distincția între un răspuns dat de un computer și altul dat de un om, a pus bazele conceptului de inteligență artificială cu zeci de ani înainte ca alții să încerce să-l definească. Deși rezultatele au fost incerte și, în aceeași măsură, interpretate diferit de foarte multe persoane, există dovezi potrivit cărora mașinăriile n-ar putea căpăta, vreodată, conștiință.

Cartea lui Russell și Peter Norvig reprezintă una dintre cele mai importante studii în acest domeniu. În ”Artificial Intelligence: A Modern Approach”, ei încearcă să răspundă la ce este inteligența artificială, analizând patru obiective sau potențiale definiții, care diferențiază sistemele informatice pe baza raționalității și a gândirii față de acțiunea în sine, abordând „problema” din mai multe perspective: abordare umană („sisteme care gândesc ca oamenii” și „sisteme care acționează ca oamenii”) și abordare ideală („sisteme care gândesc rațional” și „sisteme care acționează rațional”). Definiția lui Turing s-ar fi încadrat, astfel, în categoria de „sisteme care acționează ca oamenii”, conform testului pe care l-a lansat, care a stârnit dezbateri în foarte multe domenii de activitate și a ridicat probleme de etică și integritate.

În forma sa cea mai simplă, inteligența artificială este un domeniu care combină informatica și seturile de date solide pentru a permite rezolvarea de probleme. De asemenea, cuprinde subdomeniile de învățare automată și învățare profundă, discipline care presupun „algoritmi de inteligență” pe baza cărora se urmărește crearea de sisteme experte, superioare, care fac predicții și clasificări analizând datele de intrare. În prezent, în jurul dezvoltării AI se face foarte multă vâlvă, ceea ce este de așteptat în cazul oricărei noi tehnologii apărute pe piața publică. Inovațiile de produs – mașinile care se conduc singure, asistenții personali digitali – urmează „o progresie tipică a inovației, de la entuziasm exagerat până la deziluzie și chiar frică față de progresele tehnologice”. Etica inteligenței artificiale nu este încă bine pusă la punct, dar se pare că, într-un astfel de domeniu, progresele sunt din ce în ce mai rapide și însemnate.

Cum funcționează inteligența artificială?

La mai puțin de un deceniu după ce a reușit să acceseze mecanismele mașinii naziste de criptare Enigma și a ajutat forțele aliate să câștige cel de-al Doilea Război Mondial, matematicianul Alan Turning a schimbat istoria pentru a doua oară punând o simplă întrebare: „Pot mașinăriile să gândească”? Lucrarea lui Turing ”Computing Machinery and Intelligence” (1950) și testul Turing pe care le-a dezvoltat au stabilit obiectivele în acest domeniu și, de asemenea, au pus bazele viziunii fundamentale în ceea ce privește conceptul de „inteligență artificială”. În esență și printr-o definiție restrânsă, inteligența artificială este o ramură a informaticii care se pare că își propune să răspundă afirmativ la întrebarea pusă de Turing. Pe scurt, este vorba de încercarea pasionaților în domeniu de a reproduce sau de a simula inteligența umană în mașinării capabile să gândească singure și să execute diferite sarcini.

Astfel, este vorba de un obiectiv complex, curajos, conceptul de inteligență artificială ridicând numeroase întrebări și reprezentând punctul de plecare a numeroase dezbateri. Există atât de multe variabile care trebuie luate în calcul când vorbim despre inteligență artificială, încât o definiție singulară a acestui domeniu, care să fie acceptată în mod universal, este imposibil de enunțat. Limitarea majoră a definiției inteligenței artificiale ca fiind, pur și simplu, „încercarea de a construi mașinării și tehnologii inteligente” este mult prea restrânsă și nu explică, de fapt, ce este inteligența artificială. Ce ar putea face ca o mașinărie să fie „inteligentă”, să acționeze singură. Inteligența artificială este o știință interdisciplinară, multilaterală, cu abordări multiple, dar progresele în domeniul învățării automate și al învățării profunde creează o paradigmă în aproape toate sectoarele industriei tehnologice, și nu numai.

Patrick Winston, profesor de informatică specializat în domeniul inteligenței artificiale, definește AI ca fiind un ansamblu de „algoritmi activați de constrângeri, expuși prin reprezentări care susțin modele ce vizează bucle care interconectează gândirea, percepția și, respectiv, reacțiunea”. Deși definițiile de față pot părea destul de abstracte și greu de înțeles pentru o persoană neinițiată în domeniu, cuprinzând un limbaj jargonic, ele ajută la concentrarea acestei ramuri ca domeniu al „științei informatice” și oferă un plan de bătaie în ceea ce privește dezvoltarea mașinăriilor, programelor cu învățare automată și ale altor subansambluri integrate în domeniul inteligenței artificiale. În cele din urmă, este o disciplină științifică extrem de vastă, cu rădăcini în matematică, informatică, statistică și chiar filozofie, care urmărește să înțeleagă și să dezvolte sisteme ce ar putea acționa de la sine, analizând factorii și variabile din mediul exterior și răspunzând prompt, specific la aceștia.

Abordări ale inteligenței artificiale

În aceste situații, algoritmii de învățare prezenți mai jos au reușit să descopere asociații cu valoare predictivă, folosind cantități mari (sau mici de date) și expertiză umană pentru a le diferenția și regla algoritmii implicați. Aceste progrese, totuși, în domeniul învățării automate nu reprezintă un prototip pentru „inteligența generală artificială”: o inteligență generală amplă care, precum creierul uman, poate fi implementată în mod independent în diferite cazuri circumstanțiale și poate încorpora, tot în mod independent, conceptele învățate într-un ciclu de reacțiune care se consolidează singur.

Mecanismele de „învățare artificială” se înscriu în mai multe abordări specifice, iar câteva dintre ele sunt următoarele:

  1. Învățarea automată (Machine Learning) – reprezintă o subdisciplină a inteligenței artificiale în care programele de calculator (algoritmii) învață asociații cu capacitate de predicție, analizând exemplele date. Învățarea automată este, pe scurt, aplicarea de modele statistice, rezultate în urma analizei datelor, cu ajutorul calculatoarelor. Aceasta utilizează un set larg de tehnici de statistică, analizând rezultate deja existente, spre deosebire de învățarea profundă (Deep Learning) care se bazează pe modele autentice, cu mai puține date preexistente, subiacente și care, prin urmare, este capabilă să gestioneze date mult mai complexe;
  2. Învățarea profundă (Deep Learning) – modelele de învățare profundă permit ca o mașinărie să fie alimentată cu cantități mari de date brute și să descopere reprezentările necesare pentru detectarea și clasificarea acestora. Metodele de învățare profundă au drept principiu posibilitatea de reprezentare multiplă a datelor, cu transformări succesive care amplifică datele de intrare importante pentru a fi diferențiate și, în același timp, suprimă variațiile irelevante. Metodele de învățare profundă sunt responsabile pentru cele mai multe progrese făcute în domeniul inteligenței artificiale;
  3. Învățarea supravegheată (Supervised Learning) – presupune „antrenarea” programelor de calculator pentru a învăța asociații între intrările și ieșirile de date, prin analizarea unui model prestabilit definit de către un supraveghetor (reprezentat, în general, de un om). Odată ce asociațiile au fost învățate pe baza datelor existente, acestea pot fi utilizate pentru a prezice exemple viitoare;
  4. Învățarea nesupravegheată (Unsupervised Learning) – presupune „antrenarea” programelor de calculator programele de calculator să învețe asociații de date fără ca acestea să analizeze un anumit model și, ulterior, să prezică posibile exemple. Învățarea nesupravegheată este capabilă să identifice predictori nedescoperiți anterior, spre deosebire de cea supravegheată, care se bazează, pur și simplu, pe asociații deja cunoscute;
  5. Învățarea prin consolidare (Reinforcement Learning) – presupune ca programele informatice să învețe acțiuni pe baza capacității lor de a maximiza o recompensă definită. Această abordare este influențată de psihologia comportamentală și a fost aplicată cu succes în domeniul jocurilor de noroc, unde există informații numeroase, opțiuni posibile și niciun cost real al eșecului.

Deși este mult până am putea afirma cu certitudine că inteligența artificială va automatiza lumea în care trăim, cu siguranță, încetul cu încetul, lucrurile se îndreaptă într-o astfel de direcție. În același timp, progresele în domeniul inteligenței artificiale ridică foarte multe probleme și dezbateri polarizante, atât în ceea ce privește etica, dar și cât de departe pot merge oamenii, totul concretizându-se într-un scenariu science-fiction în care roboții conduc lumea.

Proprietățile inteligenței artificiale
Diagrama abilităților inteligenței artificiale

În ce domenii este utilizată inteligența artificială?

În prezent, există numeroase aplicații ale sistemelor de inteligență artificială, chiar în viața de zi cu zi. Dincolo de toate domeniile de activitate în care au fost implementați deja roboți, algoritmi, instrumente și alte chestii de acest gen, inteligența artificială ne ușurează viața de zi cu zi prin faptul că poate fi folosită intuitiv, automatizează numeroase procese și, bineînțeles, reduce timpul de așteptare. Iată câteva dintre cele mai comune exemple:

  • Recunoașterea vocii – cunoscută și sub numele de recunoaștere automată a vorbirii (ASR), recunoașterea computerizată a vorbirii sau conversia vorbirii în text este o capacitate care utilizează procesarea limbajului natural (NPL), pentru a schimba vorbirea umană în format scris. Multe dispozitive mobile încorporează vorbirea în sistemele lor pentru a efectua căutări vocale și diferite comenzi  – de exemplu, Siri – sau pentru a oferi mai multă accesibilitate în ceea ce privește trimiterea de mesaje text;
  • Serviciul de clienți – agenții virtuali online înlocuiesc agenții umanei de-a lungul procesului de relaționare cu clienții. Aceștia răspund la întrebări frecvente și chiar oferă sfaturi personalizate, sugerând rute de transport și anumite produse, schimbând modul în care ne raportăm la implicarea clienților pe site-urile web și pe platformele de socializare. Printre exemple se numără roboții de mesagerie din magazinele online, aplicații și asistenții virtuali;
  • Viziunea computerizată – această tehnologie de inteligență artificială permite computerelor și sistemelor să obțină informații semnificative prin analiza imaginilor digitale, a videoclipurilor și a altor fișiere multimedia, iar pe baza acestor intrări să poată lua măsuri. Având la bază rețele neuronale convoluționale (CNN), viziunea computerizată are aplicații în cadrul etichetării fotografiilor pe social media, al imagisticii radiologice în domeniul sănătății și al mașinilor care se conduc singure, în industria auto;
  • Motoare de recomandare – utilizând date privind comportamentul de consum anterior, algoritmii de AI ajută la descoperirea tendințelor care pot fi utilizate pentru a dezvolta strategii de vânzare încrucișată mai eficiente. Acest lucru este utilizat pentru a face recomandări raportate la nevoile clienților (cum ar fi cele de pe Netflix sau care apar automat în urma căutării pe Google a unui anumit tip de produse);
  • Tranzacționarea automatizată a acțiunilor – concepute pentru a optimiza portofoliile de acțiuni, platformele de tranzacționare de înaltă frecvență se bazează tot pe conceptul de inteligență artificiale și realizează mii sau chiar milioane de tranzacții pe zi, fără vreun fel de intervenție umană.

Odată ce teoria minții va putea fi integrată în cadrul inteligenței artificiale (destul de greu de crezut, totuși, dat fiind faptul că oamenii n-au reușit să definească întocmai ideea de „conștiință”), cândva, în viitor, pasul final va fi ca inteligența artificială să devină conștientă de sine. Acest tip de inteligență ar putea poseda o conștiință de nivel uman, deci ar pute înțelege propria existență în lume, precum și prezența și starea emoțională a altor persoane. Ar putea fi definită de stări precum „empatie”, „bucurie”, „tristețe” și „furie”. Astfel, ar fi capabilă să înțeleagă de ce ar putea avea nevoie ceilalți nu doar bazându-se pe ceea ce aceștia îi comunică, ci și pe modul în care ei o fac. Conștiința de sine în inteligența artificială se bazează atât pe faptul că cercetătorii umani trebuie să înțeleagă premisa conștiinței, cât și pe faptul că trebuie să învețe cum să o reproducă pentru a o putea încorpora în mașinării automatizate, capabile să discearnă între ce este rău și ce este bun.

Unde este folosită inteligența artificială
Domenii in care se folosește inteligența artificială

Inteligența artificială: riscuri și viitorul acesteia

Pe măsură ce sistemele de inteligență artificială devin tot mai puternice și din ce în ce mai disponibile publicului larg, acestea ar putea deveni mult superioare performanțelor umane din anumite domenii. Dacă acest lucru se va întâmpla, ar putea însemna tranziție care ar schimba radical lumea nu doar din punct de vedere economic, ci și social și politic. Un fel de Revoluție industrială, de fapt: numeroase beneficii, dar și riscuri catastrofale cauzate de eventualele accidente (siguranță) sau a utilizării abuzive (securitate).

În ceea ce privește siguranța, sistemele de inteligență artificială prezintă, deseori, moduri imprevizibile în care se dovedesc a fi deficitare. Există o serie de probleme tehnice dificile legate de proiectarea unei inteligențe artificiale care să nu producă accidente. Alinierea comportamentului sistemelor actuale la obiectivele generale de siguranță este destul de dificilă și, de cele mai multe ori, a dus la rezultate negative imprevizibile. În aceeași măsură, accidentele provocate de sisteme mai puternice, mai dezvoltate, ar putea avea urmări mult mai grave.

În ceea ce privește securitatea, sistemele avansate de inteligență artificială ar putea fi atuuri economice și militare esențiale. Dacă aceste sisteme ar ajunge, să spunem, în mâinile unor persoane răuvoitoare, aceștia le-ar putea folosi, evident, într-un mod dăunător și potențial periculos. Dacă mai multe grupuri ar concura pentru a le dezvolta primele, totul ar putea avea dinamica destabilizatoare a unei curse „cine reușește să se înarmeze primul cu roboți de ultimă generație”. Atenuarea riscurilor și obținerea beneficiilor globale de pe urma AI reprezintă provocări majore, unice, în materie de guvernanță, și cel mai probabil necesită cooperare și reprezentare nu la nivel teritorial, ci chiar mondial.

Există o mare incertitudine și un dezacord în ceea ce privește conceptul de dezvoltare al sistemelor avansate de inteligență artificială. Dar, indiferent de viteza progresului în domeniu, se lucrează în permanență în vederea creării acestora. Cercetarea tehnică în domeniul învățării automate în materie de siguranță și în materie de securitate se dezvoltă, în sine, ca ramuri aferente ale domeniului general al inteligenței artificiale, jucând un rol esențial în asigurarea unui viitor lipsit de astfel de scenarii care, după cum am spus, par a fi desprinse dintr-un film science-fiction.

Comunitatea care lucrează în direcția unei superinteligențe sigure și benefice a atins cote mondiale. Acest lucru s-a datorat faptului că cercetătorii din domeniul inteligenței artificiale au dat dovadă de leadership în această privință – susținuți de discuții ample la laboratoarele și conferințele despre inteligență artificială, de sprijinul serios al unor persoane precum Elon Musk și regretatul Stephen Hawking, se lucrează în permanență în vederea dezvoltării unor strategii comune care să permită integrarea în condiții de siguranță, în viața de zi cu zi, a beneficiilor aduse de progresele inteligenței artificiale.

Cu siguranță în anii care urmează vor fi dezvoltate și implementate sisteme de inteligență artificiale mult mai avansate, mult mai puternice, care ar putea revoluționa major lumea înconjurătoare. Care ar putea avea consecințe negative și avantaje maxime. Deși încă există multe incertitudini, se investesc eforturi și munci serioase în a pune bazele siguranței sistemelor viitoare de I.A. și în a înțelege mult mai bine implicațiile unor astfel de progrese. Sperăm că acest articol a reușit să vă pună cât de cât în temă privitor la ce este inteligența artificială și care sunt implicațiile acestea. Așteptăm părerile tale în secțiunea de comentarii!

Share.
Avatar of Lucian Constantin

Masterand in fizica teoretica si specializat in fizica-informatica. Pasionat de mic de tehnologie, cosmologie si tot ceea ce cuprinde necunoscutul si evolutia umanitatii.

Lasa un raspuns

Acest site folosește Akismet pentru a reduce spamul. Află cum sunt procesate datele comentariilor tale.