Inteligenţa Artificială: definiție, tipuri de AI, cum învață și ce aplicații are

• Definiția Inteligenței Artificiale
• Cum funcționează Inteligenţa Artificială
• Tipuri de Inteligență Artificială
• Cum învață un sistem AI
• Metode de învățare mecanică
• Aplicații pentru AI
• Concluzii

Deși pare de domeniul SF, inteligența artificială este o noțiune care a apărut încă din antichitate. În mitologia greacă, de exemplu, se vorbește despre creațiile mecanice ale zeului Hefaistos. În folclorul evreu, golemii sunt ființe antropomorfice animate, create din lut. Chiar și monstrul doctorului Frankenstein, personajul principal al povestirii lui Mary Shelley, face referire la ideea de inteligență artificială, creată de om.

Istoria inteligenței artificiale așa cum este ea percepută în ziua de astăzi – tehnologie care gândește ca un om – începe, însă, în a doua parte a secolului trecut. Odată cu invenția computerului digital în anii ‘40, ideea construcției unei minți artificiale, electronice, a prins tot mai mult contur.

Bazele cercetării Inteligenței Artificiale, ca domeniu de cercetare, au fost puse în vara anului 1956, în timpul unui workshop la colegiul american Dartmouth. Ray Solomonoff, Marvin Minsky, și John McCarthy sunt cei trei cercetători care au participat și au coordonat toate lucrările workshopului în cadrul căruia, pe parcursul a aproape 6 săptămâni, s-au trasat liniile care vor călăuzi cercetările în domeniul AI pentru următoarele decenii.

La începutul anilor ‘70, cercetarea Inteligenței Artificiale a intrat într-un con de umbră. Asta s-a întâmplat în principal din cauza faptului că cercetătorii – și finanțatorii lor, în mare măsură – au realizat limitele tehnologice ale vremurilor respective. La începutul anilor ‘80, interesul pentru AI a revenit, la fel și fondurile pentru cercetare.

Mai recent, investițiile și interesul în Inteligența Artificială au atins apogeul în primii ani ai secolului 21 și continuă și astăzi, susținute de evoluția progresivă a puterii de calcul și de tehnologie.

Definiţia Inteligenţei Artificiale

Inteligența Artificială (AI) este capacitatea mașinilor sau a computerelor de a îndeplini atribuții și sarcini asociate în mod obișnuit cu inteligența umană. Definiția cea mai des acceptată a Inteligenței Artificiale a fost dată în 1955, de omul de știință John McCarthy:

„Este vorba despre inteligență artificială atunci când o mașină se comportă într-un mod care ar putea fi considerat inteligent, dacă ar fi vorba de un om.”

Principalele abilități inteligente umane pe care trebuie să le dovedească un sistem AI – un computer sau un robot coordonat de un computer – sunt:

• capacitatea de a raționa,
• abilitatea de a descoperi sensul într-o situație dată,
• abilitatea de a generaliza, plecând de la un caz particular,
• capacitatea de a învăța din experiențe anterioare.

Pe lângă cele de mai sus, iată alte câteva comportamente asociate cu inteligența umană: planificarea, rezolvarea problemelor, percepția, manipularea și – poate una dintre direcțiile cele mai evidente spre care se îndreaptă Inteligența Artificială – inteligența socială și creativitatea.

Testul Turing

Testul Turing a fost elaborat în 1950 de savantul britanic Alan Turing, în încercarea de a testa capacitatea unei maşini de a arăta un comportament inteligent care să nu poată fi deosebit de cel uman. Testul – numit şi Jocul Imitaţiei chiar de către Turing – avea trei participanţi: doi oameni şi o maşină, aflaţi în încăperi diferite.

Persoana care formează „juriul” ia decizia în urma răspunsurilor pe care le primeşte la o serie de întrebări scrise, răspunsuri în baza cărora trebuie să decidă care dintre interlocutori este om și care este mașină. Dacă mașina are aceleași șanse să fie declarată „om” în baza răspunsurilor sale – o precizie care se apropie de 50% – înseamnă că a trecut testul.

În anii recenți, testul a fost modificat, astfel încât „juriul” are un singur interlocutor și trebuie să hotărască, în baza răspunsurilor sale, dacă este o persoană sau un computer.

Cum funcționează Inteligenţa Artificială

În cel mai larg sens, Inteligenţa Artificială este orice tehnologie proiectată să imite, într-un fel sau altul, modul în care funcţionează un om. Tehnologia AI disponibilă astăzi nu poate să copieze mintea umană şi să o transforme într-un cip de computer. În schimb, partea aşa-zis „umană” se referă la experiența pe care o percepe utilizatorul: aceasta trebuie să fie cât mai asemănătoare cu interacțiunea dintre doi oameni.

În acest sens, sistemele de Inteligență Artificială funcționează, în mare parte, așa cum funcționează și un om. Trebuie să învețe, să se adapteze la condițiile din jur. Asta se face la fel ca în cazul oamenilor: prin asimilarea de informații, procesarea lor și păstrarea lor pentru a fi folosite în alte situații similare.

Tipuri de Inteligenţă Artificială

În funcție de modul în care acționează sau reacționează la factori externi, Inteligența Artificială se împarte în două tipuri principale. Primul este deja implementat în tehnologia care ne înconjoară, în timp ce al doilea tip de AI este structurat doar teoretic.

1. Inteligență Artificială îngustă (narrow) sau slabă (weak)

Este acea AI care există deja în viața noastră: computere inteligente care au fost învățate sau au învățat cum să ducă la îndeplinire anumite sarcini fără să fie programate în mod specific.

Asistenții virtuali cum ar fi Siri de la Apple sau Alexa de la Amazon intră în această categorie, la fel și sistemele automate de șofat sau programele care fac recomandări de produse în funcție de căutările tale online sau de ultimele achiziții pe care le-ai făcut. Toate aceste sisteme pot să învețe cum să ducă la îndeplinire doar anumite sarcini – este motivul pentru care tipul de AI este „îngust”.

Pentru a înțelege mai ușor modul în care funcționează acest tip de inteligență artificială, iată câteva dintre modurile în care este folosită:

• interpretarea imaginilor video filmate de drone
• organizarea și păstrarea la zi a agendei de lucru
• să răspundă la întrebări de bază ale potențialilor clienți
• să facă rezervări online
• să descopere și să marcheze conținut explicit în mediul online (fie că e vorba despre fotografii, video sau text)

Lista este mult mai lungă, însă un lucru este comun în toate cazurile: taskurile pe care trebuie să le îndeplinească acest sistem de AI au o rază restrânsă de acțiune.

2. Inteligență Artificială generală sau puternică (strong)

Este un tip de AI mult mai flexibil decât cel „îngust”, caracterizat prin adaptabilitate și abilitatea de a învăța din experiență cum să ducă la îndeplinire o paletă mult mai vastă de sarcini, unele fără nicio legătură între ele. Pe scurt, este vorba despre un intelect flexibil care este caracteristic oamenilor, iar un exemplu concret este computerul Skynet din seria The Terminator.

Tehnologia care poate crea Inteligența Artificială generală nu există în acest moment, iar părerea generală a experților din acest domeniu este că vor mai trece câteva zeci de ani până la apariția acestui tip de AI.

În funcție de modul în care se raportează la stimulii exteriori și la lumea din jur, Inteligența Artificială este de patru tipuri:

Tipul I: Mașini reactive

Acesta este modelul de bază al Inteligenței Artificiale. Sistemul AI reacționează la stimuli externi și nu are nici abilitatea de a memora lucruri, nici posibilitatea de a se folosi de experiențe anterioare pentru a rezolva probleme actuale sau ca să ia decizii noi. Un exemplu este supercomputerul Deep Blue, cel care l-a învins pentru prima oară pe maestrul internațional de șah Garry Kasparov la sfârșitul anilor ’90.

Tipul II: Memoria limitată

În această categorie de AI intră sistemele care pot să arunce o privire în trecut, sisteme care pot să aibă o memorie pe termen scurt. Un exemplu în acest caz sunt mașinile autonome. Sistemul AI cu care sunt dotate poate să urmărească alte autoturisme în trafic și să țină cont de viteza și de direcția lor. Acest lucru se poate face de-a lungul timpului, nu doar la un anumit moment dat.

Dacă primele două tipuri de AI sunt deja utilizate la scară largă și au nenumărate aplicații în tehnologia de astăzi, următoarele două sunt încă într-un stadiu teoretic, iar implicațiile și modul în care ar putea fi aplicate sunt încă în faza de speculație.

Tipul III: Teoria minții

În psihologie, teoria minții se referă la capacitatea oamenilor de a deduce gândurile, intențiile și dorințele altor oameni și la abilitatea de a folosi aceste informații pentru a interpreta și a înțelege comportamentul lor. În cazul AI, acest tip de Inteligență Artificială face același lucru: nu vor crea doar modele ale lumii înconjurătoare, ci și despre entitățile care o populează. În cazul nostru, oamenii.

Tipul IV: Conștiința de sine

Tipul IV de model AI este și ultimul pe scara evoluționară, cel puțin până în acest moment. Spre deosebire de Inteligența Artificială aflată în stadiul III, sistemele de tip IV vor putea să-și formeze o imagine despre ele însele, nu doar despre lumea înconjurătoare sau despre oameni. Cuvântul-cheie este conștiința de sine: abilitatea sistemului AI de a se recunoaște ca individualitate, separat de lume și de celelalte entități care fac parte din ea.

Cum învață un sistem AI

Pe lângă Inteligența Artificială programată, există în acest moment alte trei metode prin care un sistem AI poate să învețe lucruri noi.

1. Învățarea mecanică (Machine Learning)

Învățarea mecanică este o parte importantă a Inteligenței Artificiale. Este un tip de cercetare prin care computerele primesc o cantitate uriașă de date pe care le analizează, din care învață și în baza cărora (re)acționează, fără să aibă nevoie de programare specifică. Un exemplu în acest sens sunt asistenții virtuali care pot înțelege comenzile vocale.

2. Învățarea profundă (Deep Learning)

Învățarea profundă este o metodă de învățare mecanică mult mai aprofundată, prin intermediul cărora computerele învață să facă lucruri într-un fel foarte apropiat de cel uman: să învețe din experiență.

Învățarea profundă este tehnologia-cheie din spatele autoturismelor autonome și ceea ce le permite să identifice un semn de STOP sau să facă diferența dintre un pieton sau un stâlp de iluminat. Pe scurt, învățarea profundă permite unui computer să învețe direct din sunet, text și imagine.

3. Rețelele neurale

Rețelele neurale sunt nucleul Inteligenței Artificiale și sunt esențiale pentru învățarea mecanică. Acestea sunt rețele interconectate de algoritmi, inspirate de rețelele neurale biologice, existente în creierul uman. Aceste rețele fac schimb de date și pot fi programate pentru a îndeplini anumite sarcini într-un mod complex care încearcă să imite gândirea omenească.

Aceste sisteme învață să îndeplinească obiective și procese analizând exemplele pe care le primesc din afară, de obicei fără să fie programate să ducă la bun sfârșit o sarcină anume. Ideea de Inteligență Artificială este legată de rețelele neurale, pentru că dezvoltarea acestora este singura metodă actuală prin care se poate dezvolta AI-ul.

Metode de învățare mecanică

Așa cum spuneam, învățarea mecanică este un element-cheie al inteligenței artificiale și este, în mod obișnuit, împărțită în două mari categorii: învățare mecanică asistată și învățare mecanică neasistată.

Învățarea mecanică asistată

O metodă comună de „educare” a unui sistem AI este antrenarea lui cu ajutorul unei cantități uriașe de date etichetate în prealabil. Aceste date sunt introduse în sistem, iar inteligența artificială se folosește de ele pentru a analiza date noi. De exemplu, AI primește o cantitate uriașă de fotografii cu pisici, marcate în acest sens. Odată ce imaginile au fost procesate, inteligența artificială poate să decidă dacă o fotografie nou încărcată în sistem conține sau nu o pisică.

Această metodă de învățare mecanică are nevoie de cantități uriașe de informații. În cazul fotografiilor, unele sisteme AI au în baza de date milioane de imagini pe care le verifică pentru a învăța cum să ducă la îndeplinire un task. De exemplu, Open Images Dataset de la Google conține în jur de 9 milioane de imagini de referință, toate catalogate.

Învățarea mecanică parțial asistată

Pe de altă parte, tehnologia este în continuă evoluție și, pe termen lung, accesul la baze uriașe de date s-ar putea dovedi mai puțin eficient ca accesul la surse masive de putere de calcul. În ultimii ani au apărut noi tehnologii care permit unui sistem de învățare mecanică să genereze o cantitate uriașă de date noi folosind doar o cantitate redusă de informații de bază.

Învățarea mecanică neasistată

Spre deosebire de învățarea mecanică asistată, cea neasistată folosește o abordare diferită: sistemul încearcă să identifice anumite tipare sau șabloane în informațiile pe care le primește și abia apoi încearcă să le categorisească, folosind anumite similarități. Un exemplu este punerea în aceeași categorie a unei liste de autoturisme cu motoare de aceeași capacitate.

Algoritmul care analizează tot setul de date nu este programat în avans să aleagă un anumit tip de informații sau de particularități, ci caută date care pot fi grupate în funcție de detalii comune. Un exemplu este modul în care funcționează Google News: grupează pe categorii, în funcție de topicuri comune, toate știrile apărute în cursul unei zile.

Aplicații pentru Inteligența Artificială

Inteligența Artificială a intrat, sub mai multe forme, în viața noastră de zi cu zi. Există în magazinele online și e folosită ca să facă recomandări pentru noi cumpărături în funcție de achizițiile tale anterioare. E unul dintre motoarele inteligente din spatele unor platforme cum ar fi Siri și Alexa. AI analizează și recunoaște cine sau ce apare într-o fotografie, detectează spamul sau fraudele cu carduri bancare.

Pe lângă toate aceste utilizări, iată câteva dintre cele mai importante aplicații pentru inteligența artificială, unele dintre ele fiind deja comune în tehnologia de astăzi:

• în medicină
• în industria militară
• în finanțe
• în educație
• recunoaștere facială
• recunoaștere vocală
• manipulare foto și video
• creativitate artificială (scriere, compoziție muzicală etc.)
• procesarea limbajului natural
• recunoașterea scrisului de mână
• data mining
• realitatea virtuală
• procesarea imaginilor

Viitorul AI

În ziua de astăzi, perspectiva generală asupra AI este că mașinile inteligente și conștiente sunt pe cale să devină o realitate. Sistemele AI existente înțeleg comenzi verbale, pot distinge imagini, ne conduc autoturismele și au rezultate mai bune la jocuri, așa că e o chestiune de timp până când vom putea avea o discuție aprinsă cu un robot.

Cu toate astea, sunt multe voci sceptice care susțin că, mai mult ca sigur, în următorii 20 de ani nu vor apărea sisteme AI care să dea dovadă de inteligență comparabilă sau care să o depășească pe cea umană. În schimb, inteligența artificială va prelua tot mai multe atribuții și sarcini de la oameni, pe care le va îndeplini cel puțin la fel de bine.

Rolul pe care îl vor avea în viitor sistemele AI și aplicațiile în care vor fi utilizate nu poate decât să evolueze de la un an la altul, iar deschizătorii de drumuri – marile companii mondiale care se specializează în această direcție, cum ar fi Google, Amazon, Apple sau chiar giganți asiatici ca Baidu sau Alibaba – arată că interesul în AI nu este deloc unul efemer.

Cele mai noi evoluții în acest domeniu în continuă schimbare vor fi prezentate în cadrul expo-conferinței Internet & Mobile World 2018, care va avea loc în 3 și 4 octombrie în București la Romexpo.

Sursa foto: Unsplash