Ce este inteligenta artificiala? Cum functioneaza AI?

Nu am scris deloc despre AI (artificial intelligence, sau inteligenta artificiala in romana). Cumva, inca nu am abordat subiectul… asa ca hai discutam despre AI. Hai sa definim cat mai usor de inteles AI-ul, principiile …

ce este inteligenta artificiala ai

Nu am scris deloc despre AI (artificial intelligence, sau inteligenta artificiala in romana).

Cumva, inca nu am abordat subiectul… asa ca hai discutam despre AI. Hai sa definim cat mai usor de inteles AI-ul, principiile de baza, diversi termeni des intalniti si aplicatii alte AI-ului.

AI se refera la capacitatea unui sistem computerizat de a imita functii asociate cu mintea umana. Functii precum invatarea, rationamentul si rezolvarea de probleme. In esenta, discutam despre crearea de algoritmi si programe care permit computerelor sa efectueze sarcini care, in mod traditional, necesita inteligenta umana.

Ce este Inteligenta Artificiala (AI)?

Hai sa definim AI

Inteligenta Artificiala (AI) poate fi definita ca o ramura a informaticii care are ca scop crearea de sisteme capabile sa imite comportamentele inteligente ale oamenilor. Includem aici invatarea, rationamentul, perceptia, intelegerea limbajului si chiar si creativitatea.

AI nu este despre a crea masini/sisteme care sunt eficiente. Este despre dezvoltarea unor sisteme care pot ‘gandi’ si ‘invata’ in moduri asemanatoare cu oamenii.

Scurt istoric al AI

Pe Harvard.edu, Rockwell Anyoha a scris aici un articol foarte bun. E in limba engleza.

Startul real a fost dat de… Alan Turing, un pioner al AI a explorat ideea de masini capabile sa simuleze inteligenta umana. Dupa propunerea lui, exista si Testul Turing ca o modalitate de a masura inteligenta unei masini.

A durat atat de mult pana sa vedem progres real (mai ales noi, oamenii de rand), din cauza puterii de calcul reduse. De-abia incepand cu anii 2000 am inceput sa avem o disponibilitate mult mai mare a puterii de calcul dar si a datelor. De asemenea, imbunatatirile in algoritmii de invatare automata au dus la o renastere a interesului si dezvoltarii.

Cronologic, uite cele mai notabile evenimente din 1950 pana azi in ceea ce priveste dezvoltarea AI:

1950-1960: Inceputurile AI

  1. 1950 – Testul Turing: Alan Turing propune “Testul Turing” ca o masura a inteligentei unei masini.
  2. 1956 – Conferinta de la Dartmouth: Termenul “inteligenta artificiala” este folosit pentru prima data in cadrul acestei conferinte istorice.

1960-1970: Anii de Aur

  1. 1966 – ELIZA: Joseph Weizenbaum creeaza ELIZA, unul dintre primele programe care demonstreaza interactiunea in limbaj natural.
  2. 1969 – Shakey the Robot: Primul robot care putea sa se miste si sa ia decizii pe baza perceptiilor sale.

1970-1980: Iarna AI

  1. Anii 1970: Perioada de scepticism si reducere a finantarii pentru cercetarea in AI.
  2. 1974-1980 – Iarna AI: Perioada de stagnare in AI, cauzata de limitarile tehnologice si asteptari nerealiste.

1980-1990: Reinvirea prin Sisteme Bazate pe Cunostinte

  1. 1980 – Sisteme Expert: Dezvoltarea sistemelor expert, care utilizeaza cunostinte specifice domeniului pentru a lua decizii.
  2. 1986 – Retele Neuronale: Revigorarea interesului pentru retele neuronale datorita algoritmilor de propagare inversa.

1990-2000: Era Internetului si Dezvoltarea AI

  1. 1997 – Deep Blue: Computerul IBM Deep Blue invinge campionul mondial de sah, Garry Kasparov.
  2. 1990 – Programe de Agent Inteligent: Dezvoltarea software-urilor care actioneaza autonom pe internet.

2000-2010: AI in Viata Cotidiana

  1. 2002 – Roomba: Introducerea aspiratorului robot, Roomba.
  2. 2010 – Asistenti Personali Virtuali: Lansarea Siri de catre Apple, marcand aparitia asistentilor virtuali personali.

2010-2020: Progresele in Invatarea Automata si AI

  1. 2011 – Watson de la IBM castiga concursul quiz ‘Jeopardy!’, demonstrand capacitatea AI de a intelege si raspunde la intrebari complexe
  2. 2012 – Deep Learning: Avansuri majore in invatarea profunda, in special in recunoasterea imaginilor.
  3. 2016 – AlphaGo: Programul AI AlphaGo de la Google DeepMind invinge campionul mondial la Go, Lee Sedol.
  4. 2017 – din cate am gasit, cam pe-atunci a inceput Spotify sa foloseasca AI pentru diverse functii

2020-Prezent: AI si Etica

  1. Evoluția Rapida a AI: Continuarea progreselor rapide in AI, cu aplicatii din ce in ce mai largi.
  2. Etica si Reglementarea AI: Cresterea discutiilor despre implicatiile etice si nevoia de reglementare in domeniul AI.
  3. In 5 ianuarie 2021 apare DALL-E
  4. In 12 iulie 2022 apare Midjourney
  5. In 22 august 2022 apare Stable Diffusion
  6. In 30 noiembrie 2022 apare ChatGPT
  7. In 14 martie 2023 apare si ChatGPT 4

Exemple de AI in viata de zi cu zi

In 2023, imediat 2024… majoritatea folosim direct sau interactionam cu AI.

Uite niste exemple de cum s-a integrat inteligenta artificiala in viata de zi cu zi si cum ne ajuta:

  • AI in telefoanele mobile: un telefon cat de cat recent foloseste AI in diverse moduri (camera, asistenti vocali, etc.)
  • Aistenti virtuali din dispozitive precum Amazon Echo (Alexa), Google Home (Assistant) si Apple HomePod (Siri)
  • Sisteme de recomandare: Netflix, YouTube, Spotify dar si multe alte companii folosesc AI pentru a analiza istoricul si preferintele utilizatorilor pentru a face recomandari cat mai bune utilizatorilor
  • Navigare si optimizare trafic: Google Maps si Waze folosesc AI pentru a analiza traficul in timp real, oferind rute optimizate si estimari de timp destul de precise
  • Recunoastere faciala si securitate: deblocarea cu recunoastere faciala a dispozitivelor
  • Chatboti si asistenta pentru clienti: treaba e mult mai raspandita decat bine-cunoscutul ChatGPT. Multe magazine online au o parte din deparatamentul de suport clienti printr-un chat AI – deci uneori vorbesti cu un asistent AI
  • Diagnosticare medicala: AI este din ce in ce mai folosit pentru a ajuta la diagnosticarea bolilor. AI mai este folosit si la cercetarea farmaceutica prin predictia interactiunilor intre medicamente si accelerarea descoperirii de noi tratamente
  • Vehicule autonome: inca nu suntem in faza in care le vezi pe strada… dar avem masini in teste, masini ce folosesc AI pentru a detecta obstacole si lua decizii in trafic

Tipuri de inteligenta artificiala

Daca ar fi sa impartim asa… mai grosolan… tipurile si nivelurile de inteligenta artificiala, am obtine 2 categorii principale: Inteligenta artificiala ingusta (sau slaba) si inteligenta artificiala generala (sau puternica).

AI ingusta sau slaba – ANI (Artificial Narrow Intelligence)

AI ingusta, cunoscuta ca si AI slaba, se refera la sisteme care sunt proiectate si antrenate pentru a efectua o sarcina specifica sau un set limitat de sarcini.

Aceste sisteme nu poseda constiinta, gandire independenta sau inteligenta generala.

Pe cat de senzational si puternice par si sunt ChatGPT 4, Midjourney sau alte aplicatii AI din prezent (un chatbot foarte precis, un asistent virtual personal)… fac parte din AI ingusta. Deci de-abia incepem sa vedem ce se poate face cu AI.

AI generala sau puternica – AGI (Artificial General Intelligence)

Momentan un tip teoretic de AI, care ar putea efectua orice sarcina intelectuala pe care un om o poate face. Aceasta presupune abilitatea de a intelege, invata si aplica cunostinte intr- varietate larga de domenii.

Ca sa determinam daca un sistem este intr-adevar AGI, are o serie de teste de trecut:

  • Testul Turing (mai multe pe wikipedia aici)
  • Testul de cafea al lui Steve Wozniak (o masina sa intre intr-o casa americana obisnuita s isa isi dea seama cum sa faca o cafea)
  • Testul studentului robot: o masina sa se inscrie la universitate si sa obtina o diploma.
  • Testul ocuparii fortei de munca: o masina lucreaza cu performante cel putin la fel de bune ca oamenii din acelasi loc de munca (deja ajungem la vibe-uri din filmul I Robot)

Aparitia AGI va avea o gramada de implicatii sociale, economice si toate cele. Va fi un pas mare.

Cand va aparea AGI? Exista diverse estimari. De la 2026 pana la 2048. Destul de greu de prezis asa ceva – aici un articol despre asta.

ASI – Artificial Super Intelligence

Nick Bostrom, profesor la Universitatea din Oxford, descrie ASI ca si orice intelect care depaseste sesizabil performanta cognitiva a oamenilor in orice domeniu de interes. Totusi, ASI este foarte departe.

Cum functioneaza AI?

Inteligenta artificiala (AI) este o subiect destul de complicat din punct de vedere tehnic. In continuare vom trece in revista concepetele cheie si procesele implicate, incercam totusi sa pastram cat mai accesibil articolul si sa avem o vedere de ansamblu asupra modului in care functioneaza AI. Nu acesta este articolul in care dezbatem si luam la puricat un algoritm.

Concepte de baza in AI

  • Algoritmi: la inima AI se afla algoritmii – seturi de instructiuni sau reguli pe care computerele le urmeaza pentru a efectua sarcini. Algoritmii de AI sunt conceputi pentru a procesa, analiza si invata din date
  • Date: AI necesita date pentru a invata si a se imbunatati. Aceste date pot fi tructurate (ex: tabelele din baze de date) sau nestructurate (cum ar fi texte sau imagini)
  • Modele: un model in AI este un sistem antrenat pentru a efectua anumite sarcini, construit pe baza algoritmilor si antrenat folosind date. Modelele pot fi adaptate si imbunatatite in timp

Machine Learning

Machine learning sau invatarea automata este un subset al AI care permite sistemelor sa invete si sa se imbunatateasca din experienta, fara a fi explicit programate.

Procesul de invatare – in invatarea automata, un model este ‘antrenat’ folosind un set mare de date. In acest proces, modelul repeta o sarcina, isi ajusteaza abordarea pe baza feedback-ului primit si isi imbunatateste performanta.

Tipuri de invatare automata – invatare supervizata, invatare nesupervizata si invatare cu intarire.

Deep Learning

Deep learning sau invatarea profunda este un tip mai avansat de invatare automata (machine learning) care utilizeaza retele neurale artificiale cu mai multe straturi (de unde si termenul de ‘profunda’).

Ce sunt retelele neuronale? Sunt structuri inspirate de functionarea creierului uman, compuse din noduri (neuroni) conectate intr-o maniera care permite procesarea compelxa a datelor.

Deep learning este in special eficienta pentru sarcini precum recunoasterea vocala, procesarea limbajului natural si analiza imaginilor.

Alte subdomenii in AI

  • NLP sau Procesarea Limbajului Natural: tehnici pentru ca AI sa poata intelege si genera limbajul uman
  • Robotica AI – integrarea AI in roboti pentru a le permite sa execute sarcini complexe si sa interactioneze cu mediul fizic
  • Sisteme expert – programe care simuleaza gandirea si rationamentul uman in domenii specifice, oferind solutii si recomandari

Etapele functionarii AI

  • Colectarea si prelucrarea datelor – adunarea datelor necesare si transformarea lor intr-un format utilizabil
  • Antrenarea modelului – utilizarea datelor pentru a dezvolta modele care pot face predictii sau lua decizii
  • Testarea si imbunatatirea – evaluarea performantei modelului si ajustarea acestuia pentru a imbunatati acuratetea si eficienta
  • Implementarea – aplicarea modelului AI in scenarii reale , monitorizandu-i performanta si facand ajustari dupa necesitate

De ce ar trebui sa intelegi AI?

In zilele noastre, AI a iesit din laboratoare si teste si putem spune ca a devenit o parte din viata noastra. Cel mai probabil citesti acest articol de pe un snartphone care pentru parte din functiile sale se foloseste de AI. Si poate chiar si producatorul s-a folosit de AI pentru anumite procese ce duc la crearea telefonului. Asa ca putem spune ca AI nu e doar o chestiune de interes academic sau profesional, ci o necesitate pentru oricine doreste sa ramana informat si relevant in lumea moderna.

AI-ul ne poate usura viata dar ne-o si influenteaza fie ca dorim fie ca nu. Se iau o gramda de decizii folosind AI. Companii mari care folosesc AI in diverse scopuri. Intelegerea unor concepte simple, a modului de functionare (in mare) a AI si a termenilor ne ajuta sa intelegem cum functioneaza o parte din inovatiile pe care le vedem dar si sa avem o intelegere clara a capabilitatilor si limitarilor AI. Asta ne poate ajuta la luarea unor decizii mai bine informate si la evitarea erorilor cauzate de o incredere oarba in tehnologie sau in diverse persoane prost informate sau rau voitoare (fake news).

Concluzie

Sper ca desi lung, articolul face usor de inteleg AI-ul ca si concept dar si termeni cheie din modul de functionare al AI.

Pe masura ce AI continua sa evolueze, va fi interesant sa vedem ce noutati va aduce, cum ne va transforma lumea si obiectele cu care interactionam dar si cum noi ca oameni ne vom adapta si vom beneficia de pe urma AI. Deja prin ChatGPT si astfel de aplicatii disponibile pentru oricine cu o conexiunea la internet putem face/vedea/descoperi lucruri uimitoare. Cine stie cum va fi in viitor?

Te-a ajutat articolul? Da-i un share!

Categorii AI

Sorin

Scriu, citesc si invat despre diverse lucruri - hardware, software, orice. Fiind oarecum un "Jack of all trades", pur si simplu ador sa stiu câte ceva despre orice.