Timp estimat de citire: 12 minute

Ce este Inteligenta Artificiala?

La inceput a fost considerata un subiect desprins din literatura science-fiction: masini care vorbesc, masini care simt, sau masini care pot gandi; acum, mai mult decat oricand, este prezenta in viata noastra, remodeland lumea in care traim si manifestandu-se in diferite forme:

• Botii de chat care utilizeaza AI pentru a intelege mai repede problemele clientilor si pentru a oferi raspunsuri mai eficiente;
• Motoarele de recomandare, care fac recomandari automate pentru emisiunile TV, in functie de obiceiurile de vizionare ale utilizatorilor;
• Asistentii inteligenti care analizeaza informatiile esentiale din seturile de date mari de text, pentru a imbunatati programarea;

Inteligenta Artificiala reprezinta inteligenta masinilor si a robotilor, spre deosebire de cea naturala – a oamenilor si animalelor.

In incercarea de a intelege mai bine cu ce se ocupa si ce presupune AI (Artificial Inteligence), efectuand o cautare simpla pe Google dupa sintagma “inteligenta artificiala”, cele mai comune rezultate sunt:

• “Sfarsitul omenirii – cand inteligenta artificiala va avea constiinta”
• “Cum ne va afecta inteligenta artificiala?”
• “Inteligenta artificiala devine tot mai agresiva”

Desi atunci cand spunem Inteligenta Artificiala, ne gandim mai degraba la roboti performanti cu aspect uman care vor cuceri lumea, IA nu are scopul de a inlocui oamenii.

Definitii ale Inteligentei Artificiale

Wikipedia – “In informatica, inteligenta artificiala este inteligenta expusa de masini, spre deosebire de cea naturala expusa de oameni si de unele animale. Informatica defineste IA ca studiu al agentilor inteligenti : orice dispozitiv care isi percepe mediul si efectueaza actiuni care maximizeaza sansa de a-si atinge cu succes obiectivele. “

Definitie Kaplan si Haenlein – “Inteligenta artificiala reprezinta capacitatea unui sistem de a interpreta corect datele externe, de a invata din astfel de date si de a folosi ceea ce a invatat pentru a-si atinge obiective si sarcini specifice printr-o adaptare flexibila.”

Nu in ultimul rand, in DEX descoperim inca o definitie care ne spune ca “inteligenta artificiala reprezinta capacitatea sistemelor tehnice evoluate de a obtine performante cvasiumane”.

Dincolo de toate aceste definitii, Inteligentei Artificiale i se atribuie adesea intelesuri care provin din subdomeniile sale (Machine Learning si Deep Learning). Cu toate acestea, exista diferente si este important sa retinem ca desi toate sistemele machine learning sunt IA, nu toate IA sunt machine learning.

Esti in cautarea unei solutii de automatizare? Stabileste o intalnire la sediul tau cu unul dintre consultantii Enterprise Concept →

Clasificari

Inteligenta Artificiala este o ramura a informaticii (robotica), cu ajutorul careia se construiesc masini inteligente si se modeleaza inteligenta umana.

Machine Learning este un subdomeniu al stiintei inteligentei artificiale, care urmareste sa le confere masinariilor capacitatea de a “invata”. Inginerul american Arthur Samuel a definit-o ca fiind “stiinta care le ofera computerelor abilitatea de a invata fara sa fie in mod explicit programate”.

Aceasta “invatare” este posibila cu ajutorul unor algoritmi care identifica modele pe baza datelor primite , astfel incat masinile sa poata lua decizii si sa faca predictii, adica sa devina “inteligente”.

Deep Learning este o ramura a stiintei Machine Learning, reprezentand cel mai avansat domeniu al inteligentei artificiale. Obiectivul sau principal este acela de a le oferi masinilor posibilitatea sa invete si sa gandeasca asemanator oamenilor.

Stiinta din spatele AI

Principiul central al Inteligentei Artificiale este reproducerea (si apoi depasirea) modului in care oamenii percep si interactioneaza cu lumea.

Prin automatizarea proceselor sau activitatilor care necesitau odata interventie umana, tehnologia IA imbunatateste productivitatea si performanta la nivel enterprise.

IA poate, de asemenea, da semnificatie datelor la o scara la care niciun om nu a putut vreodata, lucru care aduce beneficii substantiale pentru afaceri. Spre exemplu, Netflix utilizeaza machine learning pentru a oferi un nivel de personalizare care a ajutat compania sa isi dezvolte baza de clienti cu mai mult de 25% in anul 2017.

Organizatiile care adauga machine learning si interactiuni cognitive la procesele traditionale de afaceri, pot imbunatati semnificativ experienta utilizatorilor si productivitatea.

AI vs Deep Learning vs Machine Learning

AI vs Deep Learning

In prezent, oamenii tind sa puna semnul egal intre Inteligenta Artificiala si Deep Learning, neintelegand exact care sunt particularitatile acestora.

In primul rand, AI este un concept mai larg decat Deep Learning. Despre Inteligenta Artificiala se vorbeste de acum 20 de ani, dinainte de a aparea conceptul de Deep Learning, existand sub forma a ceea ce era supranumit “sisteme de experti”. Aceste sisteme au ajutat domeniile in care erau implicate volume mari de cunostinte (cum ar fi determinarea diagnosticului unei boli), sau au venit in ajutorul dispozitivelor cu mai multe caracteristci complexe (cum ar fi airbag-urile), permitand non-expertilor sa ajunga la o concluzie “la nivel de expert”.

In al doilea rand, Deep Learning trebuie vazut ca o forma evoluata a retelelor neuronale, putand fi utilizat pentru a rezolva probleme obisnuite de data science. Un exemplu in acest sens il reprezinta investitia majora pe care Amazon a facut-o in Deep Learning, pentru a crea recomandari mai bune si mai exacte, imbunatatind astfel experienta cumparatorilor.

Machine Learning

Metodele utilizate de machine learning permit eliminarea necesitatii programarii unei masini pentru fiecare actiune dintr-o lista de posibilitati si stabilirea unor reactii pe care inteligenta masinii ar trebui sa le aiba.

Din 1949 si pana in 1960, Arthur Samuel a lucrat intens la dezvoltarea inteligentei artificiale, de la simpla recunoastere a unor modele, la invatarea din experienta. El a folosit un joc de sah pentru cercetarile sale in timp ce lucra alaturi de IBM, iar activitatea sa a influentat ulterior programarea calculatoarelor IBM timpurii.

In prezent, metodele de machine learning sunt din ce in ce mai sofisticate, fiind integrate, de exemplu, intr-o serie de aplicatii medicale complexe, cum ar fi diagnosticarea depresiei pe baza unor modele de vorbire, sau identificarea persoanelor cu tendinte de sinucidere.

Ce joburi vor disparea odata cu aparitia AI

In ceea ce priveste stiinta datelor (data science), aproximativ 50% din sarcinile realizate de oameni sunt inlocuite de roboti in prezent; totusi, va mai dura ceva timp pana cand acest domeniu va fi automatizat complet. Pe acelasi principiu, oamenii de stiinta au realizat un top al job-urilor care sunt amenintate de dezvoltarea Inteligentei Artificiale, insa trebuie sa retinem ca eroziunea va fi lenta si va necesita mult timp pana sa se materializeze.

Profesor

Unele materii precum matematica si informatica pot fi predate cu usurinta de catre roboti, lucru care ii incanta mai ales pe studentii auto-didacti. In prezent robotii au inlocuit profesorii in cateva situatii, cum se intampla in cazul zborurilor cu avionul, unde instruirea se realizeaza pe un simulator cu IA. In mod ironic, avioanele pot zbura fara pilot, dar studiile au aratat ca pasagerii ar fi foarte speriati sa urce intr-un avion fara pilot. Totusi, cea mai mare amenintare pentru profesori nu este IA, ci invatamantul online.

Scriitor / editor

Software-uri care au in spate Inteligenta Artificiala vor putea genera texte mult mai corecte si cu o viteza mult mai mare, spre deosebire de un scriitor. Mai mult decat atat, identificarea greselilor dintr-un text nu mai necesita atentia umana, ci totul se realizeaza folosind AI.

Medic

Roboti care realizeaza interventii chirurgicale cerebrale cu o eficienta mai mare decat a unui chirurg? Deja exista. Dar un robot care sa fabrice pe loc un medicament personalizat, specific nevoilor pacientului, pentru o eficienta cat mai crescuta? In curand.

Bucatar

Bucatarii automatizati ii vor inlocui pe cei umani si costisitori – cel putin intr-o serie de restaurante. Ganditi-va la un restaurant McDonalds in care singurul angajat ar fi paznicul, orice altceva fiind externalizat robotilor cu inteligenta artificiala: curatenia, pregatirea mancarii, livrarea catre clienti, procesarea platilor, depunerea declaratiilor fiscale, comanda de la furnizori, etc. Toate acestea ar necesita o comunicare foarte buna system-to-system, dar este cat se poate de realizabil.

Cat de mult poate evolua Inteligenta Artificiala?

Singularitatea tehnologica ( technological singularity sau singularity) este un punct ipotetic din viitor care va putea fi atins odata cu evolutia accelerata a tehnologiei, aceasta devenind incontrolabila si ireversibila.

Concret, singularitatea face ca un software care are la baza inteligenta artificiala generala, sa intre intr-un ciclu de update-uri si auto-imbunatatiri, provocand o explozie de inteligenta si rezultand intr-o superinteligenta care ar depasi-o cu mult pe cea umana.

In 2010, personalitati publice precum Stephen Hawking sau Elon Musk si-au exprimat ingrijorarea in ceea ce priveste inteligenta artificiala si faptul ca ar putea duce la disparitia omului, insa in prezent consecintele singularitatii asupra rasei umane sunt inca intens dezbatute.