Inteligență artificială

Inteligenta artificiala

1 Concepte de baza

Când s-a vorbit prima data de Inteligenta Artificiala (AI  Artificial Intelligence) în 1956, totul parea o utopie, un vis prea frumos pentru a fi realizat, un stadiu al dezvoltarii considerat a fi greu de atins. În ultimii aproape 50 de ani, termenul a prins contur, devenind realitate, fiind în prezent folosit în toate stiintele care doresc sa se afirme. Initiatorul sau, prof. John McCarthy a prezentat noul concept în vara anului 1956 la întrunirea Darthmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence.

Inteligenta Artificiala poate fi definita ca simularea inteligentei umane procesata de masini, în special, de sisteme de computere. Acest domeniu a fost, în general, caracterizat de cercetari complexe în laboratoare si doar destul de recent a devenit parte a tehnologiei în aplicatii comerciale.

În ultimii ani au avut loc numeroase discutii privind filozofia Inteligentei Artificiale si rolul sau în dezvoltarea tehnologiilor. De-a lungul timpului, opinia publica a ridicat unele întrebari legate de avansul tehnologic bazat pe Inteligenta Artificiala:

-în ce masura masinile inteligente vor face parte din viata oamenilor ?

-pot fi construite masini cu constiinta ?

-sunt oamenii capabili sa construiasca masini cu adevarat inteligente si daca da, cum le vor controla ?

-cine va detine puterea, omul sau masina ?

-avem cu adevarat nevoie de masini inteligente ?

Termenul de Inteligenta Artificiala este întâlnit azi în numeroase publicatii tehnice, medicale, militare, stiintifice, de obicei, când vine vorba de aplicatii ce realizeaza performante de care numai omul era socotit capabil: recunoasterea si analiza vocii si a imaginilor, traduceri dintr-o limba în alta, diferite jocuri de inteligenta (sah, bridge), luarea unor decizii complexe fara interventia unui operator uman etc. Initial, obiectivele Inteligentei Artificiale au fost foarte ambitioase: masina trebuia sa rezolve diferite probleme, sa învete din propria experienta si din evenimentele exterioare sistemului sau, sa efectueze rationamente, sa conceapa noi obiecte cu proprietati prestabilite.

Principalul scop al Inteligentei Artificiale este de a imita întrutotul creierul uman în modul în care acesta gândeste, raspunde si interactioneaza. În pofida nivelului atins de cercetatori, acest deziderat nu va fi atins foarte curând, creierul uman fiind înca o enigma, aproape imposibil de analizat matematic si/sau tradus în limbaj masina.

Indiferent de puterea lor de procesare, masinile nu vor înlocui, probabil niciodata, omul, cea mai inteligenta si puternica fiinta de pe Pamânt. Aceasta afirmatie este sprijinita de numeroase ratiuni. Cel mai important argument împotriva dezvoltarii masinii cu adevarat inteligente este cel al evolutiei. Masinile nu au parcurs rigorile de supravietuire timp de milioane de ani precum oamenii. Modul în care acestia interactioneaza, gândesc si se adapteaza sunt faze de dezvoltare ale intelectului, diferit fiecarui individ în parte. Acestui intelect i-au fost necesare milioane de ani sa evolueze, reprezentând, astfel, o etapa extrem de dificil de implementat în dezvoltarea masinii inteligente.

Unii oameni de stiinta afirma ca inteligenta umana este imposibil de atins si întrecut pe cale artificiala de o masina. În 1989, matematicianul britanic Roger Penrose a sustinut ca mecanismele de functionare specifice creierului uman nu pot fi replicate de masina, nici macar în principiu. În prezent, creierul uman este considerat a fi cel mai sofisticat computer cunoscut. Afirmatia nu poate fi negata, dar creierul uman functioneaza pe aceleasi principii ca oricare alt creier din regnul animal. Spre a întelege inteligenta umana, trebuie sa întelegem modul în care se formeaza cele mai simple gânduri. Încercarea de a trece peste aceste etape primare si a cerceta direct actiunile complexe ale creierului uman este aproape imposibila.

Pâna în prezent s-au dezvoltat doua metode diferite de abordare a Inteligentei Artificiale. Prima metoda este cunoscuta sub numele top-down approach sau symbolic approach to AI. Spre exemplu, vederea artificiala a unei masini (controlata de un computer) a fost abordata prin construirea unor algoritmi si aplicarea lor pe o serie de date de intrare. Fiecare pas al procesului de vedere trebuie evaluat, un algoritm urmând sa transforme datele de intrare într-o forma mai usor de utilizat. Aceasta metoda are dezavantajul ca este prea dependenta de masina si poate fi utilizata doar în probleme foarte restrânse. De asemenea, abordarea se bazeaza în mare masura pe cunostintele programatorului, absolut nimic nu poate fi adaugat automat.

A doua metoda consta în construirea unei retele neuronale care sa asigure convertirea unei imagini în informatie. În anii 60 preocuparile au fost concentrate pentru constituirea unei astfel de retele, denumita perceptron. Acesta, o combinatie reusita de retea neuronala si informatii pre-procesate, a permis pentru prima data recunoasterea imaginilor de catre un computer. Perceptronul s-a bazat pe ceea ce a reprezentat atunci primul stadiu al vederii artificiale, fiind folosit ulterior în constructia masinilor autoghidate.

2" Retele neuronale

O retea neuronala este de tip fizic (în electronica) sau virtual (un program pe computer). Fiind vorba de o retea, aceasta se prezinta sub forma unei matrici de noduri sau neuroni legati într-un mod oarecare, unul de altul. Fiecare neuron are câteva intrari si iesiri. Intrarile sunt formate din mesaje primite de la o serie de senzori. Mesajele sunt prelucrate anterior de catre alte retele asociate si apoi transmise mai departe.