Inteligența artificială - perceptronul

INTELIGENŢĂ ARTIFICIALĂ

1. Concepte de bază

Când s-a vorbit prima dată de Inteligenţa Artificială (AI – Artificial Intelligence) în 1956, totul părea o utopie, un vis prea frumos pentru a fi realizat, un stadiu al dezvoltării considerat a fi greu de atins. În ultimii aproape 50 de ani, termenul a prins contur, devenind realitate, fiind în prezent folosit în toate ştiinţele care doresc să se afirme. Iniţiatorul său, prof. John McCarthy a prezentat noul concept în vara anului 1956 la întrunirea “Darthmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence”.

Inteligenţa Artificială poate fi definită ca simularea inteligenţei umane procesată de maşini, în special, de sisteme de computere. Acest domeniu a fost, în general, caracterizat de cercetări complexe în laboratoare şi doar destul de recent a devenit parte a tehnologiei în aplicaţii comerciale.

În ultimii ani au avut loc numeroase discuţii privind filozofia Inteligenţei Artificiale şi rolul său în dezvoltarea tehnologiilor. De-a lungul timpului, opinia publică a ridicat unele întrebări legate de avansul tehnologic bazat pe Inteligenţa Artificială:

-în ce măsură maşinile inteligente vor face parte din viaţa oamenilor ?

-pot fi construite maşini cu conştiinţă ?

-sunt oamenii capabili să construiască maşini cu adevărat inteligente şi dacă da, cum le vor controla ?

-cine va deţine puterea, omul sau maşina ?

-avem cu adevărat nevoie de maşini inteligente ?

Termenul de Inteligenţa Artificială este întâlnit azi în numeroase publicaţii tehnice, medicale, militare, ştiinţifice, de obicei, când vine vorba de aplicaţii ce realizează performanţe de care numai omul era socotit capabil: recunoaşterea şi analiza vocii şi a imaginilor, traduceri dintr-o limbă în alta, diferite jocuri de inteligenţă (şah, bridge), luarea unor decizii complexe fără intervenţia unui operator uman etc. Iniţial, obiectivele Inteligenţei Artificiale au fost foarte ambiţioase: maşina trebuia să rezolve diferite probleme, să înveţe din propria experienţă şi din evenimentele exterioare sistemului său, să efectueze raţionamente, să conceapă noi obiecte cu proprietăţi prestabilite.

Principalul scop al Inteligenţei Artificiale este de a imita întrutotul creierul uman în modul în care acesta gândeşte, răspunde şi interacţionează. În pofida nivelului atins de cercetători, acest deziderat nu va fi atins foarte curând, creierul uman fiind încă o enigmă, aproape imposibil de analizat matematic şi/sau tradus în limbaj maşină.

Indiferent de puterea lor de procesare, maşinile nu vor înlocui, probabil niciodată, omul, cea mai inteligentă şi puternică fiinţă de pe Pământ. Această afirmaţie este sprijinită de numeroase raţiuni. Cel mai important argument împotriva dezvoltării maşinii cu adevărat inteligente este cel al evoluţiei. Maşinile nu au parcurs rigorile de supravieţuire timp de milioane de ani precum oamenii. Modul în care aceştia interacţionează, gândesc şi se adaptează sunt faze de dezvoltare ale intelectului, diferit fiecărui individ în parte. Acestui intelect i-au fost necesare milioane de ani să evolueze, reprezentând, astfel, o etapă extrem de dificil de implementat în dezvoltarea maşinii inteligente.

Unii oameni de ştiinţă afirmă că inteligenţa umană este imposibil de atins şi întrecut pe cale artificială de o maşină. În 1989, matematicianul britanic Roger Penrose a susţinut că mecanismele de funcţionare specifice creierului uman nu pot fi replicate de maşină, nici măcar în principiu. În prezent, creierul uman este considerat a fi cel mai sofisticat computer cunoscut. Afirmaţia nu poate fi negată, dar creierul uman funcţionează pe aceleaşi principii ca oricare alt creier din regnul animal. Spre a înţelege inteligenţa umană, trebuie să înţelegem modul în care se formează cele mai simple gânduri. Încercarea de a trece peste aceste etape primare şi a cerceta direct acţiunile complexe ale creierului uman este aproape imposibilă.

Până în prezent s-au dezvoltat două metode diferite de abordare a Inteligenţei Artificiale. Prima metodă este cunoscută sub numele “top-down approach” sau “symbolic approach to AI”. Spre exemplu, vederea artificială a unei maşini (controlată de un computer) a fost abordată prin construirea unor algoritmi şi aplicarea lor pe o serie de date de intrare. Fiecare pas al procesului de vedere trebuie evaluat, un algoritm urmând să transforme datele de intrare într-o formă mai uşor de utilizat. Această metodă are dezavantajul că este prea dependentă de maşină şi poate fi utilizată doar în probleme foarte restrânse. De asemenea, abordarea se bazează în mare măsură pe cunoştinţele programatorului, absolut nimic nu poate fi adăugat automat.

A doua metodă constă în construirea unei reţele neuronale care să asigure convertirea unei imagini în informaţie. În anii ’60 preocupările au fost concentrate pentru constituirea unei astfel de reţele, denumită “perceptron”. Acesta, o combinaţie reuşită de reţea neuronală şi informaţii pre-procesate, a permis pentru prima dată recunoaşterea imaginilor de către un computer. Perceptronul s-a bazat pe ceea ce a reprezentat atunci primul stadiu al vederii artificiale, fiind folosit ulterior în construcţia maşinilor autoghidate.

Perceptronul

Perceptronul a fost prima data introdus de catre F.Rosenblatt în 1958.

Este o RN foarte simplă, care poate lucra cu intrări binare sau reale. Procesul prin care se antrenează este unul supravegheat. Antrenarea supravegeata este o antrenare bazată pe modificarea ponderilor, deci a comportării RN, pe baza erorii dintre ieşirea dorită in cazul unor intrări stabile, de antrenare, si ieşirea reală in cazul acelor intrări.

O astfel de RN este capabilă să rezolve operaţii logice de baza ca OR sau AND. Operaţii logice mai complicate ( ca XOR ) nu pot fi rezolvate cu aceasta RN.