Anunțuri publicitare
inteligenta artificiala
iul. 19, 2018 Servus Expert Alegerea profesiei, Cariere Niciun comentariu

Ce este Inteligența Artificială (AI)? Ce înseamnă o carieră legată de AI?

Inteligența Artificială (AI – Artificial Intelligence) reprezintă simularea proceselor inteligenței umane cu ajutorul mașinilor, în special a computerelor. Procesele gândirii umane la care ne referim sunt: învățarea (achiziția de informații și utilizarea lor după anumite reguli), raționamentele (utilizarea unor argumente înlănțuite logic pentru a ajunge la o concluzie) și autocorecția.

Denumirea a fost lansată de informaticianul american John McCarthy în 1956 într-o Conferință ce a avut loc la Dartmouth și unde se consideră că s-a născut această disciplină.

Astăzi, Inteligența Artificială este un termen umbrelă care include totul, de la procese automate la actualii roboți, iar dezvoltarea ei a luat amploare datorită cantității enorme de date care se pot colecta acum. Inteligența Artificială poate opera mult mai ușor decât omul cu această cantitate de date.

Inteligența Artificială

O clasificare simplă a sistemelor AI cuprinde :

Sisteme AI slabe 

Sunt cele antrenate să realizeze o anumită operațiune. Un exemplu este asistentul virtual personal, cum este Siri de la Apple, care utilizează limbaj natural pentru a răspunde la comenzile vocale. Acest sistem AI este integrat din 2011 în telefoanele iPhone. Siri poate îndeplini o serie de comenzi: de utilizare a telefonului, de verificare a informațiilor de bază, de programare a diverselor întâlniri sau de căutare pe Internet pentru a găsi diverse informații, etc.

Sisteme AI puternice

Sunt cele care au abilități cognitive umane și, atunci când li se dă o sarcină neobișnuită, sunt suficient de inteligente să găsească o soluție.

O altă clasificare ce ne poate aduce noi exemple, ar fi următoarea:

Tipul 1 – Reactive machines

Un exemplu este Deep Blue, programul de șah de la IBM care l-a învins pe Garry Kasparov în 1990. Deep Blue poate identifica piesele de șah de pe tablă și poate face predicții, dar nu are memorie și nu poate folosi o experiență anterioară pentru a acționa. Poate analiza posibilele mutări, ale sale și ale adversarului, și astfel poate alege o mutare strategică.

Atât Deep Blue, cât și Google AlphaGO – pentru jocul GO – sunt destinate pentru o anumită operațiune, adică jocul de șah sau GO, dar nu pot efectua și alte operațiuni.

Tipul 2 – Limited memory

Inteligența Artificială în acest tip de sisteme poate utiliza experiența din trecut pentru a lua decizii în viitor. Caracteristica, numită funcție de decision making, este utilizată la vehiculele care se deplasează autonom, fără șofer. Observațiile pe care le face și care vor fi folosite pentru a lua o decizie nu sunt stocate permanent. Deci decizia trebuie luată cât mai curând după ce mașina a observat ceva și a înregistrat.

Tipul 3 – Theory of mind

Acesta este un termen din psihologie. Se referă la înțelegerea faptului că ceilalți au propriile lor convingeri și crezuri, dorințe și intenții care vor influența decizia pe care o poate lua Inteligența Artificială. Asemenea sisteme AI încă nu există.

Tipul 4 –  Self-awareness

În această categorie ar intra Inteligența Artificială care ar avea conștiința propriului EU. Mașinile cu conștiința de sine ar putea înțelege și sentimentele celorlalți. Asemenea sisteme AI încă nu există.

Exemple de tehnologie AI

Robotic process automation – Automatizarea este procesul prin care un sistem functionează automat. Automatizarea robotică permite unui sistem să efectueze activități repetabile care, în mod normal, sunt efectuate de oameni. Doar că numărul acestor acțiuni repetabile poate fi foarte mare; mașina nu obosește!

1. Machine learning

Este știința de a face un computer să acționeze fără programare directă de către om – cu alte cuvinte, Inteligența Artificială este proiectată să învețe singură. Primește informații, le analizează statistic și dă o soluție. Mulți oameni sunt familiarizați cu modul în care acționează Machine learning de la cumpărăturile online. Motoarele de căutare utilizează Machine learning pentru a personaliza căutările: permit reclama personalizată. Alte aplicații practice ar fi în detectarea fraudelor și a spam-ului,, dar și a modului în care ne apar informațiile în News feed.

2. Deep learning

Este derivată din Machine learning. Este un aspect prin care Inteligența Artificială încearcă să se apropie de modul în care oamenii învață ceva. De exemplu, un copil care abia învață să vorbească și spune primul cuvant: Cățel. Cum învață? Atinge diferite obiecte spunând cuvântul Cățel; părintele spune: „Da, acela este un cățel” sau „Nu, acela nu este un cățel”. Copilul repetă acțiunea de a indica diverse obiecte și se edifică asupra caracteristicilor cățelului după reacțiile părinților. Ce a făcut, de fapt, copilul fără să știe? A clarificat un concept abstract: Cățel. Cum a dobândit clarificarea? Ierarhizând cunoștințele. Cam așa acționează și programele de computer care folosesc Deep learning. Numărul de procesări repetate pe care le face cu datele îi dă denumirea „deep”.

Cel mai mare neajuns al deep learning este că învață prin observație. Asta înseamnă că operează doar cu datele care i-au fost prezentate.Dacă ele sunt puține sau nereprezentative, decizia sistemului Deep learning nu poate fi generalizată și pentru alte situații similare.

Deep learning este utilizată în sistemele create pentru recunoaștere de imagini, recunoașterea vocii, procesarea limbajului natural.

3. Machine vision

Este știința de a face un computer să vadă. Machine vision capturează și analizează informații vizuale utilizând o cameră, apoi are loc o conversie a semnalului analog în digital și apoi o analiză a semnalului digital. Este comparat adesea acest sistem cu ochiul uman, dar Machine vision nu este legat de biologie și poate fi programat să vadă printr-un perete , de exemplu. Această știință este utilizată, de exemplu, pentru analiza imaginilor medicale.

4. Natural Language Processing (NLP)

Este procesarea limbajului uman – nu al unui computer – de către un program de computer. NLP este, deci, abilitatea unui computer de a înțelege limbajul uman așa cum este vorbit. Dezvoltarea aplicațiilor NLP este dificilă deoarece computerul „vrea” să-i vorbești într-un limbaj precis, pe care îl cunoaște, limbajul de programare. Iar limbajul uman nu este precis, este adesea ambiguu și are o structură lingvistică ce depinde de multe variabile: dialect, jargon, context social. La ce se folosește NLP: traducere, recunoașterea vocii, analiza sentimentelor. Utilizând analiza sentimentelor printr-un program NLP se pot evalua, de exemplu, comentariile de pe social media și, astfel, o firmă poate trage concluzii despre cum este primit brandul ei, ce ar dori clienții să fie îmbunătățit.

Google și alte motoare de cautare își bazează tehnologia de traducere pe NLP.

Robotica – este un domeniu al ingineriei focusat pe designul și manufactura de roboți. Roboții sunt utilizați adesea pentru a executa sarcini dificile pentru om; sunt utilizați, de exemplu, la liniile de producție de mașini sau sunt utilizați de NASA pentru a muta obiecte mari în spațiu. Mai recent, cercetătorii au folosit Machine Learning pentru a obține roboți ce pot interacționa în diferite contexte sociale.

În concluzie, diferitele subdiviziuni de AI pot conlucra pentru a obține sisteme din ce în ce mai performante.

Care sunt aplicațiile AI ?

1. AI în medicină 

Sistemele care utilizează Machine Learning sunt aplicate pentru a obține un diagnostic mai rapid și mai bun decât un medic. Una dintre tehnologiile cele mai cunoscute în domeniu este IBM Watson – înțelege limbajul natural și poate răspunde la întrebări. Sistemul folosește datele pacientului și date disponibile din alte surse pentru a formula o ipoteză. Este, de fapt, un supercomputer bazat pe AI , o mașină care răspunde la întrebări. O altă aplicație medicală este Chatbot – un program de computer care poate fi utilizat pentru a răspunde on line pacienților, a face programări, etc.

2. AI în business

Automatizarea robotică este folosită pentru muncile repetitive – Machine Learning – pentru a analiza date ce permit adaptarea la cerințele clientului. Chatbot au fost încorporate în  website-uri și oferă servicii imediate clienților.

3. AI în educație

Inteligența Artificială poate evalua studenții și propune o pregătire personalizată, în ritmul propriu. Tutorii AI i-ar putea ghida și superviza în pregătire. Sistemele AI pot corecta automat lucrări, oferind profesorilor mai mult timp liber.

4. AI în finanțe

Aplicațiile care au la bază AI colectează date personale și oferă un sfat financiar. MINT sau TURBO TAX sunt asemenea exemple de programe. Astăzi, programele software asigură majoritatea tranzacțiilor pe Wall Street.

5. AI în legislație și drept

Analiza documentelor și a legilor poate fi automatizată, ceea ce va duce la economisirea timpului și eficientizare.

6. AI în industrie

Roboții pot face mișcările repetitive dintr-un proces de producție.

Acest domeniu este deschis atât celor cu studii în materii exacte, fizică, matematică și computer science, cât și celor cu studii în lingvistică. De asemenea, sunt foarte apreciate persoanele cu studii de graniță între real și uman.

Citește și

Nervul artificial. Roboții vor putea simți? – VIDEO

Dispozitivul AlterEgo care ne citește gândurile, inventat de o echipă MIT

 

Anunțuri publicitare

Lasă un răspuns

%d blogeri au apreciat: