Introducere în inteligența artificială

De Nicolae Sfetcu

Inteligența artificială s-a dezvoltat exploziv în ultimii ani, facilitând luarea deciziilor inteligente și automate în cadrul scenariilor de implementare. Inteligența artificială se referă la un ecosistem de modele și tehnologii pentru percepție, raționament, interacțiune și învățare. Asistăm la o convergență a diferitelor tehnologii (Internetul obiectelor, robotică, tehnologii cu senzori, etc.) și o cantitate și o varietate în creștere de date, precum și la caracteristicile lor noi (big data, date distribuite). În contextul securității cibernetice, inteligența artificială poate fi văzută ca o abordare emergentă și, în consecință, tehnicile ei spăecifice au fost utilizate pentru a sprijini și automatiza operațiunile relevante (filtrarea traficului, analiza criminalistică automatizată, etc.)
Inteligența artificială influențează din ce în ce mai mult viața de zi cu zi a oamenilor și joacă un rol cheie în transformarea digitală prin capacitățile sale automate de luare a deciziilor. Beneficiile acestei tehnologii emergente sunt semnificative, dar la fel sunt și preocupările. Există un larg consens că inteligența artificială va aduce schimbări care vor fi mult mai profunde decât orice altă revoluție tehnologică din istoria umană. În funcție de cursul pe care îl urmează această revoluție, AI va împuternici abilitatea noastră de a face alegeri mai informate sau va reduce autonomia umană; va extinde experiența umană sau o va înlocui; va crea noi forme de activitate umană sau ca face redundante locurile de muncă existente; va ajuta la distribuirea bunăstării pentru mulți sau va crește concentrația puterii și a bogăției în mâinile câtorva; va extinde democrația în societățile noastre sau o va pune în pericol.

• Limbă: Română
• Editor: Nicolae Sfetcu
• Data lansării: 15 dec. 2021
• ISBN: 9786060336600

Nicolae Sfetcu

Owner and manager with MultiMedia SRL and MultiMedia Publishing House. Project Coordinator for European Teleworking Development Romania (ETD) Member of Rotary Club Bucuresti Atheneum Cofounder and ex-president of the Mehedinti Branch of Romanian Association for Electronic Industry and Software Initiator, cofounder and president of Romanian Association for Telework and Teleactivities Member of Internet Society Initiator, cofounder and ex-president of Romanian Teleworking Society Cofounder and ex-president of the Mehedinti Branch of the General Association of Engineers in Romania Physicist engineer - Bachelor of Science (Physics, Major Nuclear Physics). Master of Philosophy.

Previzualizare carte

Introducere în inteligența artificială

Nicolae Sfetcu

Publicat de MultiMedia Publishing

© 2021 Nicolae Sfetcu

Publicat de MultiMedia Publishing, https://www.telework.ro/ro/editura

ISBN: 978-606-033-660-0

Surse:

Secțiunile 1.1, 1.2.1-1.3.10, 5: Telework, sub licența CC BY-SA 3.0. Aceste texte sunt sub licența CC BY-SA 3.0

Secțiunile 1.1.1, 2.1, 2.4.1, 2.4.5, 3, 5: Pedreschi, D., Artificial Intelligence (AI): new developments and innovations applied to e-commerce, Study for the committee on the Internal Market and Consumer Protection, Policy Department for Economic, Scientific and Quality of Life Policies, European Parliament, Luxembourg, 2020. © European Union, 2020. Traducere și adaptare independente: Nicolae Sfetcu

Secțiunile 1.4, 2.2, 2.3, 2.4.2-2.4.4, 4:  ENISA, AI Cybersecurity Challenges - Threat Landscape for Artificial Intelligence, December 2020. Editora: Apostolos Malatras, Georgia Dede – European Union Agency for Cybersecurity. © European Union Agency for Cybersecurity (ENISA), 2020. Traducere și adaptare independentă: Nicolae Sfetcu

DECLINARE DE RESPONSABILITATE:

Având în vedere posibilitatea existenței erorii umane sau modificării conceptelor științifice, nici autorul, nici editorul și nicio altă parte implicată în pregătirea sau publicarea lucrării curente nu pot garanta în totalitate că toate aspectele sunt corecte, complete sau actuale, și își declină orice responsabilitate pentru orice eroare ori omisiune sau pentru rezultatele obținute din folosirea informațiilor conținute de această lucrare.

Cu excepția cazurilor specificate în această carte, nici autorul sau editorul, nici alți autori, contribuabili sau alți reprezentanți nu vor fi răspunzători pentru daunele rezultate din sau în legătură cu utilizarea acestei cărți. Aceasta este o declinare cuprinzătoare a răspunderii care se aplică tuturor daunelor de orice fel, incluzând (fără limitare) compensatorii; daune directe, indirecte sau consecvente, inclusiv pentru terțe părți.

Înțelegeți că această carte nu intenționează să înlocuiască consultarea cu un profesionist educațional, juridic sau financiar licențiat. Înainte de a o utiliza în orice mod, vă recomandăm să consultați un profesionist licențiat pentru a vă asigura că faceți ceea ce este mai bine pentru dvs.

Această carte oferă conținut referitor la subiecte educaționale. Utilizarea ei implică acceptarea acestei declinări de responsabilitate.

1 Introducere

Inteligența artificială (Artificial Intelligence, AI) este inteligența demonstrată de mașini, spre deosebire de inteligența naturală afișată de animale, inclusiv de oameni. Cele mai importante manuale de inteligență artificială definesc domeniul ca fiind studiul „agenților inteligenți: orice sistem care își percepe mediul și întreprinde acțiuni care îi maximizează șansele de a-și atinge obiectivele. Unele relatări populare folosesc termenul „inteligență artificială pentru a descrie mașinile care imită funcțiile „cognitive pe care oamenii le asociază cu mintea umană, cum ar fi „învățarea și „rezolvarea problemelor", cu toate acestea, această definiție este respinsă de marii cercetători AI.

Aplicațiile AI includ motoare de căutare web avansate (de exemplu, Google), sisteme de recomandare (utilizate de YouTube, Amazon și Netflix), înțelegerea vorbirii umane (cum ar fi Siri și Alexa), mașini cu conducere autonomă (de exemplu, Tesla), luarea automată a deciziilor și concurarea la cel mai înalt nivel în sisteme de joc strategice (cum ar fi șah și go). Pe măsură ce mașinile devin din ce în ce mai capabile, sarcinile considerate a necesita „inteligență" sunt adesea eliminate din definiția AI, un fenomen cunoscut sub numele de efectul AI. De exemplu, recunoașterea optică a caracterelor este adesea exclusă din lucrurile considerate a fi AI, devenind o tehnologie de rutină.

Inteligența artificială a fost înființată ca disciplină academică în 1956, iar în anii care au urmat a cunoscut mai multe valuri de optimism, urmate de dezamăgire și pierderea finanțării (cunoscută sub numele de „iarna AI"), urmate de noi abordări, succes și finanțare reînnoită. . Cercetarea AI a încercat și a renunțat la multe abordări diferite de la înființare, inclusiv simularea creierului, modelarea rezolvării problemelor umane, logica formală, bazele de date mari de cunoștințe și imitarea comportamentului animal. În primele decenii ale secolului 21, învățarea automată statistică extrem de matematică a dominat domeniul, iar această tehnică s-a dovedit un mare succes, ajutând la rezolvarea multor probleme provocatoare din industrie și mediul academic.

Diferitele subdomenii ale cercetării AI sunt centrate pe anumite obiective și pe utilizarea unor instrumente speciale. Obiectivele tradiționale ale cercetării AI includ raționamentul, reprezentarea cunoștințelor, planificarea, învățarea, procesarea limbajului natural, percepția și capacitatea de a muta și manipula obiecte. Inteligența generală (abilitatea de a rezolva o problemă arbitrară) se numără printre obiectivele pe termen lung ale domeniului. Pentru a rezolva aceste probleme, cercetătorii AI au adaptat și integrat o gamă largă de tehnici de rezolvare a problemelor -- inclusiv căutare și optimizare matematică, logică formală, rețele neuronale artificiale și metode bazate pe statistică, probabilitate și economie. AI se bazează, de asemenea, pe informatică, psihologie, lingvistică, filozofie și multe alte domenii.

Domeniul a fost întemeiat pe presupunerea că inteligența umană „poate fi descrisă atât de precis încât să poată fi făcută o mașină să o simuleze". Acest lucru ridică argumente filozofice despre minte și etica creării de ființe artificiale înzestrate cu inteligență asemănătoare omului. Aceste probleme au fost explorate prin mit, ficțiune și filozofie încă din antichitate. Literatura științifico-fantastică și futurologia au sugerat, de asemenea, că, cu potențialul și puterea sa enormă, inteligența artificială poate deveni un risc existențial pentru umanitate.

1.1 Istoria

(Didrahma de argint din Creta înfățișând pe Talos, un automat mitic antic cu inteligență artificială)

Ființe artificiale cu inteligență au apărut ca dispozitive de povestire în antichitate și au fost comune în ficțiune, ca în Frankenstein de Mary Shelley sau R.U.R. de Karel Čapek. Aceste personaje și destinele lor au ridicat multe dintre aceleași probleme discutate acum în etica inteligenței artificiale.

Studiul raționamentului mecanic sau „formal a început cu filozofii și matematicienii din antichitate. Studiul logicii matematice a condus direct la teoria calculului a lui Alan Turing, care sugera că o mașină, amestecând simboluri la fel de simple ca „0 și „1", ar putea simula orice act imaginabil de deducție matematică. Această înțelegere conform căreia computerele digitale pot simula orice proces de raționament formal este cunoscută sub numele de teza Church-Turing.

Teza Church-Turing, împreună cu descoperirile concomitente în neurobiologie, teoria informației și cibernetică, i-au determinat pe cercetători să ia în considerare posibilitatea construirii unui creier electronic. Prima lucrare care este acum în general recunoscută ca AI a fost designul formal al lui McCullouch și Pitts din 1943 pentru „neuroni artificiali" cu Turing-complet.

Când accesul la computere digitale a devenit posibil la mijlocul anilor 1950, cercetarea AI a început să exploreze posibilitatea ca inteligența umană să poată fi redusă la manipularea pas cu pas a simbolurilor, cunoscută sub numele de simbolică AI sau GOFAI. Abordările bazate pe cibernetică sau rețele neuronale artificiale au fost abandonate sau împinse în fundal.

Domeniul cercetării AI a luat naștere la un workshop la Dartmouth College în 1956. Participanții au devenit fondatorii și liderii cercetării AI. Ei și studenții lor au produs programe pe care presa le-a descris drept „uimitoare": computerele învățau strategii de verificare, rezolvau probleme de cuvinte în algebră, demonstrau teoreme logice și vorbeau engleza. La ​​mijlocul anilor 1960, cercetările în SUA au fost finanțate puternic de Departamentul Apărării și au fost înființate laboratoare în întreaga lume.

Cercetătorii din anii 1960 și 1970 erau convinși că abordările simbolice vor reuși în cele din urmă să creeze o mașină cu inteligență generală artificială și au considerat acest lucru scopul domeniului lor. Herbert Simon a prezis că „mașinile vor fi capabile, în termen de douăzeci de ani, să facă orice muncă pe care o poate face un om. Marvin Minsky a fost de acord, scriind, „într-o generație ... problema creării „inteligenței artificiale va fi în mod substanțial rezolvată".

Progresul a încetinit și, în 1974, ca răspuns la criticile aduse de Sir James Lighthill și la presiunea continuă din partea Congresului SUA de a finanța proiecte mai productive, atât guvernele SUA, cât și cele britanice au întrerupt cercetările exploratorii în AI. Următorii câțiva ani aveau să fie numiți mai târziu „iarna AI", perioadă în care obținerea de finanțare pentru proiectele AI a fost dificilă.

La începutul anilor 1980, cercetarea AI a fost reînviată de succesul comercial al sistemelor expert, o formă de program AI care simula cunoștințele și abilitățile analitice ale experților umani. Până în 1985, piața pentru AI ajunsese la peste un miliard de dolari. În același timp, proiectul de computer de generația a cincea al Japoniei a inspirat guvernele SUA și Marea Britanie să restabilească finanțarea pentru cercetarea academică. Cu toate acestea, începând cu prăbușirea pieței Lisp Machine în 1987, AI a căzut din nou în desuetitudine și a început o a doua iarnă, mai lungă.

Mulți cercetători au început să se îndoiască de faptul că abordarea simbolică ar fi capabilă să imite toate procesele cogniției umane, în special percepția, robotica, învățarea și recunoașterea modelelor. O serie de cercetători au început să caute abordări „subsimbolice ale problemelor specifice ale AI. Cercetătorii în robotică, cum ar fi Rodney Brooks, au respins AI simbolică și s-au concentrat pe problemele de bază de inginerie care le-ar permite roboților să se miște, să supraviețuiască și să învețe de la mediul lor. Interesul pentru rețelele neuronale și „conexionism a fost reînviat de Geoffrey Hinton, David Rumelhart și alții la mijlocul anilor 1980. Instrumentele soft de calcul au fost dezvoltate în anii 80, cum ar fi rețelele neuronale, sistemele fuzzy, teoria sistemului Gray, calculul evolutiv și multe instrumente extrase din statistică sau optimizare