Inteligenta artificiala

Inteligenta artificiala (I.A.) e termenul care face referire la inteligenta masinilor si la acea ramura a informaticii care incearca sa o creeze. Marea majoritate a cartilor de specialitate o definesc ca fiind „studiul si proiectarea de agenti inteligenti” (un agent inteligent e un sistem care percepe mediul sau si actioneaza in asa fel incat sa isi mareasca sansele de succes). John McCarthy e cel care a introdus termenul de I.A. in 1956, o defineste ca fiind „stiinta si ingineria producerii de masini inteligente”.

Acest domeniu a fost fondat pe ideea ca una din proprietatile unice ale fiintei umane, inteligenta, poate fi descrisa si definita atat de precis incat poate fi simulata pe o masina de calcul. Acest lucru ridica probleme filozofice despre natura mintii si despre limitele interventiei stiintei, probleme care au aparut in domeniul mitului, fictiunii si filozofiei, inca din antichitate. Cercetarile in domeniul I.A-ului sunt atat de tehnice si de specializate, incat unii critici „deplang” fragmentarea acestui domeniu. Subdomeniile I.A.-ului sunt centrate in jurul unor probleme specifice, cum ar fi ratiunea, cunostintele, planuirea, invatarea, comunicarea, perceptia si capacitatea de a misca si de a manipula obiecte.

I.A.-ul in mituri, fictiune si speculatii

Masini ce gandesc si fiinte artificiale apar in miturile grecesti, cum ar fi Thalos din Creta, robotii de aur ai lui Hefaistos si Galatea lui Pygmalion. Fenomenul de antropomorfizare apare in toate civilizatiile, incepand cu statuile sacre venerate in Egipt si in Grecia, si continuand cu masinariile lui Yan Shi, ale lui Heron din Alexandria, Al-Jazari sau Wolfgang von Kempelen. Era raspandita credinta conform careia fiinte artificiale ar fi fost creeate de catre Geber, Judah Loew si Paracelsus. Povestirile despre aceste creaturi si a lor soarta pun in discutie aceleasi sperante, temeri si probleme etice comune I.A.-ului.

Frankenstein-ul lui Mary Shelley pune o alta intrebare cheie in etica masinilor inteligente: daca o masina are inteligenta, ar putea sa si simta? Iar daca simte, are aceleasi drepturi ca si oamenii? Aceasta idee apare in science-fiction-ul modern: filmul „Artificial Intelligence: A.I.” ne prezinta o masina construita sub forma unui baietel, care a primit capacitatea de a simti emotii umane, printre altele si capacitatea de a suferi. Aceasta problema cunoscuta sub numele de „drepturile robotilor” e luata in considerare de „Institute for the Future” din California, desi unii critici considera ca e mult prea devreme, ca sa se puna in discutie asa ceva.
Un alt aspect explorat atat de scriitorii de science-fiction cat si de futuristi, e impactul I.A.-ului asupra societatii umane. I.A.-ul a aparut drept servitor (R2D2 din Razboiul Stelelor), camarad (Data din Star Trek), o extensie a abilitatilor umane (Ghost in the Shell), cuceritor (Matrix), dictator (With Folded Hands), exterminator (Terminator), si ca rasa (Asurans din Stargate Atlantis). La nivel academic s-au luat in considerare anumite consecinte: scaderea cererii pentru munca umana, marirea abilitatilor si experientelor umane si o redefinire a identitatii umane si a valorilor sale primordiale.

Anumiti futuristi sustin ca I.A.-ul va transcede limitele progresului si va transforma umanitatea intr-un mod fundamental. Folosind legea lui Moore Ray Kurzweil a ajuns la concluzia ca pana in anul 2029 ,calculatoarele personale vor avea aceeasi putere de procesare ca si creierul uman, si ca pana in 2045, I.A.-ul va putea sa se autoproiecteze si imbunatateasca singur, acest scenariu a fost definit de Vernir Vinge ca „singularitate tehnologica”. Edward Fredkin crede ca I.A.-ul este urmatorul pas evolutiv, o idee propusa si de Samuel Butler in cartea sa, „Darwin Among the Machines” (1863) , si dezvoltata de George Dyson intr-o carte cu acelasi nume, in 1998. A fost luata in considerare si ideea ca e posibila o unire a omului cu masina, aparitia unor cyborg-i care sa depaseasca in abilitati, atat pe om, cat si pe masina. Aceasta idee se numeste transumanism, are ca sursa pe Aldous Huxley si Robert Ettinger, mai nou e asociata cu proiectantul de roboti, Hans Moravec, ciberneticianul Kevin Warwick si inventatorul Ray Kurzweil. Transumanismul a fost ilustrat in fictiune, cel mai bun e exemplu e „Ghost In the Shell”.

Scurta istorie a I.A.-ului

La mijlocul secolului 20, cativa savanti s-au apucat sa construiasca masini de calcul, bazandu-se pe ultimele descoperiri din neurologie, pe noua teorie matematica a informatiei, pe o intelegere a controlului si stabilitatii sub numele de cibernetica, si mai presus de toate, pe aparitia calculatorului digital, o masina de calcul bazata pe concepte abstracte matematice.
Domeniul I.A.-ului a fost fondat la o conferinta din campusul Colegiului Darthmouth, in vara lui 1956. Cei care au participat au devenit mai apoi conducatorii cercetarilor in domeniul acesta timp de zeci de ani, in special John McCharty, Marvin Minsky, Allen Newell si Herbert Simon, acestia au fondat centre de cercetare a I.A.-ului in cadrul M.I.T.-ului, C.M.U.-ului si Standford-ului. Ei si studentii lor au scris programe uimitoare, datorita carora calculatorul putea sa rezolve o problema de algebra, sa demonstreze teorii logice si sa vorbeasca in engleza. Prin anii 1960, cercetarile lor erau sponzorizate de Departamentul de Aparare American si erau foarte optimisti in privinta viitorului.
Dar au fost nevoiti sa recunoasca dificultatile cu care se confruntau. In 1974, raspunzand criticilor lui Sir James Lighthil si fiind presati de Congresul american, care dorea ca fondurile sa fie investite in proiecte productive, guvernul american si cel britanic renunta la proiectul I.A.-ului.
Pe la inceputul anilor 80, domeniul s-a reintors la viata prin succesul comercial al sistemelor-expert, ce simulau cunostintele si capacitatile analitice a unuia sau a mai multora experti umani. Pana in 1985 piata I.A.-ului avea deja o valoare de peste un miliard de dolari, iar guvernele din toata lumea investeau in ea. Dar cativa ani mai tarziu, odata cu crahul pietii financiare bazata pe masinile de calcul Lisp din 1987, domeniul I.A.-ului a fost dat uitarii din nou. In anii 90 si la inceputul secolului 21, succesele inregistrate de I.A. sunt mai mult in spatele scenei. I.A.-ul a fost adoptat aproape in intregime de catre tehnologia diferitelor industrii, realizand „munca bruta” din logistica, diagnostica medicala, stocare si cautare de date si multe altele. Succesul s-a datorat printre altele puterii uriase de calcul detinuta de calculatoarele vremii, pe rapiditatea cu care au fost rezolvate sub-problemele specifice, de creerea de conexiuni intre I.A. si alte ramuri ale stiintei ce abordeaza probleme similare.

Filozofia din spatele I.A.-ului

I.A.-ul prin faptul ca sustine ca poate recreea capacitatile mintii umane, e o provocare cat si o inspiratie pentru filozofie. Exista limite pentru inteligenta masinilor? Exista vreo diferenta esentiala intre inteligenta umana si cea a masinii? Pot avea masinile un suflet si constiinta?
– conventia politicoasa a lui Turing: daca o masina se comporta la fel de inteligent ca o fiinta umana, atunci e la fel de inteligenta ca o fiinta umana. Conform lui Turing, noi putem judeca inteligenta unei masini, bazandu-ne doar pe comportamentul ei. Aceasta teorie sta la baza testului Turing.
– propunerea Darthmouth: fiecare componenta a procesului de invatare sau oricare alt aspect al inteligentei, poate fi descris atat de precis, incat putem invata o masina cum sa il simuleze. Aceasta afirmatie a fost facuta in cadrul Conferintei din Darthmouth din 1956 si e pozitia oficiala a majoritatii cercetatorilor din domeniu.
– sistemul ipotezei simbolurilor fizice al lui Newell si Simon: un sistem fizic simbolic ofera mijloacele suficiente si necesare pentru a se actiona in mod inteligent. Aceasta teorie spune ca esenta inteligentei e manipularea simbolurilor. Hubert Dreyfus sustine, ca din contra, expertiza umana depinde mai mult de instinctul inconstient, decat de manipularea constienta a simbolurilor si de faptul ca putem „simti” o situatie, decat de a avea o intelegere explicita simbolica.
– teorema incompleta a lui Godels: un sistem formal (asa cum e un program de calculator) nu poate demonstra toate afirmatiile adevarate. Roger Penrose e printre cei care afirma ca teorema aceasta, limiteaza capacitatile masinii.
– ipoteza I.A.-ului „puternic” a lui Searle: calculatorul programat adecvat si dotat cu input-urile si output-urile potrivite, ar avea o minte proprie, in aceeasi maniera in care oamenii au si ei una. Searle isi argumenteaza teoria prin intermediul argumentului camerei chinezesti, care ne cere sa ne uitam in interiorul unui calculator si sa indicam „locatia” mintii.
– argumentul creierului artificial: creierul poate fi simulat. Hans Moravec, Ray Kurzweil si altii au declarat ca e posibila copierea unui creier corect in software si hardware, si ca o asemenea simulare ar fi identica cu originalul. Acest argument combina ideea ca o masina indeajuns de puternica poate simula orice proces cu ideea materialista conform careia mintea e rezultatul proceselor fizice din creier.

Deductii, rationamente si rezolvarea problemelor.

Primele algoritme realizate de cercetatori, imitau pas cu pas gandirea umana atunci cand avea de rezolvat un puzzle sau avea de facut o deductie logica. Prin anii 80-90, erau deja dezvoltate metode eficiente care ii permiteau I.A. sa se descurce cu informatii nesigure sau incomplete, pornind de la concepte ce provin din statistica si economie.
Pentru problemele mai dificile, o mare parte din acesti algoritmi necesita o putere imensa de calcul – cele mai multe masini de calcul au parte de o „explozie de combinatii”: atunci memoria sau timpul necesar calcularii devin astronomice, deoarece problema depaseste o anumita marime. Cautarea unui algoritm eficient e o prioritate in producerea A.I-ului.
Oamenii isi rezolva o mare parte din probleme, folosind evaluari rapide si intuitive de situatie, ci nu deductii constiente, ce au loc pas cu pas, asa cum faceau primele I.A.-uri. Cercetarile din domeniul retelelor neuronale incearca sa simuleze structurile din interiorul creierului uman si animal, care sunt responsabile de aceste abilitati.

Reprezentarea cunostintelor

Reprezentarea cunostintelor si ingineria lor sunt esentiale pentru I.A. Multe dintre problemele pe care le dorim rezolvate de masini necesita cunostinte detaliate despre lume. Printre lucrurile pe care I.A. trebuie sa sa fie capabila sa si le reprezinte, se numara: obiecte, proprietati, categorii si relatiile dintre obiecte, situatii, evenimente, cauze si efecte, si alte domenii mai putin cercetate. Aceasta reprezentare completa a „ceea ce exista” se numeste ontologie.
Multe din lucrurile pe care oamenii le stiu, provin din presupuneri. John McCarthy a identificat problema in 1969, pentru orice regula generala pe care cercetatorii incercau sa o schiteze I.A.-ului, exista un numar urias de exceptii. Aproape nimic nu este doar fals sau doar adevarat, in modalitatea necesara logicii abstracte. Numarul de cunostinte generale despre lume, pe care o persoana normala le cunoaste e astronomic. Cercetatorii care incearca sa creeze I.A.-ului o baza de date generala despre lume, au nevoie de un numar enorm de procedee ontologice complicate, ei trebuie sa introduca manual cate un concept odata.

Multe din lucrurile pe care oamenii le stiu, nu pot fi reprezentate prin argumente pe care ei ar putea sa le scrie sau sa le rosteasca. De exemplu un jucator de sah, evita o anumita pozitie pentru ca „il face sa se simta descoperit” sau un critic de arta care isi da seama dintr-o privire daca o statuie e falsa sau nu. Aceste intuitii si tendinte sunt reprezentate in creier, intr-un mod sub-simbolic si non-constient. Aceste informatii informeaza, asigura si furnizeaza un context simbolic si constient cunostintelor noastre.
Agentii inteligenti trebuie sa fie capabili de a isi fixa teluri si de a le atinge. Au nevoie de o modalitate de vizualizare a viitorului (trebuie sa constientizeze starea actuala a lumii si sa prevada felul in care actiunile sale vor afecta lumea) si sa faca alegeri care sa utilizeze la maxim utilitatea sau valoarea alegerilor disponibile.
In unele probleme de planificare, agentul presupune ca el e singurul din lume care poate actiona si ca este sigur de efectele actiunilor sale. Dar daca nu e adevarat, agentul trebuie sa intre in contact cu lumea ca sa vada daca corespunde sau nu cu prezicerile sale, trebuind sa schimbe planul in functie de situatie.
Capacitatea de invatare a I.A.-ului e si ea o caracteristica importanta. Invatarea nesupravegheata reprezinta abilitatea de a descoperi tipare intr-o serie de input-uri. invatarea supravegheata include atat clasificarea (a fi capabil de determina carei categorii ii apartine un anumit lucru, dupa ce i-au fost facute cateva demonstratii a altor categorii), cat si regresia (se da un set de exemple numerice pt input/output, trebuie gasita o functie continua care sa genereze output-ul pornind de la input) . In invatarea prin intarire, agentul e „recompensat” pentru raspunsurile bune si „pedepsit” pentru cele rele. Acestea pot fi analizate in termenii teoriei deciziilor, folosind concepte ca utilitatea. Analiza matematica a invatarii pe baza de algoritmi si performanta lor e o ramura a stiintei teoretice a calculatoarelor, cunoscuta si ca teoria invatarii computationale.

Procesarea limbajului natural

Procesarea limbajului natural permite masinii sa citeasca si sa inteleaga limbajele folosite de om. Multi cercetatori spera ca un sistem suficient de puternic de procesare a limbajului, ar putea invata pe cont propriu, prin accesarea bazelor de date de pe internet. Unele aplicatii derivate de aici sunt serviciile de indexare a informatiilor si de traducere computerizata.
Robotica este apropiata de I.A. deoarece e necesara pentru ca robotii sa poata naviga si manipula obiectele si sa rezolve sub-problemele adiacente de localizare (sa stie unde se afla), de cartografiere (sa invete ce e in jurul sau) si de planuire a miscarilor si traseului (sa stie cum sa ajunga acolo).
Perceptia artificiala reprezinta abilitatea de a folosi input-ul produs de senzori (camere, microfoane, sonar, etc.) pentru a deduce diverse aspecte ale lumii. Vederea computerizata reprezinta abilitatea de a analiza input-ul vizual. Probleme mai deosebite se intalnesc la sub-probleme de tipul recunoasterea vocala, faciala si a obiectelor.

Inteligenta sociala

Inteligenta sociala inseamna ca agentul e capabil de prevedea actiunile altora, prin intelegerea motivatiilor si starilor emotionale. Aceasta implica elemente din teoria jocurilor si a deciziilor, ca si abilitatea de a modela emotii umane si abilitatile perceptuale necesare pentru a le detecta.
Pentru o interactiune decenta om-masina, aceasta trebuie sa prezinte si ea emotii, sau cel putin sa para politicoasa si sensibila fata de oamenii care interactioneaza cu ea.