Inteligenţă artificială
De la Wikipedia, enciclopedia liberă
 |
Acest articol are nevoie de ajutorul dumneavoastră! Puteţi contribui la dezvoltarea şi îmbunătăţirea lui apăsând butonul "modifică pagina". |
| Inteligenţă artificială |
| GOFAI |
|---|
| Cercetare state space |
| Planificare automatizată |
| Căutare combinatorială |
| Sistem expert |
| Reprezentarea cunoaşterii |
| Sistem bazat pe cunoaştere |
| Conecţionism |
| Reţele neuronale |
| Viaţă artificială |
| IA distribuită |
| Programare genetică |
| Algoritm genetic |
| Inteligenţă "roi" |
| Fiinţă artificială |
| Metoda empirică Bayes |
| Reţea bayesiană |
| Învăţare la maşini |
| Recunoaşterea tiparelor |
| Sisteme Fuzzy |
| Logică fuzzy |
| Electronică fuzzy |
| Filozofie |
| IA Puternică |
| Conştiinţă artificială |
| Test Turing |
Cuprins |
[modifică] Ce este
Definiţia cea mai acceptată a inteligenţei artificiale a fost dată de John McCarthy în 1955: “crearea unei maşini care se comportă într-un mod care ar fi considerat inteligent dacă un om s-ar fi comportat aşa”.
O altă definiţie a inteligenţei artificiale este proprietatea unui sistem de a fi capabil de a învăţa.
[modifică] Clasificare
În informatică, în general, Inteligenţa artificială e împărţită în două categorii:
- Inteligenţă Artificială Puternică (strong AI) - Prin aceasta se înţelege o intelegenţă artificială, de obicei bazată pe un computer, care chiar poate "gândi" şi este "conştientă de sine".
- Inteligenţă Artificială Slabă (weak AI) - O inteligenţă artificială care nu pretinde că poate gândi, putând însă rezolva o anumită clasă de probleme într-un mod mai mult sau mai puţin "inteligent", de exemplu cu ajutorul unui set de reguli.
Puţin progres a fost înregistrat în dezvoltarea unei inteligenţe artificiale “puternice”, aproape toate simulările inteligenţei se bazează pe reguli şi algoritmi obişnuiţi, existând un oarecare progres doar în domeniul celei “slabe” (de exemplu la recunoaşterea verbală şi a scrisului sau la jocul de şah).
[modifică] Istoric
La început, crearea şi cercetarea inteligenţei artificiale s-au desfăşurat pe domeniul psihologiei, punându-se accent pe inteligenţa lingvistică, ca de exemplu testul Turing. Acest test constă într-o conversaţie în limbaj uman natural cu o maşină (computer) care a fost programată special pentru acest test. Există un juriu uman care conversează cu acest computer, dar şi cu un om, prin câte un canal pur text (fără ca ei să se vadă sau să se audă). În cazul în care juriul nu poate să-şi dea seama care este computerul şi care omul, atunci inteligenţa artficială (programul calculatorului) a trecut testul.
Turing a prezis în 1950 că până în anul 2000 vor exista maşini (calculatoare) cu 109 bytes (1 GB) de memorie care vor putea "păcăli" 30% din juriile umane într-un test de 5 minute.
Însă, în timp ce pe de-o parte tehnologia chiar a depăşit previziunile lui Turing, inteligenţa artificială este încă departe de a fi realizată. Noile previziuni ale experţilor se bazează pe legea lui Moore ("la fiecare 18 luni se va dubla numărul de tranzistori pe un circuit integrat, prin urmare şi puterea de calcul"), "lege" care s-a îndeplinit pentru ultimii 30 de ani şi poate că va mai fi valabilă încă 5-10 ani. Pentru viitor se speră că noi tehnologii (cuantice, optice, tridimensionale) vor permite ca ritmul de creştere exponenţial să fie menţinut, astfel că în maximum 20 de ani computerele să depăşeasca puterea de procesare a creierului uman. (Vezi: Singularitate tehnologică). Unul dintre principalii susţinători ai acestei ipoteze, pe lângă Vernor Vinge, este cunoscutul expert Ray Kurzweil cu a sa celebră lege a întoarcerilor accelerate. Însă aceste consideraţii sunt în general de natură cantitativă, neglijând din păcate nenumăratele faţete calitative ale inteligenţei umane naturale.
 Grafic Exponenţial Istorie Supercomputer |
 Creştere Exponentială a Puterii de Calcul la Computere |
O altă latură a teoriei inteligenţei artificiale s-a bazat pe studiul animalelor, în special al insectelor, care sunt mai uşor de emulat de roboţi, dar modele computaţionale satisfăcătoare pentru inteligenţa animalelor nu au fost create încă.
În 1961, John Lucas a argumentat în lucrarea “Minţi, maşini şi Gödel” că mintea unui matematician uman nu poate fi reprezentată printr-un algoritm, bazându-se pe teorema incompletitudinii a lui Gödel ("Nu există sisteme formale care să fie şi consistente (= ne-contradictorii), şi complete.").
[modifică] Domenii de cercetare
Cercetarea asupra Inteligenţei Artificiale a început încă din anii 1950, fiind împărţită în două: clasică sau simbolică, ocupându-se cu manipularea simbolică a conceptelor abstracte, folosită azi în sistemele expert şi cea de-a doua, conecţionistă, exemplul cel mai cunoscut fiind “reţelele neuronale”. În anii 1980 s-a ajuns la concluzia că ambele abordări aveau limitări severe, cercetarea în acest domeniu fiind parţial abandonată din lipsa de finanţare.
Principalele aplicaţii ale inteligenţei artificiale sunt:
- sistemele fuzzy
- agenţii inteligenţi
- sistemele inteligente hibride
[modifică] Metode
[modifică] Exemple practice
Câteva limbaje de programare precum LISP şi Prolog au fost create pentru cercetarea Inteligenţei Artificiale, dar acum sunt folosite pentru alte scopuri.
Deep Blue, un computer care joacă şah, l-a învins pe Gari Kasparov în celebrul meci în 1997.
Logica fuzzy şi sistemele expert sunt folosite pentru a controla sisteme industriale, iar sisteme de traducere automate precum SYSTRAN sunt folosite pe anumite domenii, chiar dacă rezultatele nu se compară cu traducerea umană. Alte exemple sunt Optical Character Recognition (OCR) - recunoaşterea scrisului de tipar sau de mână, verbală, reţelele neuronale (folosite mai mult în jocuri pe calculator).
