Inteligența artificială este un domeniu al științei care dezvoltă mașini, computere și hardware cu inteligență care variază de la cel mai simplu la humanoid. Deși conceptul de mașini inteligente își are originea în mitologia greacă antică, istoria modernă a inteligenței artificiale a început odată cu dezvoltarea computerelor. Termenul a fost inventat în 1956 la prima conferință despre inteligența artificială.
Decenii mai târziu, oamenii de știință continuă să studieze ideile încă evazive ale informațiilor despre mașină, deși întrebarea „se poate gândi o mașină?” încă a stârnit o dezbatere răspândită.
De menționat că, contrar credinței populare, nu toți purtătorii de informații artificiale sunt roboți umanoizi sau sisteme de operare fantastice cu vocea lui Scarlett Johansson. Să trecem peste abilitățile de bază inerente AI.
Soluția problemelor
Una dintre calitățile de bază ale AI este capacitatea de a rezolva probleme. Pentru a permite mașinii să facă acest lucru, oamenii de știință au echipat-o cu algoritmi care imită gândirea umană și folosesc conceptele de probabilitate, economie și statistici.
Abordările includ modele inspirate de rețelele neuronale din creier, capacitățile de învățare automată și de recunoaștere a modelului și abordări statistice care folosesc instrumente și limbaje matematice pentru a rezolva problemele.
Video promotional:
Învățare automată
Un alt punct de bază de AI este capacitatea mașinii de a învăța. Până în prezent, nu există o singură abordare conform căreia un computer poate fi programat pentru a primi informații, pentru a dobândi cunoștințe și pentru a ajusta comportamentul în consecință - mai degrabă, există o serie de abordări bazate pe algoritmi.
Una dintre metodele importante de învățare automată este așa-numita învățare profundă, o tehnică AI bazată pe teoria neurală și compusă din straturi complexe de noduri interconectate. În timp ce Siri-ul Apple este un exemplu de învățare profundă în acțiune, Google a achiziționat recent DeepMind, un start-up care este specializat în algoritmi avansați de învățare AI; Netflix investește, de asemenea, în învățare profundă.
Prelucrarea limbajului
Prelucrarea limbajului natural (NLP) permite unei mașini să citească și să înțeleagă limbajul oamenilor, oferind o legătură între oameni și mașini.
Astfel de sisteme permit calculatoarelor să traducă și să comunice prin procesarea semnalului, analiza, analiza semantică și pragmatica (limbajul în context).
Mișcarea și percepția
Tipul de inteligență asociat cu mișcarea și percepția este strâns legat de robotică, ceea ce oferă mașinii nu numai inteligență cognitivă, ci și senzorială. Acest lucru este posibil prin introducerea de navigare, tehnologia de localizare și senzori, cum ar fi camere, microfoane, sonar și recunoașterea obiectelor. În ultimii ani, am văzut această tehnologie în numeroși roboți, oceanici și rover spațiali.
Inteligența socială
Aptitudinile emoționale și sociale reprezintă un alt nivel avansat de inteligență artificială care permite mașinilor să-și asume chiar mai multe calități umane. SEMAINE, de exemplu, încearcă să ofere mașinilor astfel de abilități sociale prin ceea ce numește SAL sau ascultător senzorial artificial. Acest sistem avansat de dialog, dacă este finalizat, va putea percepe expresiile faciale, privirea și vocea unei persoane, ajustându-se în consecință.
Creare
Abilitatea de a gândi și de a acționa creativ este o trăsătură caracteristică umană pe care mulți o consideră mai presus de capacitatea computerelor. Cu toate acestea, ca aspect al inteligenței umane, creativitatea poate fi aplicată și inteligenței artificiale.
Se spune că utilajele pot fi abilitate să genereze idei valoroase și inovatoare prin trei modele: Combinație, Explorare și Transformare. Cum va fi implementat exact acest lucru - vom vedea în viitor. La urma urmei, aparatul AARON produce deja artă de muzeu.
Improvizarea ca formă de activitate umană este „prototipul comportamentului creativ”, spune Shelley Carson, un angajat al Departamentului de Psihologie al Universității Harvard. În cartea dvs. Creativul creier, ea scrie că la un nivel de bază, fiecare dintre noi improvizează, deoarece există multe situații în viață care o necesită. De exemplu, pe drum, trebuie să luați instantaneu singura decizie corectă pentru a evita o coliziune. În același timp, o persoană apelează la experiența sa. Dar improvizația creativă este mai mult decât atât, generează noi idei neașteptate.
Tablou Aaron
Robot AARON, creat de renumita artistă Gorald Cohen. Invenția sa, la cel mai mic nivel, a calculat algoritmi pentru a crea linii și forme din care au fost derivate desene. Ulterior, a fost creat un robot robot mai avansat, numit Action Jackson, care a pictat tablouri similare cu cele ale lui Jackson Pollock. Și deși dezbaterea despre valoarea artistică a unor astfel de lucrări nu scade până în prezent, rămâne faptul că roboții pot crea.
Mai mult, s-ar părea că unele forme moderne de inteligență artificială pot obține un succes mare. De exemplu, Siri pentru iPhone nu doar că procesează vorbirea umană naturală, dar se adaptează fiecărui utilizator individual, studiind caracterul și obiceiurile sale; iar supercomputerul Watson de la IBM a câștigat un milion de dolari în jocul său. Mașinile atât de sofisticate nu sunt capabile să se descurce cu improvizația?
