Inteligența artificială simplificată

Publicat pe: 31 octombrie 2018 / Actualizat pe: 8 aprilie 2019 – Autor: Konrad Wolfenstein

Inteligența artificială explicată simplu. Cum poți urmări cantități masive de date, cum ar fi Big Data? Acest lucru este posibil doar dacă te orientezi către anumite tipare sau te lași ghidat de acestea.

Inteligența Artificială (IA) – Sintaxă simplă

Un experiment personal: Ai o imagine specifică în minte. Astăzi ar trebui să fie un dulap roșu cu mânere albe. Ce faci?

Introduci „dulap roșu, mânere albe” în căutarea Google.

Randament? Modest.

A doua încercare: Introduceți „dulap roșu, mânere albe” în căutarea Google.

Rezultatul este deja mai bun, dar cu siguranță ar putea fi și mai bun.

Utilizarea Căutării Google este primul pas în programare. Colectarea interogărilor de căutare și convertirea acestora în algoritmi și cod formează rețeaua neuronală.

Prin urmare, învățarea automată, așa cum se arată în graficul de sus, nu este ceva ce poate fi implementat rapid. Necesită mult timp și efort. Acest lucru explică și costurile de dezvoltare aferente. Cu toate acestea, dacă luăm în considerare faptul că IA nu își ia vacanțe, nu se pensionează și nu are alte absențe naturale, situația se schimbă complet.

Dar va mai fi la modă mâine acel dulap roșu cu mânere albe? Se va mai potrivi stilului tău de viață? Gusturile se schimbă. Tocmai aici intervine învățarea profundă. Ca să rămânem la exemplul nostru: pe măsură ce continui să cauți, inteligența artificială învață și recunoaște cum s-a schimbat comportamentul tău de căutare pe baza celorlalte subiecte care te interesează. Apoi dezvoltă independent noi algoritmi pentru a „prezice” că peste un an ai putea fi interesat de un dulap verde cu mânere albastre pentru bucătăria ta.

Groaznic? Pentru unii, este. Dar chiar nu este. Frica noastră de necunoscut ne joacă feste. Dacă am întreba un grup de oameni ce ar putea găsi interesant la televizor mâine, am primi o mare varietate de răspunsuri. Nu toate ar fi la fel. Acum, ce criterii folosiți pentru a decide ce sugestie ați accepta? Este vorba despre conținut sau poate despre atractivitatea persoanei în cauză?

Același lucru este valabil și pentru inteligența artificială. Rezultatele depind de cât de slab sau puternic a fost „programată” rețeaua neuronală. Este vorba despre analiza tiparelor, care ar trebui să ne ajute să luăm decizii bune, nu să ne controleze. Pentru că, dacă nu reușim să realizăm analiza tiparelor în big data, vom fi distruși fără milă. Și acesta este adevăratul scenariu de groază.