Inteligența artificială – 

Auzim tot mai des in mass-media despre acest subiect: inteligența artificială, insă conceptul nu e nou, a aparut încă din antichitate.

Primii pași ai apariției Inteligenței Artificiale, ca domeniu de cercetare, au fost în vara anului 1956, în timpul unui workshop la colegiul american Dartmouth. Ray Solomonoff, Marvin Minsky, și John McCarthy au coordonat toate lucrările workshopului în cadrul căruia s-a stabilit directia care va călăuzi cercetările în domeniul AI pentru urmatoărea perioadă.

Investițiile și interesul în AI au atins apogeul în primii ani ai secolului 21 și continuă și astăzi, susținute de evoluția progresivă a puterii de calcul și de tehnologie. (Sursa: gotech.world/inteligenta).

AI este, practic, un concept prin care tehnologia trebuie să imite cât mai mult comportamentul uman si se defineste prin insasi metodele de invatare.

Machine Learning – metoda de bază a sistemelor AI, prin care unitățile informationale primesc o cantitate enorma de date (informații) pe care le analizează, le memorează și pe baza cărora reacționează. Un exemplu in acest sunt asistenții virtuali care recunosc comenzile vocale.

Deep Learning – metoda de invățare mecanică dar mai complexa, prin care computerele sunt învățate să imite comportamentul uman. Cateva exemple: industria auto unde automobilele smart pot recunoaște un indicator de circulație și pot face diferența între obstacole; Google care folosește metode de Deep Learning pentru dezvoltarea algoritmilor de recunoaștere a imaginilor (scan image), Netflix și Amazon pentru a analiza preferintele utilizatorilor în funcție de comportamentul lor față de anumite produse și de a oferi solutii privind gradul de satisfacție si analiza dorintei prin anumite imagini sugestive.

Neural networks – este core-ul AI. Aceste rețele interconectate prin algoritmi imita modele ale rețelelor de neuroni din creierul uman. AI trebuie să ințeleagă comportamentul uman si sa il poata interpreta in functie de anumite stari.

In prezent programele de inteligență artificială pot părea ”umane” adica ele pot fi învățate să devină mai intuitive.

Cateva exemple: Siri de la Apple care poate să stabilească întâlniri, să îți reamintească anumite lucruri sau să îți indice drumul cel mai scurt până într-un anumit loc; Alexa de la Amazon poate să indeplineasca functii de home control.

De aceea sistemele informatice de inteligență artificială existente în acest moment poartă denumirea de”inteligență artificială slabă” sau ”îngustă” (Weak AI sau narrow – ANI – Artificial Narrow Intelligence).

ANI are ca limita o anumită activitate, dar nu are abilitatea de a gândi, ci doar de a face niște conexiuni în funcție de programul pe care îl are inserat in memoria principala. Desi ANI reprezintă un pas foarte important în evoluția inteligenței artificiale, principala directie este AGI – Artificial General Intelligence programe capabile să raționeze, să planifice și să îndeplinească procese complexe și apoi spre ASI – Artificial Super Intelligence – mai exact programe care să depășească întreaga inteligență creativă a omenirii(Sursa: ttps://www.orange.ro/help/articole/ce-este-inteligenta-artificiala-si-cum-functionează).

Tehnologia AI îmbunătățește performanța și productivitatea la nivelul fiecarei entitati economice prin automatizarea proceselor de productie.

Organizațiile care adaugă machine learning și interacțiuni cognitive la procesele tradiționale de afaceri pot îmbunătăți semnificativ experiența utilizatorilor și productivitatea. Pentru a rămâne competitivă pe piață, fiecare entitate trebuie să implementeze AI și să construiască un ecosistem informational.

Autor: Aurel Cîrstea, Economist