Citeste si prima parte: Cum functioneaza Inteligenta artificiala?
În realitate, funcționarea unui sistem de IA este mult mai complexă decât ceea ce tocmai am explicat in prima parte. Programele moderne de IA utilizează mulți parametri și valori de ponderare diferite, care sunt procesate prin mai multe straturi și etape înainte de a ajunge la o decizie finală. Cu toate acestea, am ales să prezentăm conceptul într-un mod atât de simplu dintr-un motiv important, pentru a vă ajuta să înțelegeți clar trei puncte cheie.
În primul rând, în exemplul pe care l-am discutat, IA nu înțelege de fapt ce este o pasăre. De fapt, conceptul de înțelegere sau minte în sine este destul de vag. Dar chiar dacă lăsăm asta deoparte, ceea ce înțelege un om când vede o pasăre este fundamental ușor diferit de ceea ce vede o IA. Pentru IA, o pasăre este doar un grup de numere, valori de ponderare asociate cu diferite caracteristici, cum ar fi ciocul, penele și alte trăsături similare.
În al doilea rând, pentru a antrena o IA, avem nevoie de o cantitate uriașă de date. Chiar și în exemplul cu pasărea, IA trebuie să vadă mii de imagini cu păsări pentru a învăța cum arată o pasăre. Și nu numai atât. De fiecare dată când IA face o greșeală, un om trebuie să intervină și să o corecteze, spunându-i IA că a greșit. Fără acest feedback, învățarea nu va avea loc
În al treilea rând, chiar și după toate aceste eforturi, IA învață doar să răspundă la o singură întrebare specifică: „Este o pasăre sau nu?”. Dacă doriți ca IA să răspundă la o altă întrebare, cum ar fi „Ce pasăre este?”, trebuie să scrieți un program diferit și să o antrenați separat. Dacă imaginea nu este deloc o pasăre și doriți ca IA să spună dacă este un mamifer sau altceva, și acest lucru necesită un program separat și o nouă antrenare. Cu alte cuvinte, fiecare IA poate îndeplini doar sarcina specifică pentru care a fost antrenată. Dacă doriți ca IA să îndeplinească o sarcină nouă, aceasta trebuie antrenată din nou, adesea de la zero. Mai simplu spus, fiecare sarcină specifică necesită un sistem de IA special antrenat. Doar pentru că ceva se numește inteligență artificială nu înseamnă că poate face totul.
Toate aceste limitări pe care le-am discutat până acum explică de ce, deși filmele științifice vorbeau despre IA încă de acum câteva decenii, dezvoltarea reală a inteligenței artificiale a durat mult mai mult.
Creșterea rapidă a IA pe care o vedem astăzi a devenit posibilă în principal datorită a doi factori cheie.
- Primul motiv este creșterea spectaculoasă a puterii de procesare a computerelor. În anii 1990, computerele pur și simplu nu aveau capacitatea de a rula programe de IA. Dar, în ultimii 20 de ani, viteza de calcul a computerelor a crescut de câteva mii de ori. Această îmbunătățire incredibilă este cea care a făcut în cele din urmă posibilă rularea de programe complexe, precum inteligența artificială, pe mașini obișnuite.
- Al doilea factor major a fost ascensiunea rețelelor sociale. Să vă dau un exemplu. Când încărcați o fotografie cu câinele dvs. pe Facebook și o etichetați ca „câine”, de fapt ajutați inteligența artificială a Facebook să învețe cum arată un câine. De fiecare dată când cineva face acest lucru, AI devine mai bun în recunoașterea câinilor, chiar și atunci când vede mai târziu o fotografie cu totul nouă a unui câine. Odată cu explozia rețelelor sociale, sistemele AI au avut brusc acces la cantități uriașe de date pentru antrenament. Astăzi, milioane de oameni din întreaga lume încarcă fotografii în fiecare zi.
Multe dintre aceste fotografii sunt utilizate în culise pentru a antrena programele AI. Același lucru este valabil și pentru mesajele publice, comentariile pe care le postăm.
Tot acest conținut este utilizat pentru a ajuta la antrenarea inteligenței artificiale în înțelegerea limbajului natural, modul în care noi, oamenii, vorbim de fapt. Acest lucru este important deoarece modul în care vorbim este foarte diferit de ceea ce găsim în cărți sau dicționare. Limbajul vorbit este plin de expresii informale, argou și stiluri regionale. Cu toate acestea, astăzi am ajuns la un punct în care IA poate înțelege sensul chiar și în limbajul informal. Acest lucru se datorează în mare parte cantității mari de date de antrenament pe care IA le-a primit din limbajul utilizat pe rețelele de socializare.
Citeste mai departe : Cum se antreneaza inteligenta artificiala ?