Publié par 
Inteligența artificială este peste tot: asistenți vocali, recomandări de filme, detectarea fraudelor, generarea de text și imagini. Dar în spatele acestui termen se află un mecanism destul de logic. În acest articol, veți înțelege... cum funcționează IApas cu pas, fără jargon inutil.
Ce este inteligența artificială?
Inteligența artificială se referă la un set de tehnici care permit unei mașini să îndeplinească sarcini care necesită de obicei inteligență umană: recunoașterea unei imagini, înțelegerea unei propoziții, luarea unei decizii sau prezicerea unui rezultat.
Contrar opiniei populare, majoritatea sistemelor de inteligență artificială actuale nu „gândesc”. Ele identifică tipare în cantități mari de date și apoi folosesc aceste tipare pentru a produce un răspuns. Aceasta se numește învățare automată sau masina de învățare.
Datele: combustibilul inteligenței artificiale
Totul începe cu date. O inteligență artificială are nevoie de exemple pentru a învăța: mii de fotografii cu pisici pentru a recunoaște o pisică, milioane de propoziții pentru a înțelege o limbă sau istoricul achizițiilor pentru a recomanda un produs.
Calitatea acestor date este crucială. Datele incomplete, prost etichetate sau părtinitoare produc o inteligență artificială nesigură. Acesta este motivul pentru care colectarea și curățarea datelor reprezintă adesea cea mai importantă parte a muncii.
Învățare automată: învățare prin exemplu
Principiul învățării automate este simplu: în loc să programăm o regulă pentru fiecare situație, îi arătăm exemple algoritmului și îl lăsăm să deducă regulile singur.
În general, se disting trei categorii principale:
- Învățare supravegheată Sunt furnizate exemple cu răspunsul corect (o fotografie și eticheta acesteia „pisică”). Inteligența artificială învață să lege intrarea de ieșire.
- Învățare nesupravegheată : datele sunt furnizate fără un răspuns, iar IA grupează elementele după similaritate.
- Învățare prin consolidare Inteligența artificială acționează, primește o recompensă sau o penalizare și își ajustează comportamentul pentru a-și maximiza câștigurile. Aceasta este metoda folosită pentru jocuri sau robotică.
Rețele neuronale și învățare profundă
O mare parte din inteligența artificială recentă se bazează pe rețele neuronale artificiale. Inspirate foarte vag de creier, acestea sunt compuse din mici unități de calcul, neuroni, organizate în straturi succesive.
Fiecare neuron primește numere, le atribuie o pondere și apoi transmite rezultatul următorului strat. Prin suprapunerea mai multor straturi, obținemînvățare profundă (Sau învățare profundă), capabil să gestioneze probleme complexe precum recunoașterea vorbirii sau traducerea.
Cum este antrenat un model?
Antrenamentul implică ajustarea treptată a ponderilor rețelei pentru a reduce erorile acesteia. Procesul urmează, în general, acești pași:
- Modelul primește un exemplu și produce o predicție.
- Comparăm această predicție cu răspunsul corect și măsurăm diferența, numită „eroare”.
- Modelul își ajustează ponderile pentru a reduce această eroare, folosind o tehnică numită backpropagation.
- Procesul se repetă de milioane de ori, până când predicțiile devin fiabile.
În final, modelul nu conține datele originale, ci o reprezentare matematică a regularităților pe care le-a învățat.
Inteligența artificială generativă și modelele Big Language
Instrumente precum generatoarele de text sau imagini se bazează pe inteligența artificială generativă. Modelele lingvistice mari, de exemplu, sunt antrenate să prezică cel mai probabil următor cuvânt dintr-o propoziție, pe baza unor corpusuri de text uriașe.
Prin repetarea acestei predicții cuvânt cu cuvânt, modelul produce propoziții, rezumate sau răspunsuri coerente. Nu consultă o bază de cunoștințe fixă; își generează răspunsul pe baza modelelor lingvistice învățate în timpul antrenamentului.
Limitele IA
Înțelegerea modului în care funcționează IA înseamnă și cunoașterea punctelor slabe ale acesteia:
- Prejudecățile o IA reproduce prejudecățile prezente în datele sale.
- Erori de încredere o inteligență artificială poate da cu încredere un răspuns greșit.
- Lipsa de bun simț : ea recunoaște regularități, dar nu înțelege lumea ca un om.
- Dependența de date fără date de calitate, rezultatele se deteriorează.
Întrebări frecvente
Este IA conștientă?
Nu. Inteligența artificială actuală nu are nici conștiință, nici intenții. Ele calculează probabilitățile din date, fără nicio experiență subiectivă.
Care este diferența dintre inteligența artificială și învățarea automată?
Învățarea automată este o ramură a inteligenței artificiale. IA este domeniul în ansamblu, iar învățarea automată este una dintre cele mai utilizate metode pentru a o realiza.
Trebuie să fii informatician ca să folosești inteligența artificială?
Nu. Multe instrumente sunt accesibile tuturor printr-o interfață simplă. Cu toate acestea, proiectarea și antrenarea unui model necesită abilități tehnice.
Pe scurt, inteligența artificială funcționează prin învățarea unor tipare din cantități mari de date, apoi folosind aceste tipare pentru a produce predicții sau conținut. Datele, învățarea automată și rețelele neuronale formează nucleul acestei tehnologii. Înțelegerea principiilor sale ne permite să înțelegem mai bine capacitățile sale, dar și limitele sale.
