A șaptea dimensiune

AI (Artificial Intelligence – Inteligenţă Artificială) pare să facă pași uriași în fiecare zi. Un programator ar trebui să-şi facă griji c-ar putea fi înlocuit de un chatbot?

Câteva tehnologii noi creat o popularitate imensă în jurul inteligenței artificiale (AI) și a ceea ce înseamnă aceasta pentru viitorul nostru ca societate. Fiecare tehnologie provine din diferite ramuri ale AI și prezintă un set unic de avantaje și preocupări.

Deepfake-urile și AI-urile pentru clonarea vocii zdruncină oarecum încrederea în ceea ce vedem sau auzim pe Internet. Unii spun că ChatGPT și sistemele similare de deep learning AI ar putea crea redundanță de locuri de muncă în mai multe domenii. Se ridică o întrebare îngrijorătoare: „AI va înlocui în cele din urmă programatorii?”.

Ce este AI (Artificial Intelligence – Inteligenţă Artificială)?

AI este o ramură a informaticii care se concentrează pe capacitatea unui sistem de a rezolva probleme folosind una (sau mai multe) dintre următoarele patru calități: un sistem AI poate să gândească uman, să acționeze uman, să gândească rațional și/sau să acționeze rațional.

Istoria AI-ului (Artificial Intelligence – Inteligenţă Artificială)

Deși pare că AI există de secole, este un domeniu care a câștigat avânt la mijlocul anilor 1900. Una dintre cele mai notabile date din istoria AI este 1956, acesta fiind anul apariţiei oficiale a inteligenței artificiale. Aceasta a avut loc la o conferință la Dartmouth College.

Mai multe nume importante se leagă de diferite aspecte ale progreselor timpurii în AI. Aceștia includ Alan Turing, Marvin Minsky, Allen Newell, Herbert Simon, John Robinson și Alain Colmerauer.

AI, caracteristica 1: acţionează uman

În 1936, Alan Turing a publicat o lucrare intitulată „On Computable Numbers, With an Application to the Entscheidungsproblem”. În această lucrare, Turing a introdus conceptul unei mașini Turing care, până astăzi, joacă un rol important în AI. El a demonstrat că, cu algoritmul corect, o mașină Turing poate efectua orice calcul matematic.

In an mai târziu, în 1937, Turing a folosit problema opririi pentru a sublinia limitările mașinilor inteligente. Apoi, în 1950, Turing a definit inteligența mașinilor folosind ceea ce el numește testul Turing. Dacă un sistem AI trece testul Turing, atunci acel sistem poate acționa uman.

AI, caracteristica 2: gândește uman

Marvin Minsky este un nume popular în domeniul AI. El este cunoscut pentru dezvoltarea primei mașini de învățare a rețelelor neuronale cu fir aleatoriu, numită SNARC, în 1951. Rețelele neuronale învață computerele să proceseze date în mod similar creierului uman. Definiția dată de Minsky inteligenței artificiale este următoarea: „Ştiința de a face mașinile să facă lucruri care ar necesita inteligență dacă ar fi făcute de oameni”.

Allen Newell și Herbert Simon sunt alți doi pionieri în domeniul AI, care s-au concentrat pe capacitatea unei mașini de a simula gândirea umană. În 1956, au prezentat primul program informatic de procesare a simbolurilor, numit Logic Theorist. În 1961, Newell și Simon au dezvoltat General Problem Solver (GPS), care imită în esență gândirea umană.

AI, caracteristica 3: gândește raţional

În 1965, John Robinson a publicat un jurnal intitulat „A Machine-Oriented Logic Based on the Resolution Principle”. El a inventat, de asemenea, calculul rezoluției pentru logica predicatelor, care joacă un rol vital în AI.

Logica predicatelor este un limbaj formal care folosește logica pentru a reprezenta gândirea rațională. Acest limbaj folosește cadrul în care premisele corecte vor produce concluzii corecte. De exemplu, Alexa este o mașină; toate mașinile ușurează munca; prin urmare, Alexa ușurează munca.

Progrese recente în AI (Artificial Intelligence – Inteligenţă Artificială)

Faţă de cum a fost la începuturile sale, domeniul inteligenței artificiale este astăzi foarte complex, cu multe ramuri diferite. Fiecare ramură din domeniul AI face continuu pași semnificativi.

Învățarea automată este o ramură a IA care utilizează algoritmi de date pentru a imita învățarea umană, ceea ce îi îmbunătățește acuratețea la fiecare iterație. Unul dintre cele mai proeminente subseturi ale învățării automate este învățarea profundă. Învățarea profundă îmbunătățește învățarea automată prin reducerea nevoii unei mașini de asistență umană.

De exemplu, dacă ai avut imagini cu flori pe care ai vrut să le grupezi după specii, procesul de clasificare va fi diferit, în funcție de tipul de sistem. Dacă sistemul utilizează învățarea automată, atunci ar trebui să fie stabilite manual caracteristicile care disting speciile. Dar un sistem care utilizează învățarea profundă va determina cele mai bune trăsături distincte pentru fiecare specie pe cont propriu.

Învățarea profundă a creat recent valuri majore în domeniul IT-ului datorită mai multor tehnologii. ChatGPT este o tehnologie de învățare profundă cu cea mai mare popularitate în acest moment.

De la lansarea sa în al patrulea trimestru al anului 2022, ChatGPT a fost subiectul multor dezbateri. Ceea ce face ca acest sistem AI să iasă în evidență este legat de abilitățile sale de procesare a limbajului natural, împreună cu capacitatea sa de a acumula informații noi din învățarea prin consolidare din feedbackul uman (RLHF). De asemenea, pare să posede o capacitate puternică de a scrie și a repara codul. Unii spun că această tehnologie reprezintă geneza dispariției programatorilor umani.

Caracteristicile dorite ale unui programator uman pe care AI nu le are (deocamdată)

Un sistem AI poate învăța cum să scrie cod care creează software. Cu toate acestea, înlocuirea completă a programatorilor ar putea fi puțin mai complicată. Capacitatea unui sistem AI îi poate permite să reducă forța de muncă, ajutând programatorii să lucreze mai repede, dar nu poate înlocui niciodată cu adevărat programatorii umani. O deosebire majoră între programatori și sistemele AI este creierul uman și caracteristicile sale complexe.

Potrivit lui Andrew Ng, unul dintre cele mai importante nume din AI astăzi: „Un singur neuron din creier este o mașină incredibil de complexă pe care nici astăzi nu o înțelegem. Un singur „neuron” dintr-o rețea neuronală este o funcție matematică incredibil de simplă care captează o fracțiune minusculă din complexitatea unui neuron biologic.

Capacitatea creierului de a genera un gând nou din nimic este dincolo de înțelegerea umană. Cu siguranță nu este ceva ce un sistem AI poate avea (deocamdată). O altă caracteristică a programatorilor este originalitatea creativității, pe care un sistem AI nu o are deocamdată.

Prin deep learning, AI poate da impresia gândirii umane. Unele sisteme AI pot lua decizii simple, dar aceste decizii nu se pot compara cu abilitățile de luare a deciziilor din creierului uman. AI poate scrie cod, dar nu este capabil să se asigure că acel cod pe care îl scrie este unul corect. Un sistem AI nu poate reproduce raționamentul uman și nici nu există indicii că va putea face acest lucru în viitorul apropiat.

Viitorul AI și al programării

Tehnologiile AI precum ChatGPT au dovedit cât de utilă poate fi AI pentru programatori. Acesta generează cod rapid și poate ajuta la fluxul de lucru general al unui programator. Cu toate acestea, ChatGPT a dovedit, de asemenea, că chiar și cea mai avansată tehnologie de învățare profundă pe care o avem în prezent nu poate face față unei autonomii complete.

Prin urmare, este plauzibil să presupunem că viitorul AI în programare este unul al „asistenţilor” mai degrabă decât al „înlocuirilor” programatorilor.

Sursa informaţiilor: Make Use Of (MUO).

Citeşte şi articolele:

• Cum accesăm şi folosim ChatGPT, cea mai populară platformă de Inteligenţă Artificială (AI)
• Viitorul IT-ului: câte ceva despre chatbot
• 7 lucruri mai puţin cunoscute pe care le poate face ChatGPT
• 6 lucruri pe care ChatGPT nu le poate face (și alte 20 pe care refuză să le facă)
• Cum funcționează ChatGPT? Cum poate ChatGPT să răspundă la întrebări?