Inteligența artificială (IA) este unul dintre cele mai active domenii de cercetare și dezvoltare tehnologică din prezent. Tot mai multe aplicații bazate pe IA devin parte din viața noastră de zi cu zi, de la asistenți virtuali și roboți autonomi până la sisteme de recomandare și diagnoză medicală.
Progresele din ultimii ani în ceea ce privește capacitatea de calcul, reducerea costurilor de calcul, disponibilitatea unor cantități mari de date și algoritmi capabili să atingă sau să depășească performanțele umane au permis aplicații practice ale inteligenței artificiale, făcând din aceasta o ramură extrem de importantăa tehnologiei informației. Inteligența artificială este un domeniu interdisciplinar bazat pe știința calculatoarelor, știința datelor, științele naturale, științele umaniste, matematica, științele sociale și altele. Există multe domenii ale tehnologiei IA, inclusiv învățarea, recunoașterea, predicția, inferența, cunoașterea, limbajul, descoperirea, căutarea și crearea.
Pe măsură ce IA capătă importanță, apare nevoia unei înțelegeri comune a noțiunilor cheie și a terminologiei folosite în acest domeniu iar, în prezent, există multă confuzie în jurul termenilor din IA, aproape fiecare companie sau cercetător folosind propriile definiții.
Concluzia: era nevoie de elaborarea unor concepte și a unor termeni standardizați pentru a înțelege și adopta mai bine tehnologia IA. Conceptele și categoriile de inteligență artificială permit compararea și clasificarea diferitelor soluții în ceea ce privește proprietăți precum fiabilitatea, robustețea, reziliența, fiabilitatea, acuratețea, siguranța, securitatea și confidențialitatea. Acest lucru permite părților interesate să selecteze soluții adecvate pentru aplicațiile lor și să compare calitatea soluțiilor disponibile pe piață.
Textul ISO/IEC 22989:2022 a fost elaborat de Comitetul tehnic ISO/IEC JTC 1 “Tehnologia informației” al Organizației Internaționale de Standardizare (ISO) și a fost preluat ca EN ISO/IEC 22989:2023 de către Comitetul tehnic CEN-CENELEC/ JTC 21 “Inteligență artificială”, al cărui secretariat este deținut de DS”. Aprobat de Directorul General al ASRO la 31 august 2023, standardul european EN ISO/IEC 22989:2023 are statutul unui standard român.
Scopul său este de a oferi un vocabular riguros definit și o serie de concepte fundamentale în IA care să fie utilizate în mod consecvent de către specialiști și nu numai de către aceștia.
Standardul acoperă o gamă largă de subiecte precum tipurile de IA, componentele unui sistem IA, caracteristicile, aplicațiile, riscurile și principiile etice și include peste 240 de termeni precum “inteligență artificială”, “învățare automată”, “învățare profundă”, “roboți autonomi”, “transparență”, “echitate” ș.a.m.d.
Fiecare termen este explicat succint, fiind însoțit de note și exemple și plasat într-un context mai larg pentru o înțelegere completă. De exemplu, inteligența artificialăeste definită ca “cercetarea și dezvoltarea mecanismelor și aplicațiilor sistemelor de inteligență artificială” iar sistemul de inteligență artificială ca “sistem proiectat care generează rezultate precum conținut, previziuni, recomandări sau decizii pentru un anumit set de obiective definite de om”.
Un alt termen analizat în detaliu este “învățare automată”, un procedeu deja larg răspândit în IA, fiind explicate sucint diferitele tipuri de învățare automată.
Standardul ISO/IEC 22989 este valoros nu doar prin stabilirea definițiilor dar și prin explicarea relațiilor dintre concepte. De pildă, prezintă clar legătura dintre învățarea automată și învățarea profundă, aceasta din urmă fiind un subset al celei dintâi, bazat pe rețele neuronale artificiale.
Standardul are în vedere perspectiva mai largă a impactului IA asupra societății. un întreg capitol, de exemplu, fiind dedicat aspectelor etice cum ar fi transparența, dreptatea, explicabilitatea și controlul uman. Mai mult, sunt definite riscuri cheie precum lipsa robusteții sistemelor IA sau posibile probleme de confidențialitate.
ATENȚIE! Standardul este destinat unui public larg, inclusiv experților și persoanelor mai puțin specializate în domeniul IA dar, “citirea și înțelegerea unor clauze specifice poate fi mai ușoară dacă se dispune de cunoștințe mai solide în domeniul informaticii.”
Pentru a înțelege mai bine cum ne ajută standardul ISO/IEC 22989 să înțelegem conceptele și terminologia Inteligenței Artificiale, voi prezenta la ce anume se referă clauzele de la 5 la 10 fără a intra în amănunte tehnice.
Inteligența artificială demistificată – Idei și concepte de bază
Clauza 5 “Concepte IA” a standardului pătrunde adânc în lumea complexă a IA și ne spune că “Studiul și dezvoltarea interdisciplinară a sistemelor de inteligență artificială au ca scop construirea unor sisteme informatice capabile să îndeplinească sarcini care necesită în mod normal inteligență”.
În esența sa, IA reprezintă o convergență interdisciplinară. Nu este doar un produs al informaticii; este o simfonie a matematicii, filozofiei, lingvisticii, economiei, psihologiei și științei cognitive. Acest amalgam urmărește să creeze sisteme informatice capabile să îndeplinească sarcini care, până în prezent, au fost de domeniul exclusiv al inteligenței umane. Inteligența artificială utilizează tehnici din mai multe domenii, cum ar fi informatica, matematica, filosofia, lingvistica, economia, psihologia și știința cognitivă. Mașinile, considerate cândva simple unelte, sunt acum pe cale să perceapă, să înțeleagă și să acționeze asupra mediului în care se află, la fel ca noi.
Ce diferențiază, de fapt, IA de multitudinea de sisteme convenționale pe care le-am construit de-a lungul deceniilor? În comparație cu majoritatea sistemelor convenționale care nu sunt de tip IA, există o serie de caracteristici interesante care sunt împărtășite de unele sau de toate sistemele IA:
- Interactivitate: Spre deosebire de sistemele statice, IA prosperă prin interacțiune. Fie că este vorba de senzori sau de implicarea umană, sistemele de inteligență artificială răspund la intrări, adesea în timp real. Imaginați-vă o lume în care o simplă imagine prezentată unei mașini poate duce la recunoașterea precisă a unui obiect.
- Conștientizarea contextuală: IA nu doar procesează date, ci înțelege contextul. Prin extragerea dintr-o multitudine de surse de informații, atât structurate, cât și nestructurate, sistemele de inteligență artificială pot da sens lumii într-un mod care amintește în mod straniu de cunoașterea umană.
- Variabilitatea supravegherii: Gradul de supraveghere umană în sistemele de inteligență artificială poate varia. Unele ar putea necesita o intervenție umană constantă, în timp ce altele, cum ar fi vehiculele care se conduc singure, ar putea funcționa cu o intervenție umană minimă. Acest spectru de supraveghere anunță un viitor în care mașinile pot fi parteneri, nu doar instrumente.
- Adaptabilitate: Poate că cea mai impresionantă caracteristică a inteligenței artificiale este capacitatea sa de a învăța și de a se adapta. Unele sisteme de inteligență artificială pot procesa date dinamice în timp real, rafinându-și continuu operațiunile pe baza noilor informații. Această adaptabilitate asigură faptul că IA nu este statică, ci evoluează, la fel ca organismele vii.
Spectrul IA este vast. La un capăt avem “IA puternică” – mașini care pot realiza orice sarcină intelectuală pe care o poate face un om, la celălalt, “IA slabă”sspecializată într-un domeniu anume, pe care-l stăpânește cu precizie. În urma mai multor dezbateri, termenii “inteligență artificială restrânsă” și “inteligență artificială generală” au fost considerați ca fiind mai adecvați pentru domeniul inteligenței artificiale. Un sistem de „inteligență artificială restrânsă” poate rezolva sarcini specifice pentru a rezolva o anumită problemă, depășind adesea performanțele oamenilor. În schimb, un sistem de “inteligență artificială generală” poate rezolva o mare varietate de sarcini cu un nivel acceptabil de performanță. În prezent, majoritatea sistemelor de inteligență artificială sunt clasificate ca fiind “înguste”. Fezabilitatea tehnică a sistemelor de inteligență artificială “generale” în viitor rămâne incertă.
În domeniul inteligenței artificiale, termenul “cunoaștere” necesită o analiză mai profundă, având în vedere rolul său esențial atât în documentație, cât și în domeniul mai larg. În timp ce în alte domenii ar putea sugera puterea cognitivă, în IA, acesta este un termen strict tehnic, semnificând un conținut care depășește capacitatea. Aceste “cunoștințe” reprezintă o verigă crucială în secvența date-informații-cunoștințe: datele generează informații, care ulterior dau naștere la cunoștințe. În lumea IA, aceste schimbări sunt pur tehnice. Informația este trecătoare, dar cunoașterea este ceea ce sistemul absoarbe și reține după observare. Aceasta este structurată, depășind simplele observații individuale. Este intrigant faptul că informații identice pot genera cunoștințe diverse, în funcție de obiectivele stabilite. Cunoașterea se poate manifesta în diverse reprezentări, fiecare cu merite unice, dar toate transmițând aceeași esență. Această nuanță este vitală, mai ales pentru anumite tehnici de inteligență artificială care se bazează pe crearea de cunoștințe sau reprezentări diverse din aceleași date fundamentale.
Dinamica ciclului de viață al sistemelor de inteligență artificială
Clauza 6 – Ciclul de viață al sistemului IA, nu impune un anumit model de ciclu de viață, ci evidențiază anumite procese specifice sistemelor de inteligență artificială care pot apărea pe parcursul ciclului de viață al sistemului. Procesele și termenele specifice pot avea loc în timpul uneia sau mai multor etape ale ciclului de viață, iar etapele individuale se pot repeta pe toată durata de viață a sistemului.
De exemplu, s-ar putea decide să se revină de mai multe ori la etapele de “proiectare și dezvoltare” și de “implementare” pentru a dezvolta și implementa corecturi de erori și actualizări ale sistemului. Un model al ciclului de viață al sistemului ajută părțile interesate să construiască sisteme de inteligență artificială mai eficient și mai eficace. De-a lungul ciclului, considerațiile cheie se învârt în jurul guvernanței, confidențialității, amenințărilor la adresa securității și transparenței, cuprinzând aspecte cum ar fi originea datelor și explicațiile pentru rezultatele IA.
Fiecare set de date, fiecare decizie, fiecare proces din ciclul de viață al IA ar trebui să poată fi urmărit, lăsând la vedere modul în care funcționează pentru cei care caută să înțeleagă sau să pună întrebări.
În această eră digitală, în care schimbarea este singura constantă, înțelegerea ciclului de viață al sistemelor de inteligență artificială devine crucială. Nu este vorba doar de valorificarea potențialului acestora, ci și de asigurarea faptului că evoluează în mod responsabil, etic și în armonie cu valorile umane.
Explorarea funcționării interne și a capacităților sistemelor de inteligență artificială
Clauza 7 – Privire de ansamblu asupra funcționalității sistemelor IA, ne arată că în vasta expansiune digitală, sistemul de inteligență artificială nu este doar un simplu instrument; este o întruchipare a ingeniozității umane și o mărturie a căutării noastre de cunoaștere. Dar, pentru a-i înțelege cu adevărat esența, trebuie să ne adâncim în miezul său funcțional. Sistemul de inteligență artificială, așa cum este definit în standard, este o minune inginerească care produce rezultate – fie că este vorba de conținut, previziuni, recomandări sau decizii – toate adaptate pentru a îndeplini obiectivele definite de om, dar aceste sisteme, oricât de avansate ar fi, nu “înțeleg” în felul în care o fac oamenii. Ele sunt o reflectare a alegerilor noastre de proiectare, a abilităților noastre inginerești și a supravegherii noastre. Ele sunt, în esență, oglinzi care reflectă intențiile și uneori, chiar ambițiile noastre.
Cu toate acestea, funcționalitatea sistemului de inteligență artificială nu este un act solitar. Este o performanță care necesită o supraveghere umană continuă. Gradul acestei supravegheri variază, dar este o parte integrantă a existenței sistemului. Este un dans între producția mașinii și aportul uman, o relație simbiotică în care una îl completează pe celălalt. De ce este această supraveghere atât de crucială?Pentru că sistemele de inteligență artificială, în ciuda capacităților lor avansate, sunt încă instrumente. Le lipsește atingerea umană, intuiția, înțelegerea care vine odată cu experiența și emoțiile. Ele funcționează pe baza datelor, a algoritmilor și a programării. Ele nu “simt” sau “percep” lumea așa cum o facem noi. Prin urmare, elementul uman devine indispensabil. Noi suntem forța călăuzitoare, busola care direcționează călătoria sistemului de inteligență artificială. Suntem provocați să ne gândim la rolul nostru în această lume nouă, la relația noastră cu mașinile și la viitorul pe care dorim să îl construim.
Rețeaua IA, interconexiuni și interacțiuni
Clauza 8 – Ecosistemul IA. Ecosistemul de inteligență artificială este vast, cuprinzând o multitudine de componente, fiecare jucând un rol esențial în marea schemă a lucrurilor. De la sistemele de bază ale IA, la aplicațiile specializate adaptate pentru sarcini specifice, ecosistemul este un mozaic de părți interconectate. În centrul ecosistemului se află sistemele de IA. Acestea sunt motoarele, centralele care conduc revoluția digitală iar dincolo de acestea, avem funcțiile IA care sunt sarcinile, rolurile pe care IA le joacă în lumea noastră. Fie că este vorba de înțelegerea limbajului uman, de recunoașterea modelelor sau de realizarea de predicții, aceste funcții reprezintă esența a ceea ce poate realiza IA.
Învățarea automată, un subansamblu al inteligenței artificiale, este bagheta magică care permite sistemelor să învețe din date, să evolueze și să se îmbunătățească. Este procesul, mecanismul care permite IA să se adapteze, făcând-o mai rezistentă și mai eficientă. Ingineria este arta și știința proiectării și construirii sistemului de IA. Este procesul de modelare, rafinare și îmbunătățire a sistemului. În această orchestră digitală, big data, cloud și edge computing sunt instrumentele care permit procesarea rapidă a datelor, luarea deciziilor și interacțiunea fără întreruperi. Rezervele de resurse sunt sufletul ecosistemului de inteligență artificială. Acestea furnizează resursele necesare – fie că este vorba de putere de calcul sau de circuite integrate specializate – pentru a alimenta operațiunile sistemului. Pe scurt, acestea sunt rezervele care asigură durabilitatea și longevitatea sistemului. În această mare simfonie, ecosistemul de inteligență artificială reprezintă o dovadă a ingeniozității umane și a preciziei mașinilor. Este o călătorie care ne provoacă, ne inspiră și ne cheamă să ne imaginăm un viitor în care mașinile nu sunt doar instrumente, ci și colaboratori în căutarea noastră de cunoaștere și progres.
Diverse domenii ale inteligenței artificiale
Clauza 9 – Domeniile IA. Domeniile inteligenței artificiale apar ca noi frontiere ale gândirii umane, cu noi teritorii distincte de explorare. Acestea nu sunt doar domenii tehnologice, ci și tărâmuri de explorare, unde intelectul uman întâlnește precizia mașinilor, unde visele sunt transpuse în algoritmi și unde se scrie viitorul.
În domeniul vederii computerizate și recunoaștere a imaginilor, mașinile dobândesc capacitatea de a “vedea” și de a “percepe” lumea, la fel ca ochiul uman. Dar nu este vorba de o simplă vedere; este vorba de o înțelegere profundă care permite mașinilor să recunoască modele, obiecte și chiar emoții. Acest domeniu revoluționează industriile, de la asistența medicală la divertisment, transformând ceea ce era odată imposibil,în realitate.
Exemple de aplicații IA bazate pe viziunea computerizată și recunoașterea imaginilor includ: identificarea unor imagini specifice dintr-un set de imagini, vehicule auto-pilotate, detectarea și identificarea semnalelor de trafic și a obiectelor în vehiculele automatizate, diagnosticul medical – detectarea bolilor și anomaliilor în imagistica medicală, controlul calității, recunoașterea facială, etc.
Limbajul, piatra de temelie a civilizației umane, mediul prin care ne exprimăm cele mai profunde emoții, gânduri și aspirații, este acum înțeles de mașini. Prelucrarea limbajului natural (Natural language processing – NLP) este puntea de legătură între comunicarea umană și înțelegerea de către mașini. Este tărâmul în care mașinile decodifică complexitatea limbajului uman, în care înțeleg contextul, sentimentul și intenția. Prin NLP, mașinile nu se limitează la a procesa limbajul, ci se implică în conversații, înțeleg nuanțe și oferă perspective care altădată erau de domeniul SF.
Exemple de aplicații IA bazate pe procesarea limbajului natural includ: recunoașterea scrisului de mână, recunoașterea vorbirii, detectarea spamului, asistenți personali digitali și chatbot-uri online care pot utiliza înțelegerea și generarea limbajului natural pentru a oferi interfețe conversaționale cu utilizatorii și/sau, generarea de text.
Clauza definește mineritul de date ca aplicarea algoritmilor pentru descoperirea informațiilor valide, noi și utile din date care cuprinde o serie de tehnici, inclusiv arbori de decizie, clusterizare și clasificare. Pe măsură ce tehnologiile big data au apărut la mijlocul anilor 2000, aplicarea algoritmilor nu a mai putut fi separată de stocarea datelor, iar eșantionarea atentă a făcut loc unei procesări mai rapide și intensive a datelor.
Planificarea este o subdisciplină a IA care-i permite mașinii să găsească automat o secvență procedurală de acțiuni pentru atingerea anumitor obiective, optimizând anumite măsuri de performanță. În domeniul asistenților cognitivi, planificarea joacă un rol esențial. De exemplu, un asistent cognitiv pentru programarea întâlnirilor trebuie să planifice o serie de acțiuni pentru a stabili o întâlnire la o anumită dată și oră. La început, agenda utilizatorului și a celorlalți participanți este goală. Asistentul trebuie mai întâi să identifice o dată și o oră potrivită, luând în considerare disponibilitatea fiecărui participant. Apoi trebuie să genereze o invitație cu toate detaliile relevante despre întâlnire și să o trimită participanților. Când fiecare participant acceptă, asistentul actualizează agenda cu întâlnirea nou planificată. Prin executarea unei serii de acțiuni planificate, asistentul mută sistemul dintr-o stare inițială goală într-o stare finală cu o întâlnire programată optim, satisfăcând obiectivul utilizatorului. Astfel, planificarea automatizează stabilirea eficientă a întâlnirilor.
Aplicații ale inteligenței artificiale în economia modernă
Sistemele IA au aplicații în diverse industrii, de la agricultură și producție până la sectorul public, media și telecomunicații. Printre cele mai comune domenii de aplicare se numără detectarea fraudelor, vehiculele automatizate, întreținerea predictivă și asistenții virtuali. Sistemele IA pot detecta tranzacții frauduloase cu carduri de credit, cereri de împrumut false, cereri de asigurare înșelătoare și accesuri neautorizate în conturi. În vehicule, tehnologiile IA permit optimizarea rutelor, schimbarea automată a benzilor, evitarea obstacolelor și conducerea complet automatizată punct-la-punct. Întreținerea predictivă, bazată pe observarea comportamentului componentelor, permite înlocuirea pieselor înainte de a se defecta. Exemple includ detectarea crăpăturilor în căile ferate sau asfalt, a rulmenților uzați în motoare electrice și a fluctuațiilor anormale de curent electric. Asistenții virtuali integrează tehnologii IA ca recunoașterea vocală și procesarea limbajului natural pentru a interacționa cu oamenii într-un mod conversațional. Astfel de aplicații diverse demonstrează utilitatea sistemelor IA în optimizarea proceselor, reducerea costurilor operaționale, îmbunătățirea siguranței și experienței clientului în sectoare cheie ale economiei. Pe măsură ce algoritmii IA devin mai sofisticați, noi domenii de aplicabilitate vor continua să apară.
Sper că informațiile prezentate au fost utile în înțelegerea standardului și aștept cu interes opiniile și feedback-ul dumneavoastră față de utilitatea acestui articol.