Inteligența Artificială

Inteligenţa artificială (IA) s-a născut în urmă cu aproximativ 50 de ani, ca domeniu ştiinţific care încearcă construirea de maşini inteligente şi modelizarea inteligenţei umane. În mod tradiţional, inteligenţa artificială s-a bazat pe calcul logic şi manipularea de simboluri de către calculatoare. De exemplu, în unele sisteme un concept cum ar fi "scaun" e reprezentat de liste de simboluri ce reprezintă caracteristicile sale, cum ar fi SCAUN (elemente: şezut, spătar, picioare; culoare: maro; material: lemn). Aceste simboluri sunt însă interpretate de realizatorul sau utilizatorul programului, calculatorul nu "înţelege" ce înseamnă ele, ci doar le procesează conform unor reguli predefinite de programator. O alternativă a metodelor simbolice sunt modelele conexioniste, ce folosesc reţele neuronale artificiale. Ele funcţionează după anumite principii inspirate din modul de funcţionare al creierului uman, folosind multe elemente simple interconectate între ele. De obicei interpretarea datelor prelucrate de aceste reţele era însă făcută tot de utilizatorul uman, ca şi în cazul metodelor simbolice.

Acest tip de strategii a avut succes în anumite domenii care pot fi uşor formalizate, cum ar fi probleme de planificare, rezolvarea de probleme de logică şi geometrie, jocul de şah - campionul mondial Garry Kasparov a fost înfrânt în 1997 de către calculatorul Deep Blue al IBM. Multe alte sarcini simple care apar zilnic în viaţa unui om, cum ar fi recunoaşterea unei persoane sau deplasarea în condiţii variate nu au putut fi însă modelate cu acelaşi succes. Sistemele clasice nu sunt eficiente în rezolvarea unor clase importante de probleme care implică procese fundamentale de percepţie, categorizare, acţiune în medii nesimplificate, fiind fragile şi având dificultăţi mari atunci când întâlnesc cazuri pentru care nu au fost programate.

Un exemplu pregnant pentru eşecul inteligenţei artificiale clasice este proiectul Cyc. Început în anul 1984, acest proiect a încercat să asimileze cunoştinţele uzuale ale oamenilor, prin introducere manuală de relaţii între simboluri, cum ar fi "Păsările au pene", "Mamele sunt mai în vârstă decât copiii lor". Iniţiatorii lui şi-au propus ca sistemul să ajungă în 1994 să poată asimila singur date, procesând cărţi şi studii. După ce a consumat mai mult de 60 de milioane de dolari (printre investitori s-a numărat şi Microsoft) şi 5 secole-persoane de introducere de date, proiectul nu a reuşit nici astăzi ceea ce şi-a propus iniţial.

- Noi paradigme

În ultimii ani, un nou curent ia amploare în inteligenţa artificială şi în ştiinţele cognitive. Se recunoaşte necesitatea ca agentul inteligent să aibă un corp, care să aibă atât senzori cât şi posibilitatea de a acţiona, şi care să fie situat în mediul unde se află obiectele pe care le conceptualizează, pentru a putea interacţiona cu ele. Robotul va descoperi lumea pe cont propriu, interacţionând cu ea, asa cum o fac şi oamenii şi animalele, în loc sa fie îndopat cu simboluri care nu le înţelege şi care descriu lumea dintr-o perspectivă umană. Capacitatea cognitivă este deci strâns legata de mediu, de capacităţile senzorimotoare ale agentului şi de scopul lui, şi nu numai de mecanismele cognitive propriu-zise. În acest caz, conceptul de scaun, de exemplu, nu mai este o listă de cuvinte care pot fi interpretate numai de utilizator sau programator, ci este totalitatea acţiunilor potenţiale pe care robotul le poate întreprinde în prezenţa lui, asociate percepţiei curente şi potenţialelor stări perceptive ce pot rezulta în urma acţiunilor, conform experienţei din trecut a robotului. Astfel se poate ajunge ca şi sistemele artificiale să poata înţelege concepte