Inteligență artificială versus machine learning: de ce evoluția societății se datorează ”roboților”

Inteligență artificială versus machine learning: de ce evoluția societății se datorează ”roboților”
11:30 25.01.2017

Inteligența artificială se luptă pentru supremație, gata să detroneze fantezii de orice altă natură, în imaginația celor pasionați de tehnologie. Indiferent de domeniu, din ce în ce mai des vine vorba și despre rolul inteligenței artificiale. Însă atunci când în schemă intră și machine learning-ul, lucrurile se complică pentru cei mai puțin avizați. Ce face una, ce face cealaltă?

Inteligența artificială este un concept care se referă la capacitatea unui sistem de a acționa într-un mod “inteligent”, evident :): adică să învețe singur, să se adapteze, să reacționeze în situații total noi. Practic, inteligența artificială ar ieși din limitele în care a fost programată de cineva și ar acționa independent – ceea ce poate fi minunat sau horror, depinde cum privești lucrurile. În acest moment nu există un astfel de sistem în realitate. Foarte probabil, va exista peste 30, 40, 50, 100 de ani, dar acum este doar SF.

Sistemele de învățare automatizată sau machine learning-ul reprezintă varianta de AI aplicabilă în prezent: în baza unor algoritmi matematici, sunt capabile să opereze cu un volum foarte mare de date, să învețe singure și să își perfecționeze acțiunile. Diferența esențială față de inteligența artificială pură, care ar trebui să acționeze complet independent, este aceea că sistemele bazate pe machine learning își desfășoară activitatea sub control uman și în cadrul parametrilor stabiliți de cercetători.

Machine learning-ul este un concept din anul 1950, introdus de Alan Turing, cel care a creat și celebrul test cu același nume. Bazat pe jocul imitației, testul își propune să răspundă la întrebarea dacă un sistem se poate comporta ca un om care gândește. Fără să vadă despre cine e vorba, o persoană decide dacă entitatea cu care comunică este umană sau nu. În 2014, un program numit Eugene Goostman, care imită un băiat de 13 ani, se pare că a convins, în premieră, 33,3% dintre membrii unui juriu că este uman, trecând testul Turing.

Sistemele de învățare automatizată ne-au adus o serie de inovații ale lumii de azi: mașinilie autonome, căutarea pe Internet sau progresele în domeniul cercetării genomului uman. Medicina modernă, traducerile automate, bioinformatica – toate au în spate astfel de sisteme. Li se creează niște algoritmi pe baza cărora pot să funcționeze și apoi chiar să își îmbunătățească activitatea – sub coordonarea oamenilor, dar și singure.

Și în securitatea cibernetică, automatizarea are un rol foarte important: la noi, 99,9% din procesul de detecție este unul automat. Acest lucru nu se întâmplă de ieri, de azi, ci de vreo 12 ani – ce s-a schimbat au fost doar procentul de automatizare și acuratețea. Roboții sunt capabili să proceseze informațiile primite și să le adauge în baza de date.

La viteza cu care se modifică programele malware, sistemul automat trebuie să fie în permanență updatat și regândit, pentru a face față inteligenței umane a hackerilor. În securitatea cibernetică este înțelept – și asta facem – să nu te bazezi integral pe un sistem automat. Cel mai bine este să ai o protecție pe mai multe niveluri, pentru a evita alarmele fals pozitive sau situația atacurilor cu țintă precisă, când acel tip de malware este creat special pentru o victimă și cele mai multe soluții de protecție nu îl vor recunoaște. De aceea, e (încă) nevoie de specialiști umani care să verifice cât de bine funcționează sistemele automate și să le ajute să se perfecționeze.

Spun “încă”, pentru că peste câteva zeci de ani, s-ar putea ca lucrurile să fie diferite și input-ul uman ncesar să scadă considerabil, până va tinde la zero. Dacă nu ne lovește vreun meteorit sau altceva mai pământean, vom trăi și vom vedea! A, sau dacă nu pune cineva cu adevărat în practică inteligența artificială și roboții complet autonomi vor decide că nu au nevoie de noi :).