În ultimele șase luni, roboții de tip chat, cum ar fi ChatGPT, și generatoarele de imagini, cum ar fi Midjourney, au devenit rapid un fenomen cultural.
Dar modelele de inteligență artificială (AI) sau de ,,învățare automată” există de ceva vreme.
În acest ghid pentru începători, vom trece dincolo de chatbots pentru a analiza diferite tipuri de inteligență artificială și vom vedea cum joacă deja un rol în viața noastră.
Cum înveți să folosești inteligența artificială?
Cheia tuturor proceselor de învățare automată este un proces numit instruire, în care un program de calculator primește o cantitate mare de date, uneori cu etichete care explică ce sunt datele și un set de instrucțiuni. Instrucțiunile ar putea fi ceva de genul: ,,găsește toate imaginile care conțin fețe” sau „clasifică aceste sunete”. Programul va căuta apoi modele în datele care i-au fost furnizate pentru a atinge aceste obiective.
Este posibil să aibă nevoie de unele îndemnuri pe parcurs, cum ar fi ,,asta nu este o față” sau ,,aceste două sunete sunt diferite”, dar ceea ce programul învață din datele și indiciile care îi sunt oferite devine modelul de inteligență artificială, iar materialul de instruire ajunge să îi definească abilitățile.
Un mod de a vedea cum acest proces de instruire ar putea crea diferite tipuri de inteligență artificială este să ne gândim la diferite animale.
De-a lungul a milioane de ani, mediul natural a dus la dezvoltarea unor abilități specifice ale animalelor; în mod similar, milioanele de cicluri pe care AI le parcurge prin datele sale de antrenament vor modela modul în care se dezvoltă și vor duce la modele de AI specializate. Așadar, care sunt câteva exemple de moduri în care am antrenat inteligența artificială pentru a dezvolta diferite abilități?
Ce sunt chatboții?
Gândiți-vă la un chatbot ca la un papagal. Este un imitator și poate repeta cuvintele pe care le-a auzit și înțelege într-o oarecare măsură contextul acestora, dar fără a le înțelege pe deplin sensul. Chatbot-urile fac același lucru, deși la un nivel mai sofisticat și sunt pe punctul de a schimba relația noastră cu cuvântul scris.
Ele sunt un tip de inteligență artificială cunoscut sub numele de modele lingvistice mari (LLM) și sunt antrenate cu volume uriașe de text.
Un LLM este capabil să ia în considerare nu doar cuvinte individuale, ci și propoziții întregi și să compare utilizarea cuvintelor și a frazelor dintr-un pasaj cu alte exemple din toate datele sale de instruire. Aceste miliarde de comparații între cuvinte și fraze folosite ăi dau capacitatea să citească o întrebare și să genereze un răspuns, ca și cum ar fi un mesaj text predictiv pe telefon, dar la scară largă.
Ceea ce este uimitor la modelele lingvistice de mari dimensiuni este faptul că acestea pot învăța regulile gramaticale și pot afla singure sensul cuvintelor, fără asistență umană.
Pot să vorbesc cu o inteligență artificială?
Dacă ați folosit Alexa, Siri sau orice alt tip de sistem de recunoaștere vocală, înseamnă că ați folosit inteligența artificială. Imaginați-vă un iepure cu urechile sale mari, adaptate pentru a capta mici variații ale sunetului.
Inteligența artificială înregistrează sunetele pe măsură ce vorbiți, elimină zgomotul de fond, separă discursul dumneavoastră în unități fonetice, sunetele individuale care compun un cuvânt rostit și apoi le potrivește cu o bibliotecă de sunete lingvistice. Discursul dvs. este apoi transformat în text, unde orice eroare de ascultare poate fi corectată înainte de a se da un răspuns.
Acest tip de inteligență artificială este cunoscut sub numele de procesare a limbajului natural.
Este tehnologia care stă la baza a orice, de la a spune „da” pentru a confirma o tranzacție bancară prin telefon, până la a cere telefonului dvs. mobil să vă informeze cu privire la vremea din următoarele câteva zile dintr-un oraș în care călătoriți.
Poate inteligența artificială să înțeleagă imagini?
Ți-a grupat vreodată în telefonul tău fotografiile pe dosare cu nume precum ,,la plajă” sau ,,ieșiri în oraș”? Înseamnă că ați folosit inteligența artificială fără să vă dați seama. Un algoritm de inteligență artificială a descoperit modele în fotografiile dvs. și le-a grupat pentru dvs.
Aceste programe au fost antrenate prin examinarea unui munte de imagini, toate etichetate cu o descriere simplă. Uneori IA este antrenată să descopere mici diferențe în cadrul unor imagini similare.
Acesta este modul în care funcționează recunoașterea facială, se găsește o relație subtilă între trăsăturile feței dvs. care o fac distinctă și unică în comparație cu orice altă față de pe planetă.
Același tip de algoritmi au fost antrenați cu ajutorul scanărilor medicale pentru a identifica tumorile care pun în pericol viața și pot analiza mii de scanări în timpul necesar unui consultant pentru a lua o decizie cu privire la una singură.
Cum creează AI imagini noi?
Recent, recunoașterea imaginilor a fost adaptată în modele de inteligență artificială care au învățat puterea cameleonică de a manipula modele și culori. Aceste inteligențe artificiale generatoare de imagini pot transforma modelele vizuale complexe pe care le adună din milioane de fotografii și desene în imagini complet noi.
Puteți cere AI să creeze o imagine fotografică a unui lucru care nu s-a întâmplat niciodată, de exemplu o fotografie a unei persoane care merge pe suprafața planetei Marte. Sau puteți direcționa în mod creativ stilul unei imagini: ,,Faceți un portret al managerului de fotbal al Angliei, pictat în stilul lui Picasso”.
Cele mai recente inteligențe artificiale încep procesul de generare a acestei noi imagini cu o colecție de pixeli colorați la întâmplare. Aceasta se uită la punctele aleatorii pentru a găsi orice indiciu al unui model pe care l-a învățat în timpul antrenamentului, modele pentru construirea diferitelor obiecte.
Aceste modele sunt îmbunătățite încet prin adăugarea unor straturi suplimentare de puncte aleatorii și se păstrează punctele care dezvoltă modelul și le elimină pe celelalte, până când, în cele din urmă, apare o asemănare. Dezvoltă toate modelele necesare, cum ar fi ,,suprafața lui Marte”, ,,astronaut” și ,,mers pe jos” și vei obține o nouă imagine.
Deoarece noua imagine este construită din straturi de pixeli aleatorii, rezultatul este ceva ce nu a mai existat niciodată înainte, dar care se bazează totuși pe miliardele de modele pe care le-a învățat din imaginile originale de antrenament.
Societatea începe acum să se confrunte cu ce înseamnă acest lucru pentru elementele cum ar fi drepturile de autor și etica creării de opere de artă formate pe baza muncii asidue a artiștilor, designerilor și fotografilor adevărați.
Ce se întâmplă cu mașinile care se conduc singure?
Mașinile care se conduc singure fac parte din discuțiile despre inteligența artificială de zeci de ani, iar science fiction-ul le-a fixat în imaginația populară.
Inteligența Artificială cu autoconducere este cunoscută sub numele de conducere autonomă, iar mașinile sunt echipate cu camere de luat vederi, radare și lasere care detectează distanța.
Gândiți-vă la o libelulă, cu o viziune la 360 de grade și senzori pe aripi care o ajută să se deplaseze și să facă ajustări constante în timpul zborului.
În mod similar, modelul de inteligență artificială utilizează datele de la senzorii săi pentru a identifica obiectele și pentru a-și da seama dacă acestea sunt în mișcare și în caz afirmativ, ce fel de obiect în mișcare este, o altă mașină, o bicicletă, un pieton sau altceva.
Mii și mii de ore de antrenament pentru a înțelege cum arată un condus bun au permis AI să fie capabilă să ia decizii și să acționeze în lumea reală pentru a conduce mașina și a evita coliziunile.
Este posibil ca algoritmii predictivi să se fi luptat timp de mulți ani pentru a face față naturii adesea imprevizibile a șoferilor umani, dar mașinile fără șofer au colectat acum milioane de kilometri de date pe drumuri reale. În San Francisco, acestea transportă deja pasageri care plătesc.
Conducerea autonomă este, de asemenea, un exemplu foarte public al modului în care noile tehnologii trebuie să depășească mai mult decât obstacolele tehnice.
Legislația guvernamentală și reglementările de siguranță, împreună cu un sentiment profund de anxietate cu privire la ceea ce se întâmplă atunci când cedăm controlul mașinilor, toate acestea sunt încă potențiale obstacole pentru un viitor complet automatizat pe drumurile noastre.
Ce știe inteligența artificială despre mine?
Unele AI se ocupă pur și simplu de numere, colectându-le și combinându-le în volum pentru a crea un roi de informații, ale căror produse pot fi extrem de valoroase.
Probabil că există deja mai multe profiluri ale acțiunilor dvs. financiare și sociale, în special cele online, care ar putea fi folosite pentru a face predicții cu privire la comportamentul dvs. Cardul dumneavoastră de fidelitate de la supermarket vă urmărește obiceiurile și gusturile prin intermediul cumpărăturilor săptămânale. Agențiile de credit urmăresc cât de mult aveți în bancă și cât de mult datorați pe cardurile de credit.
Netflix și Amazon țin evidența numărului de ore de conținut pe care le-ați vizionat aseară. Conturile dvs. de social media știu la câte videoclipuri ați comentat astăzi. Și nu este vorba doar de tine, aceste numere există pentru toată lumea, permițând modelelor de inteligență artificială să le răscolească în căutarea tendințelor sociale.
Aceste modele de inteligență artificială vă modelează deja viața, de la a vă ajuta să decideți dacă puteți obține un împrumut sau un credit ipotecar, până la a influența ceea ce cumpărați prin alegerea reclamelor pe care le vedeți online.
Va fi oare AI capabilă să facă totul?
Este exact ceea ce face unul dintre cele mai recente progrese în materie de inteligență artificială. Se numește AI multimodală și permite unui model să analizeze diferite tipuri de date, cum ar fi imagini, text, audio sau video și să descopere noi modele între ele.
Această abordare multimodală a fost unul dintre motivele pentru saltul uriaș în ceea ce privește capacitatea dintre ChatGPT3, care a fost antrenat doar pe text, și ChatGPT4, care a fost antrenat și cu imagini.
Ideea unui singur model de inteligență artificială capabil să proceseze orice tip de date și prin urmare, să îndeplinească orice sarcină, de la traducerea între limbi străine până la proiectarea de noi medicamente, este cunoscută sub numele de inteligență generală artificială (AGI).
Pentru unii, acesta este scopul final al tuturor cercetărilor în domeniul inteligenței artificiale; pentru alții, este o cale către toate acele distopii SF în care dezlănțuim o inteligență atât de mult dincolo de înțelegerea noastră încât nu mai suntem capabili să o controlăm.
Cum se poate antrena inteligența artificială?
Până de curând, procesul cheie în antrenarea majorității inteligențelor artificiale era cunoscut sub numele de ,,învățare supravegheată”.
Oamenilor le erau atribuite etichete unor seturi uriașe de date de antrenament, iar inteligenței artificiale i se cerea să descopere tipare în aceste date. Apoi, IA era rugată să aplice aceste tipare unor date noi și să ofere feedback cu privire la acuratețea lor.
Imaginați-vă, de exemplu, că îi dați unei inteligențe artificiale o duzină de fotografii, șase sunt etichetate ,,mașină” și șase sunt etichetate ,,camionetă”. În continuare, spuneți-i IA să elaboreze un model vizual care să sorteze mașinile și camionetele în două grupuri.
Ce este învățarea profundă?
Multe dintre cele mai recente descoperiri în domeniul inteligenței artificiale au fost posibile datorită învățării profunde. În termenii cei mai simpli, aceasta înseamnă că, prin utilizarea unor algoritmi complecși și a unor seturi de date uriașe, IA poate învăța fără nicio îndrumare umană. ChatGPT este cel mai cunoscut exemplu. Cantitatea de text de pe internet și din cărțile digitizate este atât de mare încât, în decursul mai multor luni, ChatGPT a reușit să învețe singur cum să combine cuvintele într-un mod semnificativ.
Imaginați-vă că aveți un teanc mare de cărți într-o limbă străină, poate unele dintre ele cu imagini. În cele din urmă v-ați putea da seama că același cuvânt apare pe o pagină ori de câte ori există un desen sau o fotografie a unui copac, și un alt cuvânt atunci când există o fotografie a unei case. Și ați putea observa că în apropierea acestor cuvinte apare adesea un cuvânt care ar putea însemna ,,a” sau poate ,,the” și așa mai departe. Acesta este modelul de învățare profundă, cunoscut și sub numele de învățare nesupravegheată.
Acesta se bazează pe cantități enorme de putere de calcul care permit inteligenței artificiale să memoreze cantități uriașe de cuvinte, singure, în grupuri, în propoziții și în pagini și apoi să citească și să compare modul în care acestea sunt folosite din nou și din nou și din nou și din nou într-o fracțiune de secundă.
Progresele rapide înregistrate de modelele de învățare profundă în ultimul an au determinat noul val de entuziasm și îngrijorare cu privire la potențialul inteligenței artificiale și nu există niciun semn de încetinire a acestuia. Promisiunile și avertismentele din science-fiction par să se fi strecurat brusc și constatăm că trăim deja într-o lume în care inteligența artificială începe să își dezvăluie abilitățile ciudate și inumane, conform bbc.co.uk.
