Inteligența artificială (AI) devine tot mai prezentă în viața noastră, de la sugestiile de filme pe care le oferă Netflix până la mașinile autonome precum cele ale companiei Waymo. V-ați întrebat vreodată cum funcționează AI?? În spatele fiecărei aplicații inteligente se află un proces prin care mașinile pot învăța din date și pot lua decizii.

În acest articol, vom explora într-un mod accesibil principiile de funcționare ale AI, concentrându-ne în special pe sistemele de învățare automată (machine learning), care reprezintă inima majorității AI-urilor moderne.

AI „învață” și ia decizii pe baza datelor

În esență, AI funcționează prin învățarea din date. În loc să fie programate fix pentru a răspunde în orice situație, sistemele AI (în special cele bazate pe machine learning) primesc o cantitate mare de date și identifică singure modele sau reguli ascunse în aceste date.

Apoi, folosesc ceea ce au învățat pentru a face predicții sau a lua decizii când întâlnesc date noi. Acest proces este similar cu modul în care oamenii învață: observăm multe exemple, extragem experiențe și aplicăm acele experiențe în situații noi.

De exemplu, dacă dorim să învățăm un AI să distinguă între imagini cu pisici și câini, vom colecta mii de fotografii cu pisici și câini și le vom eticheta corespunzător (de exemplu: această imagine este cu pisică, aceasta cu câine). Algoritmul AI va analiza această colecție uriașă de imagini pentru a identifica caracteristici care diferențiază pisicile de câini – poate pisicile au mustăți, forma feței diferă, etc. În timpul procesului de învățare, sistemul ajustează treptat parametrii interni pentru a recunoaște din ce în ce mai precis.

Ca rezultat, AI formează un model capabil să recunoască dacă o imagine nouă (nevăzută anterior) este cu pisică sau câine. Dacă face o predicție greșită, AI poate fi ajustat (pe baza algoritmului de învățare) pentru a îmbunătăți acuratețea pe viitor.

Pe scurt, procesul prin care AI învață și funcționează include următorii pași principali:

• Colectarea datelor (Input)

În primul rând, AI are nevoie de date de intrare pentru a învăța. Datele pot fi de diverse tipuri: numerice, text, imagini, sunet etc., și sunt de obicei colectate și pregătite cu atenție. De exemplu, pentru a antrena un AI să recunoască pisici, trebuie să adunăm zeci de mii de imagini cu pisici (și fără pisici) și să le etichetăm corespunzător. Calitatea și cantitatea datelor în această etapă sunt esențiale – cu cât datele sunt mai multe și mai variate, cu atât AI învață mai bine.

• Antrenarea modelului (Learning/Training)

Următorul pas este învățarea mașinii din date. Datele de intrare sunt introduse într-un algoritm de învățare (machine learning algorithm). Acest algoritm caută modele sau corelații în date și ajustează treptat parametrii interni pentru a se potrivi cât mai bine cu datele.

În cazul rețelelor neuronale artificiale (foarte utilizate în deep learning), antrenamentul constă în ajustarea greutăților (weights) conexiunilor dintre neuroni prin multiple iterații. AI face predicții pe datele de antrenament și corectează erorile pe baza diferenței dintre predicție și rezultat (proces numit backpropagation în rețelele neuronale).

Important este că în această etapă AI învăță din experiență (datele de antrenament), la fel cum un elev exersează prin rezolvarea exercițiilor: greșește, învață și se ajustează.

• Generarea predicțiilor/rezultatelor (Inference)

După antrenament, AI are un model învățat. Acum, când primește date noi (nevăzute anterior), AI poate aplica modelul pentru a face predicții sau a lua decizii.

De exemplu, după antrenament, un model AI care distinge pisici și câini poate analiza o imagine nouă și poate prezice „aceasta este o pisică” cu un anumit grad de încredere. Similar, un AI antrenat pe date bancare poate detecta tranzacții frauduloase, iar unul antrenat pe date medicale poate sugera diagnostice pentru pacienți noi. Această etapă se numește inferință – AI aplică cunoștințele acumulate în practică.

• Corectare și îmbunătățire (Feedback & Improvement)

Un aspect important al AI (în special al sistemelor de învățare automată) este capacitatea de a se îmbunătăți în timp. Dacă AI oferă un rezultat și primește feedback privind acuratețea (de exemplu, un om indică dacă predicția a fost corectă sau nu), poate ajusta modelul pentru a se potrivi mai bine.

Revenind la exemplul clasificării pisicilor și câinilor: dacă modelul greșește în anumite cazuri (de exemplu, confundă un câine cu o pisică), inginerii pot adăuga date suplimentare pentru cazurile dificile sau pot ajusta arhitectura/hiperparametrii modelului, astfel încât AI să învețe mai bine. Prin actualizări continue, AI devine tot mai precis și mai inteligent în timp.

Această etapă este similară cu corectarea temelor pe baza observațiilor profesorului și învățarea din greșeli. Pentru anumite sisteme AI speciale (cum ar fi învățarea prin întărire în jocuri), ajustarea continuă are loc chiar în timpul funcționării: AI încearcă acțiuni, evită pe cele care nu dau rezultate bune și consolidează comportamentele eficiente.

În ansamblu, sistemele AI funcționează prin combinarea a trei capacități principale: învățarea din date, aplicarea logicii pentru a deduce rezultate și auto-corectarea pe baza erorilor. În faza de învățare, AI colectează și extrage informații din date (creând „cunoștințe”).

În faza de inferință, AI folosește cunoștințele acumulate pentru a procesa situații noi și a oferi rezultate. Prin auto-corectare, AI ajustează continuu modul de funcționare pentru a crește acuratețea. Această combinație de învățare, raționament și ajustare face puterea sistemelor AI moderne.

Exemplu simplu despre cum funcționează AI

Să luăm un exemplu concret pentru a ilustra mai clar procesul: un chatbot AI care răspunde automat la mesaje. Să presupunem că doriți să construiți un chatbot care să asiste clienții și să răspundă natural în limba română.

• Colectarea datelor: Aveți nevoie de un volum imens de date de conversații pentru a învăța chatbot-ul să înțeleagă limbajul și să răspundă adecvat. Aceste date pot fi milioane de întrebări și răspunsuri tipice din conversații anterioare cu clienții sau date colectate de pe internet (forumuri, rețele sociale), curate și structurate. Fiecare întrebare este însoțită de un răspuns corect (etichetat) pentru ca chatbot-ul să învețe.
• Antrenarea chatbot-ului: Alegeți un model AI de limbaj (de exemplu, o rețea neuronală Transformer mare) și îl „citiți” pe întregul set de date colectat. Modelul va învăța să asocieze întrebările cu răspunsurile potrivite, să folosească limbajul natural fluent. Treptat, prin fiecare iterație, chatbot-ul îmbunătățește capacitatea de înțelegere a contextului și răspuns adecvat. Va învăța că atunci când un client întreabă „Am uitat parola, ce trebuie să fac?”, răspunsul trebuie să ofere instrucțiuni pentru recuperarea parolei, nu să răspundă în afara subiectului. Acest proces seamănă cu un angajat nou care citește mii de scenarii de întrebări și răspunsuri pentru a înțelege procedurile.
• Răspunsul către utilizator: Când chatbot-ul este implementat, un client introduce o întrebare nouă (pe care chatbot-ul nu a mai văzut-o integral anterior). Chatbot-ul va analiza întrebarea, va extrage intenția principală (de exemplu, clientul întreabă despre uitarea parolei) pe baza a ceea ce a învățat și va genera un răspuns adecvat bazat pe cunoștințele acumulate. Dacă este bine antrenat, răspunsul va fi natural și precis, asemănător cu unul redactat de o persoană.
• Îmbunătățirea în timp: După fiecare interacțiune, puteți oferi chatbot-ului feedback dacă răspunsul a fost corect sau greșit (bazat pe feedback-ul clientului sau evaluarea personalului de suport). Dacă răspunsul nu este satisfăcător, datele de interacțiune vor fi adăugate în setul de antrenament pentru următoarea îmbunătățire. Astfel, chatbot-ul devine din ce în ce mai bine pregătit și mai eficient. Acesta este ciclul de feedback care ajută AI să se auto-îmbunătățească.

Exemplul de mai sus arată clar cum un AI real „învață” și funcționează: învață din datele trecute pentru a le aplica în situații viitoare. Indiferent dacă este vorba de clasificarea pisicilor/câinilor sau de răspunsul la întrebări ale clienților, principiul de bază este același.

Cum funcționează AI generativ?

O tendință recentă importantă în domeniul AI este AI generativ (Generative AI) – sisteme AI capabile să creeze conținut nou precum texte, imagini sau sunete care nu au existat anterior. Cum funcționează AI generativ și ce îl diferențiază?

De fapt, AI generativ se bazează tot pe învățarea profundă din volume uriașe de date, dar în loc să facă doar predicții sau clasificări, modelul este antrenat să genereze ieșiri noi bazate pe modelele învățate.

De exemplu, un model mare de limbaj precum ChatGPT este antrenat pe miliarde de cuvinte din texte (cărți, articole, site-uri web) pentru a învăța relațiile dintre cuvinte și propoziții. Structura sa este o rețea neuronală foarte profundă (cu zeci de miliarde de parametri) capabilă să prevadă următorul cuvânt într-o propoziție.

La utilizare, în loc să răspundă cuvinte memorate, ChatGPT creează răspunsuri noi alegând fiecare cuvânt următor pe baza probabilităților învățate. Rezultatul este un text fluent, care reflectă stilul limbajului din datele de antrenament, dar conținutul este complet original.

Pe scurt, sistemele Generative AI precum ChatGPT sau AI-urile de generare imagini (Midjourney, DALL-E) funcționează prin învățarea aprofundată a „limbajului” domeniului respectiv (limbaj uman, imagini, muzică etc.) și construirea unui produs nou la cerere, bazat pe cunoștințele acumulate. Ele sunt echipate cu modele de învățare profundă foarte mari – numite modele fundamentale (foundation models) sau modele mari de limbaj (LLM) – antrenate pe volume uriașe de date cu algoritmi speciali (precum Transformer în procesarea limbajului).

Aceasta permite programelor precum ChatGPT sau Midjourney să creeze conținut nou (texte, imagini, muzică etc.) bazat pe cunoștințele învățate, nu doar să răspundă prin selectarea unui răspuns predefinit. De exemplu, dacă îi cereți „să scrie o poveste despre o pisică programatoare”, ChatGPT va folosi înțelegerea limbajului și numeroase povești citite pentru a genera o poveste complet nouă, conform cerinței.

Caracteristica specială a AI generativ este că nu doar recunoaște sau analizează, ci creează într-un anumit grad. Desigur, această creație se bazează pe ceea ce AI a învățat – combinând și reinterpretând modelele văzute pentru a genera ceva nou. Rezultatul poate fi foarte variat și bogat, făcând AI generativ un instrument puternic în creația de conținut, design, divertisment și multe alte domenii.

>>> Faceți clic pentru a afla mai multe despre:

Istoria formării și dezvoltării AI

Tipurile comune de inteligență artificială

Pe scurt, AI funcționează prin învățarea din experiență (date), la fel cum oamenii învață din experiențe. Prin procesul de antrenament, mașinile generalizează treptat cunoștințele din datele de exemplu și formează modele pentru a le aplica ulterior.

Deși în spate pot exista algoritmi diferiți – de la arbori de decizie simpli până la rețele neuronale profunde cu miliarde de parametri – scopul comun al AI este identificarea regulilor ascunse care ajută la rezolvarea problemelor. Datorită volumului uriaș de date și puterii de calcul actuale, AI a realizat progrese remarcabile, de la recunoașterea precisă a imaginilor și vocii până la capacitatea de a scrie automat texte sau a crea imagini.

Sperăm că această explicație v-a oferit o perspectivă clară și intuitivă despre cum „gândește” și funcționează AI în spatele ecranului. AI nu mai este o „cutie neagră” misterioasă – este rezultatul unui proces continuu de învățare din date, testare și perfecționare, foarte asemănător cu modul în care noi, oamenii, acumulăm cunoștințe și abilități.

Urmăriți INVIAI pentru a fi la curent cu cele mai noi informații despre AI!