1educat.ro - Primul site dedicat ofertei de formare si training  

 portalul ofertei de cursuri

  Asistent  
  1educat  resurse  Revista de Pedagogie  Informatizare   
Oferta de cursuri, detaliată pe domenii
Planificarea carierei
Editor
Stiri, evolutii, legislatie, dictionar de termeni
Resurse utile pentru furnizorii de educatie
Asistent online
 

 

Articole din Revista de Pedagogie

Revista de Pedagogie este publicatie a Institutului de Stiinte ale Educatiei.
Publicarea acestor materiale în format electronic si distribuirea lor gratuit în sectiunea Resurse se realizeaza de catre 1educat.ro în colaborare cu Institutul de Stiinte ale Educatiei.

Revista electronica
Linkuri utile
eLearning
Aparitii editoriale
Stiri si evolutii

 

Informatizare

 
 

Momente inițiale în constituirea domeniului inteligenței artificiale

Dragoș Noveanu

Institutul de Științe ale Educației

Tot mai larga circulație de care se bucură termenul de "inteligență artificială" (IA) este pe deplin justificată: devine din ce în ce în ce mai greu să găsești un domeniu ocolit de pătrunderea tehnologiilor care utilizează inteligenta artificiala: planificare, colectare de informații, luare de decizii, rezolvare de probleme, design, comunicații, educație, automatizarea unor procese, catalogare, controlul datelor, formatarea documentelor, analiza imaginilor, monitorizarea activităților ș.a.m.d., IA este utilizată peste tot unde eficiența poate fi sporită prin amplificarea inteligenței umane.

Explozia ariei de acoperire a IA în ultimul deceniu justifică în parte și definițiile date acestui concept chiar în lucrările de referință. Astfel, în Dicționarul lui Peter Collin inteligența artificială este definită drept "designul și instrumentarea programelor computeriale care își propun să imite inteligența umană și funcțiile de luare a deciziilor, realizând raționamente fundamentale și alte caracteristici umane". (Collin, P., 1988, p.11).

O definire mult mai detailată o găsim în Encyclopedia lui Stuart Shapiro: "Inteligența artificială este studiul căilor prin care computerele pot fi făcute să rezolve sarcini cognitive la care, în prezent, omul este încă mai performativ. Exemple de probleme care cad sub incidența inteligentei artificiale includ sarcini obișnuite cum ar fi înțelegerea limbii engleze, căutarea unui obiect care se află undeva mai departe etc. În plus, IA cuprinde și sarcini de expert, cum ar fi diagnoza medicală, designul unor sisteme computeriale, descoperirea unor zăcăminte minerale, planificarea experimentelor științifice...

IA este o disciplină științifică, dar și o activitate inginerească. Ea mai este denumită "epistemologie aplicată", fapt care reflectă atât baza teoretică a domeniului, cât și orientarea spre elaborarea unor programe care să rezolve probleme specifice. Această denumire este semnificativă și pentru sursa majoră a capacității (forței) programelor IA - cunoștințele. Exploatarea cunoștințelor (cunoașterii), atât a celor comune, cât și a expertizei specializate, reprezintă problema principală a IA (Shapiro, S., C., 1987). Mult mai concisă este această definiție în dicționarul bilingv alcătuit de Borkovskii "Artificial Intelligence - Iskusstvennîi Intelekt - parte a informaticii care se ocupă de elaborarea metodelor de rezolvare a problemelor pentru care nu există algoritmi formali: înțelegerea limbajului natural, învățarea, demonstrarea teoremelor, recunoașterea imaginilor" (Borkovskii, A., B., 1988, p.22), precum și în culegerea editată de John Self: ".. știința proiectării computerelor să facă lucruri care ar putea fi considerate inteligente dacă ar fi făcute de oameni" (Self, J., 1988, p.XIV).

Progresele înregistate în domeniu s-au reflectat și în definții mai structurate, de ex. în volumul editat de Mike Sharples et al.: "IA reprezintă o extrem de largă investigare a naturii inteligenței, precum și a principiilor și mecanismelor necesare pentru înțelegerea sau reproducerea lor. Ca oricare altă disciplină, IA are trei mari tipuri de obiective: teoretice, experimentale și practice:

a) analiza și explorarea teoretică a sistemelor inteligente posibile, precum și a posibilelor mecanisme și reprezentări, proprii acestor sisteme;

b) studierea experimentală și modelarea sistemelor inteligente existente (în special a ființelor umane);

c) rezolvarea unor probleme practice în lumina (a) și (b):

  • încercând rezolvarea problemelor proprii sistemelor inteligente existente (de ex. probleme ale învățării umane);
  • proiectând noi mașini inteligente sau semi-inteligente utile (Sharples, M., 1989).

Această ultimă detaliere ilustrează, de fapt, nu numai dimensiunea ariei acoperite de IA, ci și profunzimea analizei; în perspectivă, inteligenta artificiala își propune să pătrundă dincolo de suprafața comportamentului uman și anume spre descoperirea proceselor, sistemelor și a principiilor care fac posibil un comportament inteligent.

Modele mecanice ale inteligenței

În toate domeniile de cunoaștere specialiștii au creat modele ale obiectelor (fenomenelor) studiate, modele ce s-au perfecționat pe măsura acumulării unei informații relevante. Încercările de modelare a activității mentale au și ele o istorie de mai multe secole. În evul mediu se considera că intelectul reprezintă un sistem miniatural închis, cu rezervare pentru imaginație, rațiune și memorie, stocat în creier, aprovizionat de organele de simț și gata să curgă prin fibrele nervoase până la mușchi.

Era absolut normal ca în anii '40, odată cu apariția computerului, acesta să fie propus ca model al creierului (creier electronic). Computerele, chiar și cele de astăzi, au la bază aceeași arhitectură conceptuală elaborată de ciberneticianul von Neumann. Un computer posedă o Unitate Centrală (CPU - Central Processing Unit) care efectuează calculele. Unitatea Centrală are acces la o memorie internă; o parte a acesteia cuprinde sistemul de operare a computerului, alta, datele (programele) cu care se lucrează. Computerul poate avea dispozitive periferice pentru introducerea datelor (tastatura), afișarea acestora (monitor), editare (imprimantă), ș.a.

Indiferent de tipul computerului, operația pe care o realizează acesta este procesarea; ea poate fi definită drept realizarea unor operații asupra unor structuri simbolice (cuvinte, diagrame, notații muzicale, numere, formule chimice, etc.) în concordanță cu instrucțiunile date. Folosind un sistem de codificare (binar, hexazecimal) se poate reprezenta orice structură simbolică. Codificarea (schema ei) fiind arbitrară (în sensul că este elaborată de specialist și nu este o proprietate caracteristică a computerului), rezultă că ordinatorul (computerul) poate opera cu celulele memoriei (cu conținutul lor) ca și cum acestea ar fi numere, cuvinte, muzică. Această procesare este ceea ce îl apropie pe computer de imaginea unui model al intelectului, întrucât, așa cum afirmă unii specialiști "procesele mintale pot fi considerate, la un anumit nivel, ca mod de procesare" (Charnak, E., McDermott, D., 1985, p.6). De aici nu trebuie trasă concluzia că funcționarea unui computer și a unui creier sunt identice. Este important însă faptul că la nivelul structurilor simbolice computerul poate opera de o manieră care să modeleze stările mentale și operațiile asupra lor.

Ceea ce îl face pe computer superior precedentelor modele ale intelectului este faptul că modelul poate fi construit și că procesele se pot derula, rezolvând sarcini care sunt asociate, de obicei, cu intelectul: purtarea unei conversații, traducerea unui text, punerea unei diagnoze, rezolvarea unui joc, demonstrarea unei teoreme, etc. Se mai poate adăuga faptul că astfel de modele pot fi testate.

Intelectul ca mașină

Se poate emite ipoteza că intelectul uman funcționează ca un computer. Știm că intelectul uman poate realiza operații simbolice cum ar fi adunarea numerelor, compararea cuvintelor..., dar există și alte procese ce se petrec în mintea noastră fie că sunt non-simbolice (de ex. trăirea emoțiilor), fie că se află sub nivelul convențional al procesării simbolurilor (de ex. perceperea obiectelor). Investigarea limitelor unui model computațional al intelectului reprezintă un nou și extrem de interesant domeniu al filozofiei.

Se poate spune că gândirea constă (cel puțin parțial) din manipularea simbolurilor; acesta este însă și lucrul pe care îl fac și computerele! Evident, există o mulțime de manipulatoare de simboluri care, în nici un caz, nu pot fi caracterizate drept "intelectuale": mașinile de scris electrice, mașinile de adunat ș.a. Ceea ce îl deosebește pe computer de aceste mașini este capacitatea lui de a lucra autonom, ghidat de un program stocat (încărcat) în sistemul său.

Dacă astăzi computerul poate purta o conversație sau chiar scrie versuri, care ar fi calitățile specifice ființei umane?

Filozoful francez Rene Descartes (1596-1650) considera că omul este condus de o rațiune imaterială în timp ce restul naturii (inclusiv animalele), se supune numai legilor fizicii. Referindu-se la automate - la modă în acea vreme - Descartes susține că o mașină care să-l imite pe om ar fi ușor de detectat întrucât omul are două caracteristici care îl diferențiază net de un automat:
a. mașina nu folosește niciodată cuvinte pentru a exprima gândurile noastre și
b. lipsa la mașini a posibilității de a raționa.

Cam în același timp, un alt filozof francez, Blaise Pascal (1623-1662) proiecta o mașină de calculat care putea efectua operațiile de adunare și scădere, iar în 1670 Gottfried Leibniz (1646-1716) construia o mașină mai complexă ce putea efectua înmulțirea și împărțirea. Un adevărat operator cu simboluri va veni însă abia peste două secole. Matematicianul englez Charles Babbage (1791-1871) proiectează două mașini. Prima pe care o construiește - "Difference Engine" - era pentru calculul matematic obișnuit. Cea de a doua - "Analytical Engine" - reprezenta un calculator universal, o culme a gândirii matematice și a ingeniozității tehnice. Pe drept cuvânt se poate spune că avea multe caracteristici ale computerelor de astăzi: o Unitate Centrală, o Memorie, o Unitate de Control ș.a. Spre deosebire de automatele precedente, această mașină putea fi programată să efectueze secvențe de operații. Programele cuprinzând aceste secvențe de operații erau codificate prin orificii făcute în cartele ce se introduceau în mașină. Din păcate, datorită dificultăților de ordin ingineresc, greu de depășit la vremea respectivă, mașina nu a putut fi construită.

Deși a fost proiectată să funcționeze ca un calculator numeric, mașina putea fi programată să opereze cu alte tipuri de date simbolice; de aici și speculațiile cu privire la inteligența mașinii. Augusta, Contesa de Lovelace, fiica poetului englez Lord Byron, nota în 1842 că The Analytical Engine "... nu are pretenția de a origina (produce) ceva. Ea poate numai să facă ce știm noi să-i ordonăm să execute". (Bowden, 1953), dar și că, dacă ar putea fi construită ea ar fi capabilă să proceseze nu numai numere, ci și orice altceva care s-ar putea reduce la un set de simboluri (Lovelace, A., 1961).

În 1950 Alan Turing publica articolul (devenit celebru) "Computing Machinery and Intelligence" (Mind, 59, p. 443-460) în care își pune întrebarea dacă mașinile pot gândi. În prima parte avem de-a face cu un joc (Imitating Game, cunoscut mai târziu ca Testul Turing) cu trei jucători: un bărbat (A), o femeie (B), și un anchetator (sexul nu are importanță). Ei sunt așezați în camere separate, anchetatorul nu îi poate vedea pe nici unul dintre ceilalți doi; singurul mijloc de comunicare este un teleprinter, anchetatorul însă nu știe cu cine se face legătura - cu A sau cu B. Scopul jocului pentru A (bărbatul) este să-l facă pe anchetator să creadă că este B (femeia). Scopul jocului este însă să ne facă să înțelegem că într-o situație structurată similar, A reprezintă o mașină, iar B - un om, programul ar trebui proiectat în așa fel încât să poată imita comportamentul uman (chiar micile greșeli de calcul). Dacă după un număr suficient de mare de întrebări anche-tatorul nu poate diferenția linia conectată la om de cea conectată la mașină, atunci se poate spune că aceasta gândește. După cum se poate observa din designul experimentului, Turing preia modelul inteligenței așa cum l-a prefigurat Descartes - capacitatea de a raționa și comunica prin limbaj.

Specialiștii domeniului nu s-au retras în discuții sterile: dimpotrivă, o cursă extrem de susținută atât pe plan teoretic, cât și în planul realizărilor tehnice a început în SUA și Europa. Anii '50 sunt marcați de primele programe de șah, iar în 1955 Alan Newell, J.C. Shaw și H.A. Simon de la Systems Research Laboratotry (RAND Corporation) proiectează programul de logică matematică "The Logic Theorist" - program pentru demonstrarea teoremelor. Prin aceasta s-a realizat saltul de la programele algoritmice la cele euristice, autorii definind euristica drept proces care poate rezolva problema dată, dar nu oferă garanția rezolvării. Succesul programului a atras atenția multor specialiști. În 1956 termenul artificial intelligence a fost lansat o dată cu organizarea de către John McCarthy a seminarului "Two month ten-man study of artificial intelligence" la Dartmouth College (New Hampshire).

În anii '60 metodele generale de problem-solving, suplimentate cu euristica specifică de domeniu, au fost aplicate la o mare varietate de probleme. IA se separa treptat în arii de aplicații ale înțelegerii și generării limbajului, domeniul jocurilor, demonstrarea teoremelor, robotica, grafica. Accentul se pune pe performanță, computerul reacționează din ce în ce mai inteligent. Problemele pur teoretice, cu unele excepții, sunt lăsate pe planul al doilea.

După 1970 se constată noi realizări majore în domeniul IA: în designul unor programe, în utilizarea sistemelor expert, precum și în dezvoltarea unor limbaje mai apropiate de necesitățile IA.

În anii '80 se definitivează imaginea unor domenii de aplicații IA. Considerate deja "tradiționale" (Griffith, M., Palissier, C., 1987), ele sunt ăase la număr:

1. JOCURILE. Fundamentele teoretice le regăsim în celebrul studiu al lui Shannon (Shannon, C., E., 1950), deși germanul K. Zuse publicase "Plankalkul" încă în 1945, dar rămăsese necunoscut celorlalți specialiști europeni; în 1958 Alex Brenstein reușește să ruleze pe un IMB 704 un program bazat pe aceste idei. Numărul programelor de șah crește, precum și forța lor, astfel că nu este de mirare că se organizează campionate naționale și chiar mondiale, primul dintre acestea fiind câștigate de programul rusesc, purtând numele zeiței șahului, Caissa... Nici alte jocuri nu au fost uitate: A.L. Samuels (Samuels, 1959) se ocupă de jocuri de dame, alți specialiști (Elcock, E., W., Murray, A., M., 1967) de GOMOKU și exemplele ar putea continua. Forța programelor a crescut mereu astfel încât astăzi există programe cu un ELO de peste 2600, jucând de la egal la egal cu marii maeștri internaționali.

2. DEMONSTRAREA TEOREMELOR. Mecanizarea demonstrării teoremelor cu ajutorul computerelor a făcut primii pași încă în anii '50 (Davis, M., A., 1957; Newell, A., și al., 1957), dar au fost necesare aproape două decenii pentru a se descoperi că scrierea unui program este analoagă cu demonstrarea unei teoreme (Griffitis, M., Palissier, C., 1987, p.17).

3. LIMBAJELE NATURALE. Deși la începutul anilor '60 se prefigura o soartă tristă pentru traducători și interpreți, în anii '70 traducerea automată mai era încă un vis irealizabil (Yngve & Bar-Hillel, 1961; Kent, A., 1961). O a doua fațetă a acestui domeniu o reprezintă utilizarea limbajelor naturale pentru comunicarea cu computerul. Prima utilizare a limbii engleze ca interfață de comunicare este menționată în 1958 (McCarthy, 1958), dar se pare că programul ELIZA (Weizenbaum, J., L., 1966) este primul care poate purta o conversație. Astăzi așteptăm generația a 5-a, computere care vor reacționa la instrucțiunile pe care le vom exprima verbal într-un limbaj natural!

4. RECUNOAȘTEREA STRUCTURILOR. Un important domeniu, cu un număr crescând de aplicații, cele mai răspândite ținând de recunoașterea vocii (pentru controlul mașinilor), identificarea obiectelor printr-un ochi electronic (pentru manipularea lor de către roboți) sortarea (clasificarea) celulelor (în analizele necesare diagnozei), recunoașterea caracterelor unui text (citire optică).

5. SISTEMELE EXPERT. Una dintre aplicațiile mai noi ale inteligenței artificiale, termenul intrând în uz la finele anilor '70. Un astfel de sistem este construit pentru a oferi răspunsuri la problemele unui anumit domeniu, răspunsuri care ar trebui să fie la nivelul calitativ al unor experți umani. Exemplul cel mai reprezentativ al primei perioade îl reperezintă MYCIN (Shortlife, E., 1976).

6. ÎNVĂȚAREA. Termenul este prezentat cu două semnificații. Prima se referă la procesul care are loc atunci când un program profită de experiență (se autoperfecționează). Cea de a doua se referă la întreaga gamă de posibilități de utilizare în domeniul învățării umane, cea mai cunoscută fiind învățarea asistată de calculator. Revenind la prima accepție, este interesant de remarcat ideea, relativ simplă, pusă la baza strategiei de învățare de către computer, de exemplu a unui joc nou: eliminarea treptată a ultimilor mișcări duc la poziții perdante.

În final, nu este lipsit de interes să amintim că inteligența artificială a impus, prin specificul său, crearea unor limbaje adaptate acestui specific, primele două fiind LISP (McCarthy, 1960) și PROLOG (Roussel, Ph., 1975).

B I B L I O G R A F I E
B O R K O V S K I I, A., B., English-Russian Dictionary of Computers and Programming. Moscova, 1988.
D A V I S, M., A Computer Program for Pressburger's Procedure. Summer Institute for Symbolic Logic, 1957; reeditat în: Siekman J. & Wrightson, G. (Ed.), Automation of Reasoning 1, Springer Verlag, 1983.
E L C O C K, E., W., M U R R A Y, A., M., Experiments with a Learning Component in a GO-MOKU Playing Program. In: Collins, N.L. & Michie, D. (Ed.), Machine Intelligence 1, Oliver and Boyd, Edinburgh, 1967.
G R I F F I T H, M. & P A L I S S I E R, C., Algorithmic Methods for Artificial Intelligence. Kogan Page, 1987.
K E N T, A. (Ed.), Information Retrieval and Mechanical Translation. Vol. 1-2, Interscience Publishers, 1961.
Mc C A R T H Y et alii, LIPS 1,5 Programmer's Manual. MIT Press, 1962.
M I T T M A N, B., First World Computer Chess Championship at IFIP Congress. Stockholm, CACM 17, 1974.
N E W E L L, A., S H A W, J., C., S I M O N, H., Empirical Explorations with the Logical Theory Machine. Proceedings of WJCC, 1957.
R O U S S E L, Ph., PROLOG: manuel de reference et utilisation. GIA Marseille, 1957.
SAMUELS, A., L., Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers. IMB Jounal of Research and Development, 3, 1959; reeditat în: Feigenbaum, E.A. & Feldman, J. (Ed.), Computers and Thought, McGraw-Hill, 1963.
S H A N N O N, C., E., Programming a Computer for Playing Chess. Philosophical Magazine, 7, 1950.
S H A P I R O, S., C., Encyclopedia of Artificial Intelligence. Ed. Stuart C. Wiley - Interscience Publication, vol. 1, 1987.
S H O R T L I F F E, E., Computer-Based Consultation: MYCIN. Elsevier, 1976.
W E I Z E N B A U M, J., L. - A Computer Program for the Study of Natural Language Communication between Man and Machine. CACM 0, 1, 1966.

 

  Alte articole de la Institutul de Stiinte ale Educatiei

cursuri:
1educat.ro - portal de cursuri
    elearning.romania    Anunturi    eLearning    Stiri    
    1educat    Cursuri    Cariera    Mediul educational    Editor    Resurse    Asistent online    
 
  © ISE, 2001-2002
www.1educat.ro