Câteva tehnologii noi au creat zgomot în jurul inteligenței artificiale (AI) și a ceea ce înseamnă aceasta pentru viitorul nostru ca societate. Fiecare tehnologie provine din diferite ramuri ale AI și prezintă un set unic de avantaje și preocupări.
Deepfake-urile și AI-urile pentru clonarea vocii vă fac dificil să aveți încredere în orice vedeți sau auziți pe internet. Unii spun că ChatGPT și sistemele similare de deep learning AI ar putea crea redundanță de locuri de muncă în mai multe domenii. Se ridică o întrebare îngrijorătoare: „IA va înlocui în cele din urmă programatorii?”
Ce este inteligența artificială?
AI este o ramură a informaticii care se concentrează pe capacitatea unui sistem de a rezolva probleme folosind una (sau mai multe) din cele patru calități. Un sistem AI poate să gândească uman, să acționeze uman, să gândească rațional și/sau să acționeze rațional.
Istoria inteligenței artificiale
Deși pare că AI există de secole, este un domeniu care a câștigat avânt la mijlocul anilor 1900. Una dintre cele mai notabile date din istoria AI este 1956, acesta fiind anul introducerii oficiale în domeniul inteligenței artificiale. Această introducere a avut loc la o conferință la Dartmouth College.
Mai multe nume grozave se leagă de diferite aspecte ale progreselor timpurii în AI. Aceștia includ Alan Turing, Marvin Minsky, Allen Newell, Herbert Simon, John Robinson și Alain Colmerauer.
Acționează uman
În 1936, Alan Turing a publicat o lucrare intitulată „On Computable Numbers, With an Application to the Entscheidungsproblem”. În această lucrare, Turing a introdus conceptul unei mașini Turing care, până astăzi, joacă un rol important în AI. El a demonstrat că, cu algoritmul corect, o mașină Turing poate efectua orice calcul matematic.
Mai târziu, în 1937, Turing a folosit problema opririi pentru a sublinia limitările mașinilor inteligente. Apoi, în 1950, Turing a definit inteligența mașinilor folosind ceea ce el numește testul Turing. Dacă un sistem AI trece testul Turing, atunci acel sistem poate acționa uman.
Gândește uman
Marvin Minsky este un nume popular în domeniul AI. El este cunoscut pentru dezvoltarea primei mașini de învățare a rețelelor neuronale cu fir aleatoriu, numită SNARC în 1951. Rețelele neuronale învață computerele să prelucreze date în mod similar cu creierul uman. Definiția lui Minsky a inteligenței artificiale este că este „știința de a face mașinile să facă lucruri care ar necesita inteligență dacă ar fi făcute de oameni”.
Allen Newell și Herbert Simon sunt alți doi pionieri în domeniul AI, care s-au concentrat pe capacitatea unei mașini de a simula gândirea umană. În 1956, au prezentat primul program de calculator de procesare a simbolurilor, numit Teoreticianul logicii. În 1961, Newell și Simon au dezvoltat General Problem Solver (GPS), care imită în esență gândirea umană.
Gândește rațional
Intră John Robinson, care în 1965 a publicat un jurnal intitulat „A Machine-Oriented Logic Based on the Principiul rezoluției.” El a inventat și calculul rezoluției pentru logica predicatelor, care joacă un rol esențial rol în IA.
Logica predicatelor este un limbaj formal care folosește logica pentru a reprezenta gândirea rațională. Acest limbaj folosește cadrul în care premisele corecte vor produce concluzii corecte. De exemplu, Alexa este o mașină; toate mașinile ușurează munca; prin urmare, Alexa ușurează munca.
Progrese recente în inteligența artificială
Așa cum a fost la începuturile sale, domeniul inteligenței artificiale este astăzi foarte complex, cu multe ramuri diferite. Fiecare ramură sub umbrela AI face continuu pași semnificativi.
Învățarea automată este o ramură a IA care utilizează algoritmi de date pentru a imita învățarea umană, ceea ce îi îmbunătățește acuratețea la fiecare iterație. Unul dintre cele mai proeminente subseturi ale învățării automate este învățarea profundă. Învățarea profundă îmbunătățește învățarea automată prin reducerea nevoii unei mașini de asistență umană.
De exemplu, dacă ai avut imagini cu flori pe care ai vrut să le grupezi după specii, procesul de clasificare va diferi în funcție de tipul de sistem. Dacă sistemul dvs. utilizează învățarea automată, atunci ar trebui să stabiliți manual caracteristicile care disting speciile. Cu toate acestea, un sistem care utilizează învățarea profundă va determina cele mai bune trăsături distinctive pentru fiecare specie pe cont propriu.
Învățarea profundă a creat valuri majore în industrie în ultimii ani, datorită mai multor tehnologii. ChatGPT este o tehnologie de învățare profundă care primește în prezent multă atenție.
Potrivit ChatGPT, este:
un model de limbaj mare creat de OpenAI. Este un program de inteligență artificială (AI) conceput pentru a înțelege limbajul natural și a genera răspunsuri asemănătoare omului la diferite tipuri de întrebări și solicitări. Modelul se bazează pe o arhitectură de învățare profundă numită transformator, care este capabil să proceseze mari cantități de date text și generând răspunsuri bazate pe modele și relații pe care le-a învățat din acestea date.
De la lansarea sa în al patrulea trimestru al anului 2022, ChatGPT a fost subiectul multor dezbateri. Ceea ce face ca acest sistem AI să iasă în evidență este abilitățile sale de procesare a limbajului natural, împreună cu capacitatea sa de a învăța informații noi prin învățare prin consolidare din feedbackul uman (RLHF). De asemenea, pare să posede o capacitate puternică de a scrie și a repara codul. Unii spun că această tehnologie reprezintă geneza dispariției programatorilor umani.
Caracteristicile dorite ale unui programator uman pe care AI nu le poate replica
Un sistem AI poate învăța cum să scrie cod care creează software. Cu toate acestea, înlocuirea completă a programatorilor ar putea fi puțin mai complicată. Capacitatea unui sistem AI îi poate permite să reducă forța de muncă, ajutând programatorii să lucreze mai repede, dar nu poate niciodată să înlocuiască cu adevărat lucrătorii umani. O trăsătură distinctivă majoră între programatori și sistemele AI este creierul uman și caracteristicile sale complexe.
Potrivit lui Andrew Ng, unul dintre cele mai importante nume din AI astăzi:
un singur neuron din creier este o mașină incredibil de complexă pe care nici astăzi nu o înțelegem. Un singur „neuron” dintr-o rețea neuronală este o funcție matematică incredibil de simplă care captează o fracțiune minusculă din complexitatea unui neuron biologic.
Capacitatea creierului de a genera un gând nou din aerul aparent subțire este dincolo de înțelegerea umană. Cu siguranță nu este ceva ce un sistem AI poate replica. O altă caracteristică dezirabilă a programatorilor este nedumerirea creativității, care este din nou ceva pe care o mașină nu poate replica.
Prin deep learning, AI poate da impresia gândirii umane. Unele sisteme AI pot lua decizii simple, dar aceste decizii palid în comparație cu abilitățile de luare a deciziilor ale creierului uman. AI poate scrie cod, dar nu este capabil să se asigure că codul pe care îl scrie este codul corect. Un sistem AI nu poate reproduce raționamentul uman și nici nu există indicii că va putea face acest lucru în viitor.
Viitorul AI și al programării
Tehnologiile AI precum ChatGPT au dovedit cât de utilă poate fi AI pentru programatori. Acesta generează cod rapid și poate ajuta la fluxul de lucru general al unui programator. Cu toate acestea, ChatGPT a dovedit, de asemenea, că chiar și cea mai avansată tehnologie de învățare profundă pe care o avem în prezent nu poate face față unei autonomii complete. ChatGPT este cunoscut pentru a genera răspunsuri fără sens la întrebări, conform OpenAI.
Prin urmare, este plauzibil să presupunem că viitorul AI în programare este unul al „ajutorilor” mai degrabă decât al „înlocuirilor” programatorilor.