Czym jest sztuczna inteligencja?

autor: Anna Rzeczkowska

W filmach, komiksach czy powieściach często utożsamia się pojęcie sztucznej inteligencji z robotem w kształcie człowieka o ponadludzkich zdolnościach i inteligencji, czy też z tosterem, który zyskał samoświadomość i chce się zemścić na właścicielu.  Jednak ile takie wyobrażenia mają wspólnego z rzeczywistością? Na szczęście nic lub niewiele.

Czym zatem tak naprawdę jest sztuczna inteligencja? Spójrzmy na jej definicję sformułowaną przez polskiego specjalistę z zakresu sztucznej inteligencji, prof. Włodzisława Ducha:

Sztuczna inteligencja (Artificial Intelligence, AI) to dziedzina nauki zajmująca się rozwiązywaniem zagadnień efektywnie niealgorytmizowalnych w oparciu o modelowanie wiedzy.

Jeśli ta definicja wcale nie pomogła Ci w zrozumieniu, czym jest sztuczna inteligencja, to zaraz postaram się to trochę rozjaśnić.

O ile z pierwszym członem „sztuczna” („nienaturalna, stworzona  przez człowieka”) nie ma problemu, o tyle przy słowie „inteligencja” jest już trudniej. W słowniku można znaleźć wiele definicji tego pojęcia, co tylko podkreśla jego złożoność. Kiedy program możemy już nazwać inteligentnym, a kiedy jeszcze nie? To pytanie dręczyło naukowców już od lat.

Pierwsze praktyczne rozwiązanie zaproponował Alan Turing – jeden z ojców sztucznej inteligencji. Był to tzw. Test Turinga, który opierał się na założeniu, że jeśli dany sztuczny system zachowuje się pod wszelkimi względami jak ktoś inteligentny, to oznacza, że musi być inteligentny. Brzmi logicznie, prawda? Ale jak wyglądał taki test? Polegał on na umieszczeniu człowieka – sędziego po jednej stronie przegrody oraz maszyny lub drugiego człowieka po drugiej stronie przegrody. Sędzia nie mógł wiedzieć, kto jest po drugiej stronie – czy inny człowiek, czy maszyna. Za pomocą klawiatury i ekranu sędzia zadawał pytania rozmówcy oraz otrzymywał odpowiedzi, na podstawie których orzekał, czy rozmawia z istotą ludzką. Jeśli sędzia stwierdził, że rozmawia z człowiekiem, a w rzeczywistości była to maszyna, to znaczyło, że jest ona inteligentna – zatem mamy sztuczną inteligencję. Jednakże istnieje tu silne powiązanie inteligencji z kompetencjami dotyczącymi posługiwania się językiem naturalnym, co wcale nie jest jedynym warunkiem koniecznym do zaobserwowania tego pojęcia.

Obecnie uważa się, że nowa technologia jest inteligentna, gdy tworzy kreatywne rozwiązania problemów. Kreatywność bowiem jest uważana za cechę przypisywaną tylko ludzkiemu umysłowi. Aby uznać dany program za inteligentny musi on spełniać pewne warunki. Sprawdza się, czy wykazuje on zdolność uczenia się złożonych problemów, optymalizuje funkcje matematyczne za pomocą wielu parametrów (i w dużym przedziale czasowym) lub planuje gospodarowanie dużą liczbą zasobów z uwzględnieniem ograniczeń.

Sztuczna inteligencja wyspecjalizowała się i podzieliła na:

1. Poszukiwanie – odnosi się do procesu szukania optymalnego rozwiązania określonego problemu. Ludzie często optymalizują problemy intuicyjnie; dla komputera natomiast może się to okazać skomplikowane. Przykładem takiego problemu jest tzw. problem plecakowy. Wyobraź sobie, że jedziesz na wycieczkę i musisz spakować plecak. Zatem możesz włożyć do niego różne przedmioty, ale kombinacja tych przedmiotów musi spełniać warunek, że waga plecaka jest minimalna dla maksymalnej wartości (użytkowej) przedmiotów, które zawiera. Dla człowieka jest to proste i rozwiązuje on ten problem intuicyjnie, dla komputera skomplikowane i wymagające mnóstwa obliczeń.
2. Uczenie się – człowiek uczy się i wyciąga wnioski na podstawie swoich doświadczeń. Jednak, aby powiedzieć, że dany system się uczy, nie wystarczy, że zapamiętuje on wcześniejsze rozwiązania. Musi również umieć uogólniać i później zastosować wnioski do sytuacji podobnych (lecz nie takich samych), które już się pojawiły, bez konieczności ręcznego wprowadzania reguł.
3. Planowanie – umiejętność planowania towarzyszy człowiekowi od zawsze. Opiera się ona na tym, że mamy pewne ograniczenia (naruszalne lub nienaruszalne) i musimy odpowiednio nimi gospodarować w celu uzyskania jak najbardziej optymalnego rozwiązania. Inteligentny program musi brać pod uwagę nienaruszalność lub naruszalność zasobów, podczas sporządzania planu.
4. Automatyczne wnioskowanie – dotyczy zastosowania logiki oraz dedukcji. Prosty przykład wnioskowania: mamy podane przesłanki „Jan jest kawalerem” oraz „Kawaler to mężczyzna, który nie jest żonaty” zatem wnioskiem, który można wyciągnąć jest stwierdzenie, że „Jan nie jest żonaty”.
5. Przetwarzanie języka naturalnego – nawiązywał do niego wcześniej już wspomniany test Turinga. Porozumiewanie się z maszyną za pomocą języka naturalnego z pewnością bardzo by ją uczłowieczyło i zbliżyło do obrazów przedstawianych w filmach science-fiction. Jednak ludzki język naturalny jest skomplikowany. Występują w nim takie zjawiska jak sarkazm, sugestia czy informacje niedosłowne. Współcześnie w użyciu znajdują się programy, które opierają się na przetwarzaniu języka naturalnego – są to np. systemy wykrywające plagiaty czy automatyczne tłumaczenie tekstów.

Sztuczna inteligencja narodziła się w 1956 roku i od tego czasu wciąż się rozwija. Zajmują się nią inżynierowie, informatycy, kognitywiści, psychologowie, a nawet filozofowie (na przykład w nurcie transhumanizmu). Współcześnie znajduje ona wiele różnych zastosowań, takich jak sieci neuronowe, rozpoznawanie obrazów, mowy bądź systemy ekspertowe. Masz ją w każdej chwili na wyciągnięcie ręki, choćby w swoim smartfonie. Nie jest ona zatem tylko wizją cyber-przyszłości. Czy może szkodzić? To już zależy tylko od nas…

Bibliografia:

1.Belda I. (2012). Umysł, maszyny i matematyka. Sztuczna inteligencja i wyzwania, które przed nią stoją, RBA

2.Flasiński M. (2011). Wstęp do sztucznej inteligencji. PWN

3.Ogiela L. (2011). Podstawy informatyki kognitywnej. Wydawnictwo AGH