Inteligenta artificiala si sisteme expert

Conceptul de inteligenta artificiala a determinat si continua sa alimenteze diverse speculatii pe aceasta tema. Ne-am decis sa abordam cateva notiuni de baza referitoare la acest domeniu din dorinta de a oferi cursatilor repere pentru intelegerea exacta a semnificatiei termenului de inteligenta artificiala, mai ales ca sunt foarte bine cunoscute implicatiile psihologiei si ale logicii in acest ansablu.

Inteligenta artificiala este o stiinta care s-a constituit inca de la aparitia primelor computere si defineste ansamblul conceptelor si metodelor folosite pentru a determina computerele sa aiba un comportament inteligent, asemanator cu cel al oamenilor.

Programarea in inteligenta artificiala nu cere sa stim a priori sa rezolvam o problema deoarece programul preia sarcina de a alege mijloacele potrivite pentru realizarea obiectivului propus in functie de ipotezele date. Procedura de lucru este deci o procedura euristica iar programul va trebui sa aiba capacitati de rationament sub forma logica. Maniera de a programa in inteligenta artificiala difera semnificativ de programarea clasica. Programul primeste ca intrare o serie de fapte relative la o situatie, beneficiaza de cunostinte relative la un domeniu iar prin intermediul motorului de inferenta determina la iesire un program de rezolvare a situatiei prezentata la intrare.

Problema cea mai delicata ramane insa cea a reprezentarii cunostintelor datorita interpretarii gresite a cunostintelor si a informatiilor. Spre exemplu, o carte contine informatii insa nu putem spune ca o carte cunoaste acele informatii deoarece cunoasterea este o operatie activa care presupune atat mecanisme de memorare dar si un rationament aplicabil cunostintelor memorate. Abordarea prin cunostinte a inteligentei artificiale a determinat dezvoltarea unui alt domeniu asociat, cunoscut sub numele de sisteme expert. Acestea se comporta ca niste experti umani in domeniu, putand sa puna un diagnostic, sa rezolve probleme dar in acelasi timp sa ofere si o justificare a modului in care procedeaza. Intr-un sistem expert, cunostintele sunt stocate intr-o baza de cunostinte in forma bruta, in care nu se fac ipoteze asupra modului de utilizare al acestora. Prin urmare, acestea se exprima in baza de cunostinte sub o forma declarativa si sunt exploatate de catre sistemul expert prin intermediul unui interpret numit si motor de inferenta. Acesta, in functie de obiective si de ipotezele de intrare, cauta in baza de cunostinte informatiile necesare pe care le asambleaza mai apoi intr-un mod logic folosind anumite reguli logice de infrenta si in final elaboreaza un rationament original pentru problema pusa.

Un alt element mult prea des confundat este distinctia intre forma si sens care se opereaza in informatica. Daca ne referim la ansambul elementelor supuse procesarii (texte, forme, sunete etc.), informatica le proceseaza plecand de la forma lor fara nici o referire la semnificatia pe care acestea o pot avea. Putem gasi numeroase exemple care sa sustina aceasta afirmatie, incepand de la faptul ca un computer proceseaza numere care nu au nici o semnificatie si finalizand cu logica formala care reprezinta suportul informaticii teoretice. Masina nu este deci un "creier electronic" - exagerare care a intrat deja in uzul curent - ci manipuleaza caractere, cifre, simboluri spre deosebire de om care reflecteaza asupra unor idei.

La intrebarea daca totusi se poate construi o masina inteligenta, primul raspuns a fost dat de catre Turing, care in 1950 a propus un joc care este cunoscut in prezent sub numele de testul Turing. La joc participa trei persoane care nu se cunosc intre ele, situate in camere separate: un barbat, o femeie si un observator. Observatorul poate comunica cu fiecare folosind o tastatura si un ecran iar jocul consta in a ghici daca interlocutorul observatorului este barbat sau femeie. Pentru aceasta, el poate pune orice intrebare, numai ca barbatul incearca sa-l ajute iar femeia sa-l incurce. Observatorul raspunde asa cum crede ca ar raspunde barbatul. Ulterior, se inlocuieste femeia printr-o masina, ceilalti doi participanti ramanand fiinte umane. Daca observatorul nu poate diferentia barbatul de femeie, masina este considerata inteligenta iar testul Turing pozitiv. Ideea este ca pana in prezent nici o masina nu a trecut testul Turing.

Domenii ale inteligentei artificiale

O impartire a inteligentei artificiale pe domenii este destul de dificil de realizat. Totusi in prezent sunt acceptate unanim patru domenii fundamentale:

Inteligenta artificiala clasica - presupune domenii de cercetare precum rezolvarea problemelor, planificarea, intelegerea limbajului natural, vederea artificiala, programarea automata, sistemele expert, robotica. Se foloseste cu succes in rezolvarea problemelor care fac apel la gandirea logica sau abstracta, insa intalneste dificultati majore in sarcini de rutina pentru fiintele umane cum ar fi vazul sau auzul deoarece nu este adaptata informatiilor care provin din mediul real.

Inteligenta artificiala teoretica - are ca obiectiv fundamental constructia de modele informatice ale inteligentei si foloseste doua tipuri de abordari: abordarea matematica, ce consta in extinderea teoriilor matematice in vederea formalizarii rationamentelor sau a identificarii modelelor de reprezentare a cunostintelor si abordarea experimentala ce consta in a studia un tip de rationament particular si apoi in conceperea unui program informatic capabil sa-l reproduca.

Inteligenta artificiala aplicata se preocupa de aplicarea practica a cunostintelor rezultate din cercetarile din domeniul inteligentei artificiale. Este, daca doriti, ramura publica a inteligentei artificiale, fereastra prin care publicul ia cunostinta de aplicatiile bazate pe IA

Inteligenta artificiala tehnica are in vedere dezvoltarea de noi sisteme care sa vina in sprijinul cercetarilor din domeniul IA. Poate fi asimilata termenului de meta-cercetare deoarece fundamenteaza elemente si concepete de optimizare a cercetarii din acest domeniu.

Structura generala a unui sistem de inteligenta artificiala

Sistemele bazate pe inteligenta artificiala difera de programele informatice traditionale deoarece sunt constituite pe baza unui sistem de inferenta, a unor baze de cunostinte si a unui mecansim de control.

Baza de cunostinte contine informatiile pe care le poseda sistemul fiind alcatuita din trei componente majore: un limbaj ce permite descrierea obiectelor si conceptelor cunoscute, faptele - fraze care utilizeaza acest limbaj si care descriu afirmatii cunoscute ale sistemului si in sfarsit relatiile - legaturi semantice intre fapte care contribuie la rezolvarea unui ansamblu de probleme.

Un sistem de inteligenta artificiala primeste la intrare datele problemei. Pe baza acestora si plecand de la cunostinte, interpretul construieste noi fapte care decurg din utilizarea logica a bazei de cunostinte. Aceste noi fapte pot deveni la randul lor noi cunostinte care vor participa la constructia de noi fapte si asa mai departe. In acest fel sistemul "invata" din rezultatul inferentelor sale, iar aceasta inlantuire de inferente constituie un rationament.

Sistemul de control sau regulile de inferenta ghideaza interpretul in vederea extragerii din baza de cunostinte doar a elementelor reprezentative care pot duce rapid la o solutie.

Limbaje folosite in inteligenta artificiala

Unul dintre primele si multa vreme singurul limbaj de programare in inteligenta artificiala a fost LISP (List Processing), inventat de John MacCarthy un nume frecvent intalnit in lumea computerelor si unul dintre parintii cercetarilor din domeniul inteligentei artificiale. Elementul de baza in acest limbaj este lista in care fiecare element este reprezentat printr-un cuplu de doua cuvinte, unde primul contine o informatie simpla referitoare la element iar al doilea directioneaza catre urmatorul element al listei. Astfel LISP reuseste cu usurinta sa manipuleze date organizate in secvente, lucru dificil in alte limbaje de programare, dar esential in domeniul inteligentei artificiale.

In 1972, apare un alt limbaj de programare deosebit de bine adaptat la inteligenta artificiala si anume PROLOG (Programmation et Logique) dezvoltat de catre profesorul Colmerauer de la univeristatea din Luminy, Marsilia. Succesul acestui nou limbaj se datoreaza faptului ca foloseste principiul programarii declarative care consta in reprezentarea formala a cunostintelor privind un subiect dat, pe baza carora pot fi deduse raspunsurile utilizatorului. Spre deosebire de limbajele clasice, descrise de algoritmi, PROLOG enunta un ansamblu de fapte pertinente dintr-un domeniu sub forma unei serii de reguli, fiind asemanator cu principiile axiomelor matematice. Aplica apoi un mecanism de inferenta logica pentru a cauta raspunsul la problema pusa. Daca exista suficiente cunostinte, atunci vor fi furnizare utilizatorului solutiile gasite.

Dupa cum puteti observa, inteligenta artificiala este departe de a fi ceea ce ne imaginam. Istoricul cercetarilor in acest domeniu se caracterizeaza prin perioade alternative de entuziasm urmate de blocaj. Dificultatile intampinate in incercarea de a simula inteligenta umana se datoreaza nu numai nivelului tehnologic actual dar si lipsei unei teorii pertinente care sa explice comportamentul si inteligenta fiintei umane.

Sistemele actuale bazate pe inteligenta artificiala sunt copii pale ale functiilor pe care le poseda omul. Nici un program existent nu poate citi cu precizia omului, nu poate recunoaste cum o face fiinta umana, nu poate ascula si raspunde nici macar asa cum o face un om slab dotat intelectual.

Intrebari recapitulative si teme