Inteligenta Artificiala, Toth Norbert [612133]

UNIVERSITATEA “AUREL VLAICU” DIN ARAD
FACULTATEA DE ȘTIINȚE -EXACTE
SPECIALIZAREA: INFORMATICĂ, ANUL III

REFERAT LA DISCIPLINA “INTELIGEN ȚĂ
ARTIFICIALĂ ”
Inteligen ță artificială generală

Student: [anonimizat] 1
Inteligența artificială este inteligența unei mașini care ar putea îndeplini cu succes sarcini
intelectuale pe care de asemena si un om le poate face. Este un obiectiv principal al inteligenței
artificiale de cercetare și un subiect comun în science fiction și futurismul . Inteligență artificială
generală este , de asemenea , denumit a în continuare “inteligenta artificiala puternica”, “inteligenta
artificiala completa” , sau ca abilitatea unei mașini de a efectua "acțiunea inteligentei generale".
Unele referințe accentuează o distincție între inteligenta artificiala puternica și "inteligenta
artificiala aplicata" , de asemenea , numit "inteligenta artificiala ingusta" sau "inteligenta artificiala
slaba ". Utilizarea software -ului pentru a studia sau a rezolva probleme sau s arcini cu raționament .
Inteligenta artificiala slaba, în contrast cu inteligenta artificiala puternica, nu încearcă să
îndeplinească întreaga gamă de abilitati cognitive umane.
Multe definiții diferite ale inteligenței au f ost propuse (cum ar fi trecerea testul ui lui
Turing ) , dar până în prezent, nu există nici o definiție care sa satisfaca toată lumea. Cu toate
acestea, există un consens larg în rândul cercetătorilor de inteligență artificială , unde este nevoie
de inteligenta pentru a face următoarele:
 motive , strategii de utilizare, rezolvare puzzle -uri, și să facă judecăți ;
 să planifice ;
 să învețe ;
 să comunice în limbaj natural ;
 și să integreze toate aceste aptitudini spre obiective comune.
Alte funcții importante includ abilitatea de a sesiza ( de exemplu , a se vedea ) și capacitatea
de a acționa ( de exemplu , a muta și manipula obiecte ) , în lume , în cazul în care comportamentul
inteligent trebuie respectat. Aceasta ar include abilitatea de a det ecta și a răspunde la pericol.
Multe abordări i nterdisciplinare ale inteligenței ( de exemplu , științele cognitive ,
inteligența computațională și de luare a deciziilor ) tind să sublinieze necesitatea de a lua în
considerare trăsături suplimentare , cum ar fi imaginația (luate ca abilitatea de a forma imagini
mentale și concepte care nu a u fost programate) și autonomie .
Sistemele computerizate , care prezintă multe capacități (de exemplu , a disponibilitatea de
calcula , raționament automatizat , sistem de suport decizional , robotul , calcul evoluțion ist , agent
inteligent ), dar nu a fost încă la un nivel uman.

1 https://www.merriam -webster.com/dictionary/artificial%20intelligence

Oamenii de știință au idei diferite de spre ce tipuri de teste trebuie să treacă o mașină
inteligentă de nivel uman pentru a fi considerat un exemplu operațional al Inteligenței artificiale
gener ale. Câțiva dintre acești oameni de știință includ pe Alan Turing , Steve Wozniak , Ben
Goertzel , și Nils Nilsson .
Câteva dintre încercările pe care le -au propus sunt:
 Alan Turin
Inventat de pionerul de calculatoare, Alan Turing in 1950, testul Turing a fost proiectat
pentru a fi o cale rudimentar ă de a determina dacă sau nu un calculator este “inteligent”.
Testul, a șa cum l -a proiectat Turing , este realizat ca un fel de imitație de joc. Pe o parte a
unui ecran de computer stă un judecător uman a cărui s arcină este de a discuta cu unii interlocuitori
misterioși de pe cealaltă parte. Cei mai mulți dintre acei interlocuitori vor fi oameni și unul va fi o
chatbot, creată cu scopul exclusiv de a -l păcăli pe judecător să creadă că acesta este adevăratul om.
Pentru prima dată în istorie o mașină a reușit în acest scop.2
 Incercarea cafelei (Wozniak)
O mașină este dată sarcina de a merge într -o medie de origine americană și imaginind cum să facă
cafea. Ea trebuie să găsească automatul de cafea, găsiți cafea, se ad augă apă, să găsească o halbă
și pune la cale cafeaua prin apăsarea butoanelor corespunzătoare.
 Studiul Robot al colegiului (Goertzel)
O mașină este dată sarcina de înscrierea într -o universitate, luând și care trece aceleași clase pe
care oamenii le -ar și obținerea unui grad.
 Testul Angajarii (Nilsson)
O mașină este dată sarcina de a lucra un loc de muncă importantă punct de vedere economic
și trebui e să efectueze la fel de bine sau mai bine decât nivelul pe care oamenii l -au efectuat la
acelasi loc de munca.
Acestea sunt câteva teste care acoperă o varietate de calitati pe care o mașină ar putea avea
nevoie să trebuiască să fie luate în considerare c a inteligenta artificiala generala, inclusiv
capacitatea de a gândi și de a învăța.
Cele mai dificile probleme pentru calculatoare de a rezolva sunt cunoscute sub numele de
"inteligenta artificiala completa" sau "inteligenta artificiala puternica", ceea ce implică faptul că
dificultatea acestor probleme de calcul este echivalent cu cel al soluționării centrale inteligenta
artificiala de luare a problemelor calculatoarelor la fel de inteligente ca oamenii , sau inteligenta
artificiala puternica.Pentru a apel a o problemă de inteligenta artificiala complete se reflectă o
atitudine care nu ar fi rezolvată printr -un algoritm specific simplu.

2 https://www.theguardian.com/technology/2014/jun/09/what -is-the-alan -turing -test

Problemele de inteligenta artificiala completa sunt pentru a include ipoteza viziune de
calculator , înțelegerea limbajului natural , și care se ocupă cu circumstanțe neprevăzute în timp
ce rezolva orice tip de probleme probleme din lumea reală.
În present, problemele de tip inteligenta artificiala completa nu pot fi rezolvate cu ajutorul
tehnologiei moderne de calculator sing ur, și necesită de asemenea calcul uman . Această
proprietate poate fi utila, de exemplu , pentru a testa prezența oamenilor ca si cu captchas , și pentru
securitatea calculatorului pentru a ocoli atacurile fortei brute.
Cercatarile modern pentru inteligen ta artificiala au început la mijlocul anilor 1950. Prima
generație de cercetători ai inteligentei artificiale erau convinși că inteligenta artificiala puternica a
fost posibila și că ar exista în doar câteva decenii.
În calitate de pionier al inteligentei artificiala, Herbert A. Simon a scris în 1965: "mașini
vor fi capabile, în termen de douăzeci de ani, de a face orice lucrare pe care un om o poate
face."Prezicerile lor au fost sursa de inspiratie pentru Stanley Kubrick și Arthur C. Clarke
caracterului l ui HAL 9000 , care a întruchipat cu exactitate ceea ce cercetatorii inteligentei
artificiale au crezut că ar putea crea până în anul 2001. De notat este faptul că pionier -ul
inteligentei artificiale, Marvin Minsky a fost consultant cu privire la proiectul de a face HAL 9000
cât mai realist posibil în conformitate cu previziunile de consens ale timpului; Crevier îl citează ca
fiind declarat pe această temă în 1967, "Într -o generație … problema creării" inteligenței artificiale
"va fi în mod substanțial re zolvată", deși Minsky afirmă că a fost citat greșit.
Cu toate acestea, la începutul anilor 1970, a devenit evident ca cercetatorii au subestimat
dificultatea proiectului. Agențiile care au finanțat inteligenta artificiala au devenit sceptice legat
de intel igenta artificiala puternica și au pus cercetătorii sub presiune tot mai mare pentru a produce
tehnologii utile, sau "Inteligenta Artificiala Aplicata".In timp ce anii 1980 incepusera, a cincea
generatie de calculatoare a Japoniei a aratat interes în intel igenta artificiala puternica, stabilind un
termen de zece ani , care a inclus obiective inteligentei artificiale puternice, cum ar fi "a purta o
conversație obișnuită". Ca răspuns la acest lucru și succesul sistemelor expert , atât industria cat și
guvernu l au pompat bani înapoi în domeniu.
Cu toate acestea, piața pentru inteligenta artificiala s -a prăbușit spectaculos la sfârșitul
anilor 1980 și obiectivele proiectului de calculator a celei de a cincea generație niciodată nu au
fost îndeplinite.
Pentru a doua oară în 20 de ani, cercetatorii inteligentei artificiale care a prezis sosirea
iminentă a inteligentei artificiale puternica a fost dovedit a fi în mod fundamental greșită cu privire
la ceea ce ar putea realiza. Pana in anii 1990, cercetătorii intel igentei artificiale au câștigat o
reputație pentru a face promisiuni pe care nu le puteau păstra. Cercetatorii inteligentei artificiale
au devenit reticenți în a face orice fel de predicție la toate și pentru a evita orice mențiune de "nivel
uman" intelige nța artificială, de teama de a fi etichetat un "visător cu ochi salbatici”.3

3 https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_general_intelligence

Tipuri de inteligență artificială
IA se poate clasifica și în urmatoarele două exemple:
Prima clasifică sistemele IA ca fiind fie “IA slab ” sau “IA puternic ”. “IA slab” , de
asemenea cunoscut si sub numele de “IA îngust”, este un sistem de IA care este proiectat și pregătit
pentru o anumită sarcină. Asistenți i personali virtuali , cum ar fi Apple Siri, sunt o formă de “IA
slab”.
“AI puternic “, de asemenea , cunoscut sub n umele de inteligență artificială generală, este
un sist em de IA cu abilități cognitive umane generalizate , astfel încât atunci când este prezentat ă
o sarcină necunoscută, ea are suficientă intel igență pentru a găsi o soluție.
Testul Turing dezvoltat de ma tematicianul Alan Turing în 1950, este o metodă utilizată
pentru a determina dacă un calculator poate gândi de fapt , ca un om, cu toat e că metoda este
controversată.
Al doilea exemplu este de la Arend Hintze, un profesor asistent de biologie integratoare si
informatica si inginerie de la Michigan State U niversity. El clasifica IA în patr u tipuri, de tipul
sistemelor IA care există în preze nt pentru sistemele simțitoare. Categorii le sale sunt după cum
urmează:
 Tip 1: Mașini reactive
Un exemplu este Deep Blu e, The IBM , programul de șah , care bate Garry Kasparov în
anii 1990. Deep Blue se pot identifica piese pe tabla de șah și de a face predicții, dar nu are nici o
memorie și nu se poate utiliza experiențele din trecut pentru a informa pe cele viitoare. Se
analizează posibilele mișcări – propriile sale și adversarul său – și alege mutarea cea mai strategică.
Deep Blue și de la Google au fost AlphaGO concepute pentru scopuri înguste și nu pot fi aplicate
cu ușurință într -o altă situație.
 Tip 2: M emorie limita tă.
Aceste sisteme IA pot utiliza experiențele din trecut pentru a informa deciziile viitoare.
Unele dintre funcțiile de luare a deciziilor în vehicule autonome au fost proiectate în acest fel.
Observațiile utilizate pentru a informa acțiunile care se pet rec în viitor nu prea îndepărtat, cum ar
fi o masina care sa schimbat benzi. Aceste observații nu sunt stocate permanent.
 Tip 3: Teoria minții
Acesta es te un termen de psihologie. Ace sta se referă la înțelegerea că alții au propriile
convingeri, dorințe și intenții care au impact asupra deciziilor pe care le fac. Acest tip de IA nu
există încă.
 Tipul 4: De auto -conștientizare
În această categorie, sistemele IA au un sentiment de sine, au constiinta. Mașinile cu
conștiința de sine pot să înțele agă starea lor actuală și se pot utiliza informațiile p entru a deduce
ceea ce alții simt. Acest tip de IA nu există încă.

Exemple de tehnologie IA
Automatizare a este procesul de luare a unei funcții de proces sau sistem automat.
Automatizarea proceselor robotizate , de exemplu, poate fi programat pentru a realiza în volum
mare sarcini repetabile efectuate în mod normal de căt re om. RPA este diferit de automatizare IT,
în care se poate adapta la circumstanțele în schimbare.
Mașină de învățare este știința de a obține un calculator pentru a acț iona fără programare.
Învățarea profundă este un subset al învățării mașinii , care, în termeni foarte simpli, poate fi
gândită ca automati zarea de analiză predictivă. Există trei tipuri de algoritmi de învățare de mașini:
de învățare supra vegheată , în care s eturile de date sunt etichetate , astfel încât modelele pot fi
detectate și folosite pentru a eticheta seturi de date noi; învățarea nesu pravegheată , în care seturile
de date nu sunt etichetate și sunt sortate în funcție de asemănări sau deosebiri; și de învățare de
armare, în care seturile de date nu sunt etichetate ci, după efectuarea unei a cțiuni sau a mai multor
acțiuni, sistemul IA este dat de feedback.
Viziune de mașini capturează și analizează informațiile vizuale folosind un aparat de
fotografiat, analog -digital de conversie și de procesare a semnalului digital. Acesta este adesea
comparat cu vederea umană , dar viziune de mașină nu este legat ă de biologie și poate fi programat
pentru a vedea prin pereți, de exe mplu. Acesta este utilizat într -o gamă de aplicații de la
identificarea semnăturii la analiza imaginilor medicale. Viziune de calculator, care este axat pe
prelucrarea imaginil or bazate pe mașină, este adesea omog enizată cu cea de vedere a mașinii .
Unul dintre exemplele mai vechi și mai cunoscute NLP este detectarea spamului, care se
uita la linia de subiect și la textul unui e -mail și decide dacă este nedorită. Abordări actuale la NL P
se bazează pe învățarea mașinii . Sarcini NLP includ traducere de text, analiza de sentiment și de
recunoaștere a vorbirii.
Recunoașterea de model este o ramură a învățării mașinii, care se concentrează pe
identificarea unor modele de date.
Robotică este un domeniu de inginerie axat pe proiectarea și fabricarea de roboți. Roboți i
sunt adesea folosiți pentru a efectua sarcini care sunt dificil e pentru o ameni sau de a efectua în
mod consecvent. Ele sunt utilizate în liniile de asamblare pentru producți a de automobile sau de
NASA pentru a muta obiecte mari în spațiu. Mai recent, cercetăto rii folosesc mașina de învățare
pentru a construi roboți care pot interacționa în setările sociale.
IA în aplicatii
IA în domeniul asistenței medicale .
Cele mai mari provocări sunt pe ntru imbunatatirea rezultatelor pacient ului si reduce rea
costurilor. Companiile doresc aplicarea mașinii de învățare pentru a face diagnostice mai bune și
mai rapide decât oamenii. Una dintre tehnologiile medicale cele mai cunoscute este IBM Watson.
Ea înțelege limbajul natural și este capabilă să răspundă la între bările adresate de ea. Informatiile
pacientului din sistem ul de date și din alte surse de date disponibile sunt necesare pentru a forma
o ipoteză, pe care le prezintă apoi cu o s chemă de încredere . Alte aplicații includ AI chatbots , un

program de calculator folosit online pentru a răspunde la întrebări și ajuta clienții, pentru a ajuta
la programul de întâlniri de follow -up sau a pacienți lor prin intermediul procesului, ajutând
facturarea de sănătate la asiste nți si oferă feedback medical de bază.
IA în afaceri
Automatizarea proceselor robotizate este aplicata sarcini extrem de repetitive efectuate în
mod normal de oameni. Algoritmi de învățare mașinii sunt integrate în analiză și platforme CRM
pentru a descoperi informații cu privire la modul de a servi mai bine clienții. Chatbots au fost
încorporate în site – uri web pentru a oferi servicii imediat clienților. Automatizare de posturi de
muncă a devenit , de asemenea , un subiect de discuție între cadre universitare și IT , cum ar fi
firme de Gartner si Forrester.
IA în educație
IA poate evalua elevii și să se adaptez e la nevoile lor, ajutându -I să lucreze în ritmul lor
propriu. IA poate oferi un sprijin supliment ar studenților, asigurându -i că rămân pe drumul cel
bun. IA ar putea schimba și modul în care elevii să învețe, poate chiar înlocuirea unor pr ofesori.
IA în finanțe
IA a aplicat ce rerilor de finanțare personale. Unele aplicașii ar putea colecta date personale
și să ofere consultanță financiară. Alte programe, unul fiind IBM Watson, au fost ap licate la
procesul de cumparare a unei case. Astăzi, s oftware – ul efectuează o mare parte din tranzactionarea
de pe Wall Street.
IA în lege
Descoperirile în tehnologie și posibilitatea de a deține documente importante pe calculator
din domeniul drept ului este adesea cople sitoare pentru om. Automatizarea acestui process ofera o
bună utilizare a timpului și a unui proces mai eficient.
IA în industria prelucrătoare
În această zonă s -a incorpora t roboți în fluxul de lucr u . Roboții industriali sunt utilizați
pentru a efectua sarcini simple și acestea au fost separate de muncitori i umani, astfel tehnologia
avansată care a adus schimbări .4
Agen ții inteligenți
“Definitie: Un agent inteligent este un sistem informatic care este capabil de actiuni
flexibile și autonome care duc la indeplinirea obiectivelor pentru care a fost construit.” 5
“Agenții inteligenți pot facilita interacțiunea om -computer prin :
•ascunderea complexităț ii task -urilor dificile,

4 http://searchcio.techtarget.com/definition/AI
5 M. Wooldridge and N. R. Jennings. Intelligent agents: Theory and practice. The Knowledge Engineering Review,
10(2), 1995.

•realizarea de task -uri (acțiuni) laborioase,
•conducerea unor tranzacții în numele utilizatorului,
•pregătire și învățare,
•oferirea de ajutor unor anumiți utilizatori în vederea colaborării acestora,
•monitorizarea de evenimente si proceduri diverse.
Agenții inteligenți operează în cadrul unui mediu software cum ar fi sistemele de operare,
bazele de date sau rețelele de calculatoare. Tehnologia aflata în spatele agenților inteligenți este o
combinație de tehnici din domeniul IA și de metodologii de dezvoltarea sistemelor, cum ar fi
programarea orientate obiect, care permite programelor să învețe din si sa reacționeze la mediul
înconjurător. Agenții inteligenți interacționează cu mediul din care fac parte prin criterii de selecție
a datelor bazate pe reguli. Un agent inteligent își dezvoltă reguli corespunzătoare prin intermediul
instrucțiunilor explicite furnizate de utilizator, prin imitarea utilizatorului, prin feedback (răspuns)
pozitiv sau negativ primit de la utilizator și prin indicații obținute în urma interacționării cu alți
agenți. ”6
Exemplu de agen ți inteligenți : Roboți i
“Un robot este un agent inteligent. În p ractică, robotul este un sistem electro -mecanic sau
doar un sistem virtual, care, pr in efecte, gesturi sau mișcări, execută ac țiuni pentru care a fost
proiectat ca agent sau agentitate.
Mai nou se vorbește deja de colonii de robo ți [Lef08], constâ nd într -o mulțime de robo ți
simpli, care func ționeaz ă după niște reguli simple, dar împreună produc o inteleigen ță de tip
emergent. ”7

Rezumat
Inteligența artificială este inteligența unei mașini care ar putea îndeplini cu succes sarcini
intelectuale pe care de asemena si un om le poate face.
Intelige nță artificială generală poate fi clasificată în “inteligenta artificiala puternica”,
“inteligenta artificiala completa” , sau ca abilitatea unei mașini de a efectua "acțiunea inteligentei
generale". Inteligenta artificiala incearca sa imite inteligenta umana.
Un agent inteligent este o entitate sau un soft care actioneaza cu rationament sau
indeplineste anumite sarcini dupa modul în care a fost construit.
Un exemplu de agent intel igent este robotul.

6 Ioan Dzițac, Intelig ență artificială, Ed. Univ. „ Aurel Vlaicu” Arad, 2008, pag.55
7 Ioan Dzițac, Inteligență artificială, Ed. Univ. „Aur el Vlaicu” Arad, 2008, pag.58

Concluzie
Consider ca inteligența artificială e un progres imens pentru omenire. Agentii
inteligenti sunt prezenti in diferite domenii ale tehnologiei, iar o parte din ei ii avem
chiar si in casele noastre. Calculatorul poate realiza și îndeplini foarte multe sarcini,
care sunt grele pentru oameni, dar f oarte ușor de realizat de catre un computer.

Bibliografie

1. https://www.merriam -webster.com/dictionary/artificial%20intelligence
2. https://www.theguardian.com/technology/2014/jun/09/what -is-the-alan-turing -test
3. https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_general_intelligence
4. http://searchcio.techtarget.com/definition/AI
5. M. Wooldridge and N. R. Jennings. Intelligent agents: Theory and practice. The
Knowled ge Engineering Review, 10(2), 1995.
6. Ioan Dzițac, Inteligență artificială, Ed. Univ. „Aurel Vlaicu” Arad, 2008, pag.55
7. Ioan Dzițac, Inteligență artificială, Ed. Univ. „Aurel Vlaicu” Arad, 2008, pag.58