Prof indrumator: Lect. univ.d r. Florentina -Loredana DRAGOMIR – București, 20 20 – ROMÂNIA MINISTERUL APĂRĂRII NAȚIONALE NECLASIFICAT UNIVERSITATEA… [615522]

Neagoe Andrei Catalin

Sisteme I nformationale

LUCRARE DE LICENTA

Conducător științific
Prof indrumator: Lect. univ.d r. Florentina -Loredana DRAGOMIR

– București, 20 20 – ROMÂNIA
MINISTERUL APĂRĂRII NAȚIONALE NECLASIFICAT
UNIVERSITATEA NAȚIONALĂ DE APĂRARE „Carol I”
Facultatea de securitate și apărare
Departamentul …………………………………………
NECLASIFICAT
Exemplar nr.

Neagoe Andrei Catalin
Sisteme I nformationale

LUCRARE DE LICEN TA

Contributii ale inteligentei artificiale in
fundamentarea deciziei

Conducător științific
Lect. univ.d r. Florentina -Loredan a DRAGOMIR

– București, 20 20 –

Cuprins :

1-Inteligenta artificiala ………………………….. ………………………….. ……………………… 1
1.1 Istoric inteligenta artificiala ………………………….. ………………………….. …….. 3
1.2 Testul Turing ………………………….. ………………………….. ………………………….. 3
1.3Tipuri de inteligenta artificiala ………………………….. ………………………….. ……. 4
1.3 Bazele dezvoltarii inteligentei artificiale ………………………….. ………………… 4
1.5 Contextul interacțiunii om -robot ………………………….. ………………………….. … 6
Procesul decizional ………………………….. ………………………….. ………………………….. … 8

1
1-Inteligenta artificiala
Definirea inteligenței art ificiale (IA) nu este o chestiune ușoară.Câmpul este
atât de larg încât acesta nu poate fi limitat la o anumită zon ă de cercetare.Inteligenț ă
artificială reprezintă mai mult decât o “ambiție”: ea caută să înțeleagă gândirea
umană pusă în anumite situații i ar prin procesul cognitiv să pună la baza un sistem
ce imită cât mai bine ființele umane.
Inteligenta artificiala se afla la intersectia mai multor domenii:
informatica,logica, optimizare,analiza,probabilit ati,stiinta cognitiv a.De asemenea
aceste discipline stiintifice de baza trebuiesc amestecate cu specificul domeniilor in
care sunt aplicate si fiecare algoritm din inteligenta artificiala este sustinut de un
amestec de tehnici: anali za semantica,calcul simbolic,mach ine learning, deep
learning,si retele neuronale non-biologice.1
Inteligenta artificiala este conceperea de sisteme artficiale ce au la baza un
comportament inteligent. Aceasta se imparte in doua mari directii principale de
cercetare,unul dintre ele este sa intelegem inteligenta naturala prin utilizarea
modelelor de computer.Iar a doua directi e ofera tehnici si tehnologie pentru
construirea de sisteme capabile sa ia decizii si actiuni inteligente.
Scopul crearii inteligentei non -biologice a aparut de mult timp, de exemplu
Leibnitz scria despre rationament ca forma de calcul,pentru a crede ca procesul de
creare a inteligentei artificiale trebuie sa fie ca proces ul de a crea un ceas de buzunar:
mai intai intelgem principiile prin care acel lucru urmeaza sa functioneze,apoi
utilizam inteli genta umana pentru a crea un proiect bazat pe principia si,in sfiarsit
construim un system in conformitate cu poriectarea.2

1 E. Charniak, D. McDermott, Introduction to Artificial Intelligence, Ad dison -Wesley, Reading, MA, 1985
2 T. Dean, J. Allen, Y. Aloimonos, Artificial Intelligence: Theory and Practice, Benjamin/Cummings, New York,
1995

2

Inteligență artificială se dezvoltă rapid,iar această ne schimbă viață începând de la
îmbunătățirea asistenței medicale,creșterea eficienței agriculturii,contribuirea la
atenuarea schimbărilor climatice,IOT,Smart City,transport,supraveghere etc.
Întrucât tehnologia digitală este din ce înce mai prezența în viață de zi cu zi,și
oamenii trebuie să poată să aibe încredere în această.Sistemele cibernetice și
informaționale au la baza pentru o bună funcționare si organizare implementa te
inteligență artif icială.3
Cu alte cuvinte,inteligența artificală are la baza algoritmi,putere de calcul a datelor
pe care le combină în scopul de a aduce plus valoare tehnologiilor și domeniilor unde
această este implementată.
Progresele tot mai mari în materie de calcul și disponibilitate a datelor sunt,așadar
factori vitali în dezvoltarea actuală și accelerată a inteligenței artificiale.
Impactul sistemelor de inteligență artificială nu trebuie luate în calcul doar din
perspectiva individuală,ci și din perfectivă societă ții într -un ansamblu.Utilizarea
sistemelor de inteligență artificială poate avea un rol important în conceprea
obiectivelor de dezvoltare durabilă. 4
Așadar prin inteligență artificială se urmărește că un robot sau o mașînă inteligență
să aibe capacitatea d e a raționa ,capacitatea de a descoperi sens într -o situație
dată,abilitatea de a însuși experiențele anterioare.Se încearcă că aceste tehnologii să
fie proiectate în așa fel încât să imite într-un fel sau altul,modul cum funcționează
un om.

3 A. Fukunaga, Automated discovery of c omposite SAT variable -selection heuristics, in: Proceedings of the
Eighteenth National Conference on Artificial Intelligence, AAAI Press, Menlo Park, CA, 2002, pp. 641 –648.
4 S. Russell, P. Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, second ed., Prentice Hall, Upper Saddle River,
NJ, 2003.

3
1.1 Istoric inteligenta artificiala
În ciuda efortului global bine finanțat pe parcursul a numeroase decenii,
oamenii de știință au considerat că este extrem de dificil să creeze informații în
mașini. Între mijlocul anilor '70 și '90, oamenii de știință au avut de a face cu o
deficiență acută de finanțare pentru cercetarea AI. Acești ani au devenit cunoscuți
ca „AI Winters”. Cu toate acestea, până la sfâ rșitul anului 1990, corporațiile
americane erau din nou interesate de AI. În plus, guvernul japonez a creat planuri
pentru a dezvolta un computer de generație a cincea pentru avansarea AI. În cele
din urmă, în 1997, Deep Blue a învins IBM a devenit primul computer care a bătut
un campion mondial de șah, Garry Kasparov.
Pe măsură ce AI și tehnologia sa au continuat să marcheze – în mare parte datorită
îmbunătățirilor hardware -ului computerului, corporațiile și guvernele au început să
folosească cu succes metodele sale în alte domenii restrânse. În ultimii 15 ani,
Amazon, Google, și mulți alții au reușit să utilizeze tehnologia AI într -un avantaj
come rcial uriaș. AI, astăzi, este încorporat în multe dintre serviciile online pe care
le folosim. Drept urmare, tehnologia a reușit nu numai să joace un rol în fiecare
sector, dar și să conducă o mare parte a pieței bursiere .
1.2 Testul Turing
In anul 1950 matematician ul britanic Alan Turing a plublicat lucrarea
“Computing machinery and intelligence ”(Masini de calcul si intel igenta ). In aceasta
lucrare inflenta, Turing a pornit de la intrebarea daca masinile pot gandi. Considerand
ca aceasta intrebare de cercetare este obscura ,el a inlocuit -o cu un test privind faptul
ca daca o masina ar putea actiona in moduri in care sa convinga un om ca ar putea
gandi .Ca testul sa fie pozitiv se presupun ca omul sa fie convins ca a comunicat cu
un alt om in loc de o masina in 30 % din timpul acordat pentru conversatia lor,atunci
masina ar fi obtinut cu adevarat inteligenta.5

5 2 A. M. Turing, ‘Computing Machinery and Intelligence’, Mind LIX, no. 236 (1950): 433 –60,
https://doi.org/10.1093/mind/LIX.236.433.

4
Premis a principal a acestui ,,Test Turing ” sau ,, Joc de imitatie ” este ca,daca masina
actioneaza ca o fiinta inteligenta,atunci ea trebuie sa fie cu adevarat inteligenta.
1.3Tipuri de inteligenta artific iala
Primul tip de inteligenta artficiala abordat este inteligenta artificiala
“ingusta” sau (Narrow AI),idica masini capabile sa indeplineasca sarcini sp ecifice
sau seturi ale acestora.6 De exemplu IA “narrow ” este programata sa recunoascata
un anumit animal sau sa joace un anumit tip de joc totul fiind deja
prestabilit. Combinarea unor astfel de sisteme bazate pe date si metada te fac din
sistemele inteligentei artificiale cu o singura sarcina sa atinga ca rezultat iesri
tehnologice compuse cum ar fi auto-vehiculele care conduc sin gure.
Contrariul este generat de al doilea tip: IA Generala , sisteme le sunt inzestrate
cu abilitati cognitive largi,chiar si constiinta. Pe masura ce indeplineste orice sarcina
mentala atribuita fiintelor umane,inteligenta sa poate fi echivalenta cu aptitudinile
acelui om.7
1.4Bazele dezvoltarii inteligentei artificiale
In dezvoltarea sa dealungul timpului IA se imparte in trei mari etape care
reflecta prevalenta a trei tehnici : “Symbolic AI, Machine Learning, and Deep
Learning ”

Figura 1 sursa : Nadia BERCHANE(M2 IESCI,2018)

6 Muller, ‘Artificial Intelligence – The Consequences of Artificial Intelligence on the (Digital) Single Market,
7 Reillon, ‘Understanding Artificial Intelligence’.

5
1.4.1 Conceptul “Deep learning ”

1.4.2 Conceptul ,, Machine Learning ”
In timpul anilor 2000,specialistii din domeniul inteligentei artificiale s -au
bazat pe o trasatura distinctive a inteligentei umane ,capacitatea de a invata pe baza
experientei pentru a imbunatatii comportamentul.8Pe baza acestui concept preluat
din comportamentul uman au stabilit metodologia de invatare automata (,,Machine
learning ”)care permite masinilor inteligente utilizand algoritmii sa in vete din
experienta lor. Tehnicile ”Machine learning ” obtin acest lucru prin utilizarea datelor
de intrare pentru a identifica diparele si creaza propriile modele pentru a prezice
rezultate si situatii viitoare.
Acestea depind insa foarte mult de domeniul pentru care sunt proiectate,prin
exactitatea clasi ficarea si disponibilitatea resurselor de calcul, modelele ML iau
forma unor arbori de decizie,retele neuronale non -biologice sau combinatii ale
acestora in ,,ansambluri model ” sau hybrid. Mai exact aceste,retele neuronale (neural
networks ) simuleaza functionarea creierului uman si se bazeaza pe crearea de
neuronilor artificiali.9Cand acesti neuroni artificiali se impletesc in mai multe
straturi,ei formeaza o retea neuronala artificiala .

8 Jenna Burrell, ‘How the Machine “Thinks”: Understanding Opacity in Machine Learning Algorithms’, Big
Data & Society 3, no. 1 (5 January 2016): 1 –12, https://doi.org/10.1177/2053951715622512.
9 8 Reillon, ‘Understanding Artificial Intelligence’.

6

1.5 Contextul interacțiunii om -robot
Interacțiun ea uman -robot, reprezintă o provocare pe ntru inteligența artificială (IA ).
Se află la intersecția multor subdomenii ale AI și, de fapt, solicită integrarea lor:
modelarea oamenilor și a cunoașterii umane; dobândirea, reprezentarea,
manipularea într -un mod tractabil a cunoștințelor abstracte la nivel uman; raționarea
acestor cunoștințe pentru a lua decizii; în cele din urmă, instantaneu acele decizii în
acțiuni fizice atât lizibile cât și în coordonare cu oamenii. 10Multe tehnici de AI sunt
obligatorii, d e la procesarea vizuală la raționamentul simbolic, de la planificarea
sarcinilor la teoria construirii minții, de la controlul reactiv la recunoașterea acțiunii
și învățare. (SE POATE CONTINUA ) OM VS MASINA ETC …)

10 A. Clodic, R. Alami, R. Chatila Key elements for human –robot joint action ,Sociable Robots
and the Future of Social Relations: Proceedings of Robo -Philosophy, vol. 273 (2014), pp. 23-33

7

8
Procesul decizional

Procesul de luare a deciziilor este acceptat de cercetatori care dezvolta sisteme de
asistenta decizionala ( DSS-decision support system ),format din patru etape :
inteligenta, proiectare ,alegere si im plementare. In faza de inteligen ta,factorul de
decizie aduna informatii si dezvolta o intelegere a problemei. El/ea identifica
criterii,dezvolta modelul si investigheaza alternative inca din faza de pro iectare.11
O selectie sau o de cizie se face in faza de alegere,iardecidentul actioneaza asupra
deciziei si invata in faza de implementare. Procesul se desfa soara in mod secvential
in general,cu bucle de feedback intre faze. Cercetato rii din sprijinul decisional legat
de aparare tind sa prefere un process de luare a deciziilor in patru pasi : observare,
orientare,decizie,punerea in practica.12
Tipurile de decizii pot fi structurate,nestructurate sau semi -structurate in functie de
gradul de certitudine a reprezent arii si a solutiei problemelor. O decizie structurata
este determinista cu o solutie cunoscuta,in timp ce o decizie nestructurata depinde
de cel cel ce ia decizia avand foarte putin acord sau deloc asupra problemei. Desi
deciziile structurate nu necesita nici o judecata din partea factorului de
decizie,deciziile nestructurate depind foarte mult de preferintele sau experientele
decidentului .
Deciziile semi -structurate pot fi reprezentate cu modele analitice sau bazate pe d ate
si,ca urmare ,acestea primesc o atentie mai mare din partea asistentei tehnologice.
Tehnologia poate ajuta judecata umana, de exemplu localizarea si selectarea
intrarilor relevante,selectarea datelor corespunzatoa re,rezolvarea unui model de

11 H. Simon, The New Science of Management Decision s (Prentice -Hall, Jersey City, NJ, 1997 )
12 J. Tweedale, C. Sioutis, G. Phillips -Wren, N. Ichalkaranje, P. Urlings and L. Jain, Future

9
decizie in seturi de condii,prezentarea rezultatelor catre factorul de dec izie sau
ajutarea celui ce ia decizia sa interpreteze rezulatul modelului decizional.13
Desi sistemele de asistenta decizionala constau in general,in introducere,procesare
si iesire pentru a reflecta procesul decizional,f actorul de decizie este privit ca o parte
cruciala a sistemului general.M ai recent,termentul de asistenta deci zionala a fost
extins pentru a cuprinde tipuri mai largi de suport tehnologic si include sisteme care
pot cupr inde informatii de afaceri si analitice,cu sau fara caracteristici specifice care
sunt insusite de decident.
Tehnicile de inteligenta artificiala sunt adesea met oda fol osita pentru a reprezenta si
rezolva astfel de probleme complexe,iar combinatia de abordari intre inteligenta
artificiala si suportul de decizie produce sitem integrat de asistenta pentru diagnostic
(IDSS -Integrated diagnostic support system ).Aceste sisteme au potentialul de a fi
profund incorporate in spatia l de lucru si de a se alinia mai indeaproape cu stiulurie
de decizie ale utilizatorilor si cu problema decizionala in sine.
Ce este atunci un sistem inteligent de decizie ?Acest sistem inteligent este in esenta
tot un sistem de suport al deciziei insa care prezina unele sau toate abilitatile care
idica un “comportament inteligent ”:14
 Invata sau intelge din experienta ;
 Da sens din mesajele ambigue sau contradictorii ;
 Raspunde rapid si cu success la o situatie noua ;
 Utilizeaza rationamentul in rezolvarea problemelor ;
 Se confrunta cu situatii perplex ;
 Intelege si deduce moduri obisnuite,rationale ;
 Recunoaste importanta relativ a a diferitelor elemente dintr -o situatie

13 E. Turban and J. Aronson, Decision Support Systems and Intelligent Systems (A. Simon and
Schuster Company, Upper Sadd le River, NJ, 1998).
14 G. Phillips -Wren, M. Mora, G. Forgionne and J. Gupta, An integrative evaluation framework for intelligent
decision support systems, European Journal of Operational Research, 195(3) (2009) 642 -652

10

Pentru IDSS au fost propuse diverse arhitecturi .O arhitectura generala separa
sarcinile de luare a deciilor in trei module care reprezinta intrarea,proceseara si
iesirea cu bucl e de f eedback.
Modulul de introducere include date direct relevante pentru problema
decizionala,baze de cunostinte pentru ghidarea selecatarii alternativelor de decizie
sau sfaturi in interpre tarea rezultatelor.
In modulul de procesare,sunt organizate intrari,sunt furnizate prognoze si
recomandari,poti elaborate explicatii si se poate calc ula “ca mai buna solutie ” in
conformitate cu constrangerile pe care le prezinta situatia.
In modulul de iesire,analizele pot fi raporate,exstinse sau revizuite si chiar folosite
ca input pentru analize suplimentare.

11