REFERAT LA DISCIPLINA: INTELIGENȚĂ ARTIFICIALĂ TEMA: INTELIGENȚĂ ARTIFICIALĂ Intocmit de, Profesor coordonator, Harapcea Teofil Dzitac Ioan 2… [617439]

1
Universitatea „Aurel Vlaicu” din Arad
Facultatea de Științe Exacte
Specializarea Informatica
Anul III

REFERAT LA DISCIPLINA: INTELIGENȚĂ ARTIFICIALĂ

TEMA:
INTELIGENȚĂ ARTIFICIALĂ

Intocmit de, Profesor coordonator,
Harapcea Teofil Dzitac Ioan

2

Introducere

Inteligența artificială este știința și ingineria de a construi mașini inteligente, în special
programe inteligente pentru calculatoare. Este legată de sarcina similară de a utiliza
calculatoarele pentru a înțelege inteligența umană. Inteligența artificială nu trebuie,să se
limiteze la metode care sunt biologic observabile.
La întrebarea „este cutare mașină inteligentă sau nu?” nu se poate da un răspuns simplu,
„da” sau „nu”, pentru că inteligența presupune mecanisme și cercetarea în domeniul
inteligenței artificiale a descoperit cum să facă calculatoarele să efectueze anumite astfel de
mecanisme. Dacă a îndeplini o sarcină necesită doar mecanisme care sunt bine înțelese
astăzi , programele de calculator poate oferi performanțe foarte bune pe aceste sarcini.
Astfel de programe ar trebui să fie luate în considerare ca fiind „oarecum inteligente”.
Inteligența artificială este știinta care își propune să găsească solutii la probleme complexe
care erau apanajul inteligentei umane, cu ajutorul programelor de calculator sau a mașinilor
automate. Deși inteligenta artificiala ca știintă, este considerată, în general, ca o ramură a
Informaticii, Tehnologiei Informatiei sau a Știintei Calcu latoarelor, trebuie să evidentiem
legăturile sale puternice cu alte știinte, cum ar fi Matematica (Logica, Teoria probabilitătilor),
Psihologia (Inteligenta umană, Teoria învătării), Medicina (Neuroștiintele), Gnoseologia
(Teoria cunoașterii), Biologia, Fi lozofia și multe altele. Abilitatea de a combina cunoașterea
din toate aceste domenii duce la progres în crearea inteligentei artificiale . La început,
crearea și cercetarea inteligentei artificiale s-a desfășurat pe terenul psihologiei, punându -se
accent p e inteligen ta lingvistică, ca de exemplu la testul Turing.
Acest test constă într -o conversa tie în limbaj uman natural cu o mașină (computer, program)
care a fost programată special pentru acest test. Există un juriu uman care conversează cu
acest compute r, dar și cu un om, prin câte un canal pur text (fără ca ei să se vadă sau să se
audă, dacă interlocutor 1 este mașina, atunci interlocutor 2 este omul și invers). În cazul în
care juriul nu poate să -și dea seama care este computerul și care omul, atunci i nteligen ta
artificială (programul/calculatorul) a trecut testul. În acest mod, Turing a dat o defini tie
implicită a inteligentei artificiale , evitând disputele filozofice și rigorile unei defini tii formale .

Cuvinte cheie: inteligenta artificiala, sistem e expert, management, masina inteligenta,
metode logice, conditii necesare, experienta economica.

3
Inteligența artificială este un termen tehnic provenit din limba engleză: Artificial
Intelligence, prescurtat AI, care desemnează un domeniu de cercetare în cadrul informaticii.
În vorbirea curentă este un produs rezultat în urma desfășurării acestei activități.
Definiția cea mai acceptată a inteligenței artificiale a fost dată de John McCarthy în 1955: “o
mașină care se comportă într -un mod care ar putea fi considerat inteligent, dacă ar fi vorba
de
un om”.
O trăsătură des întâlnită a inteligenței artificiale este că sistemul respectiv este capabil să
învețe, cu sau chiar fără ajutoare externe, cu scopul de a se îmbunătăți permanent.
În informatică, în gen eral, inteligența artificială e împărțită în două categorii:
-> inteligență artificială puternică (strong AI): prin aceasta se înțelege o inteligență
artificială, de obicei bazată pe un computer, care chiar poate "gândi" și este "conștientă de
sine".
-> inteligență artificială slabă (weak AI): o inteligență artificială care nu pretinde că poate
gândi, putând însă rezolva o anumită clasă de probleme într -un mod mai mult sau mai
puțin "inteligent", de exemplu cu ajutorul unui set de reguli.
Progresul în crear ea unei inteligențe artificiale puternice este mic. Aproape toate simulările
inteligenței se bazează pe reguli și algoritmi obișnuiți, existând un progres doar în domeniul
celei slabe (de exemplu la recunoașterea verbală și a scrisului, la traducerea autom ată dintr –
o limbă în alta sau și la jocul de șah).

Inteligența artificială presupune simularea inteligenței umane?

Uneori,dar nu întotdeauna, sau nici măcar de obicei. Pe de o parte, prin observarea altor
oameni sau prin respectarea propriile noastre me tode putem învăța câte ceva despre cum să
construim mașini care să rezolve anumite probleme. Pe de altă parte, cele mai multe lucrări
în inteligența artificială implică studierea problemelor pe care lumea înconjurătoare le
prezintă raportat la inteligență, mai degrabă decât studierea oamenilor sau animalelor.
Cercetatorii din domeniul inteligenței artificiale sunt liberi să folosească metode care nu sunt
observate la oameni sau care implică mult mai mult decât calcul decât arputea face un om.

4
La început, crearea și cercetarea inteligenței artificiale s -a desfășurat pe domeniul
psihologiei, punându -se accent pe inteligența lingvistică, ca de exemplu la testul Turing.
Acest test constă într -o conversație în limbaj uman natural cu o mașină (computer) care a
fost programată special pentru acest test.
Există un juriu uman care conversează cu acest computer, dar și cu un om, prin câte un canal
pur text (fără ca ei să se vadă sau să se audă). În cazul în care juriul nu poate să -și dea seama
care este computerul ș i care omul, atunci inteligența artificială (programul calculatorului) a
trecut testul.
Turing a prezis în 1950 că până în anul 2000 vor exista mașini (calculatoare) cu 109 bytes (1
GB) de memorie care vor putea "păcăli" 30% din juriile umane într -un test de 5 minute. Însă,
în timp ce pe de -o parte tehnologia chiar a depășit previziunile lui Turing, inteligența
artificială este încă departe de a fi realizată.
Noile previziuni ale experților se bazează pe așa -numita legea lui Moore ("numărul de
tranzistori pe un circuit integrat se va dubla la fiecare 18 luni, prin urmare și puterea de
calcul"), "lege" care s -a îndeplinit pentru ultimii 30 de ani destul de bine, și poate că va mai fi
valabilă încă 5 -10 ani. Pentru viitor se speră că noile tehnologii (cuantic e, optice, holografice,
nanotehnologiile ș.a.) vor permite menținerea creșterii exponențiale, astfel că în maximum
20 de ani computerele să depășească puterea de procesare a creierului uman
(vezi:Singularitate tehnologică). Unul dintre principalii susținăt ori ai acestei ipoteze, pe lângă
Vernor Vinge, este cunoscutul expert Ray Kurzweil cu a sa celebră lege a întoarcerilor
accelerate.
Însă aceste considerații sunt în general de natură cantitativă, neglijând din păcate
nenumăratele fațete calitative ale int eligenței umane naturale.

Legea lui Moore descrie o tendință pe termen lung în istoria mașinilor de calcul: numărul
de tranzistori care pot fi plasați pe un circuit integrat se dublează aproximativ la fiecare doi
ani. Această tendință a continuat de mai b ine de o jumătate de secol. Surse din 2005 se
așteptau ca această tendință să continue cel puțin până în 2015 sau 2020. Cu toate acestea,
în 2010 s -a estimat o încetinire a creșterii la sfârșitul anului 2013, după care se estimează că
numărul de tranzistor i se va dubla la fiecare 3 ani.

Vernor Steffen Vinge (născut în 2 octombrie, 1944 în Waukesha, Wisconsin, Statele Unite
ale Americii) este un profesor de matematică și informatică la Universitatea de stat din San
Diego, actualmente retras din activitatea didactică, și autor de science fiction.
Vernor Vinge este faimos pentru romanele sale premiate cu Premiul Hugo Foc în
adânc (1992) și Adâncurile cerului (1999), și mai ales pentru eseul său din 1993"The Coming
Technological Singularity" (Singularitatea teh nologică care vine), unde afirmă că creșterea
exponețială din tehnologie va tinde spre un punct dincolo de care nu putem nici măcar
speculadespre posibilele consecințe.

Raymond (Ray) Kurzweil (n. 12 februarie 1948) este un vizionar și inventator american
evreu, pionier în domeniul recunoașterii caracterelor optice, al sintezei text -vorbire, al
tehnologiei de recunoaștere a vocii și al keyboardurilor muzicale electronice.
Bill Gates vorbește despre el ca unul dintre cei mai importanți experți în domeniul
inteligenței artificiale.

5
Inteligen ța Artificială Funcțională sau Nefuncțională

În 1980, John Searle, în lucrarea " Minds, Brains, and Programs" a introdus o divizie din
domeniul Inteligenței Artificiale în două părți "puternic" și "slab". Inteligența Artificială
puternică arată încercarea de a dezvolta un om complet din punct de vede re al inteligenței,
în timp ce Inteligența Artificială slabă arată cu utilizarea tehnicilor intelicenței artificiale să fie
mai bine înțeles raționamentul uman sau pentru a rezolva problemele mai limitate. Deși au
fost puține progrese în curs de dezvoltare Inteligenței Artificiale puternice prin metode de
programare simbolică, încercarea de a programa computere să efectueze funcții umane
limitate a fost de succes. O mare parte din ceea ce în prezent este etichetat Inteligență
Artificială a cercetării urmeaz ă un model funcțional, aplicarea tehnicilor de programare
specifice, cum ar fi ingineria cunoașterii, logica fuzzy, algoritmi genetici, rețele neuronale,
căutare euristică și mașina de învățare prin metode statistice, la probleme practice. Această
perspect ivă vede Inteligența Artificială ca un calcul avansat. Ea produce programe de lucru,
care poat prelua anumite sarcini umane. Astfel de programe sunt utilizate în operațiunile de
fabricare, transport, educație, piețele financiare, clădiri "inteligente", și chiar electrocasnice.

Pentru a funcționa Inteligență Artificială, nu trebuie fie nici o calitate etichetată
"inteligentă", care este împărtășită de oameni si calculatoare. Toate computerele trebuie să
efectueze o activitate care necesită inteligența unui om pentru a efectua aceea sarcină. Este
de asemenea necesară, în Inteligența Artificială pentru a modela un program după procesele
de gândire pe care oamenii le utilizează.

În cazul în care rezultatele sunt ceea ce contează, atunci este posibil de a exploata
capacitățile viteza și stocare pe calculator digital în timp ce ignorăm părțile gândirii umane
care nu sunt înțelese sau nu ușor de modelat, cum ar fi intuiția. Acest lucru este, de fapt,
ceea ce a fost făcut în proiectarea jocului de șah, Deep Bl ue, care în 1997 îl bătea pe
campionul mondial la șah, Gary Kasparov. Deep Blue nu încearca să imite gândul unui șahist
uman. În schimb, este axat pe punctele forte ale calculatorului prin examinarea unui număr
extrem de mare de mișcări, mișcări mai multe decât orice jucător uman,ce l -ar ar putea
examina.

6
Există două probleme funcționale cu inteligența artificilă. Prima este dificultatea de a stabili ce se
încadrează în categoria de inteligența artificială și ceea ce este pur și simplu o aplicație de
calcul ator normal. O definiție a Inteligenței Artificiale care include orice program care realizează
o funcție în mod normal, făcut de către o ființă umană ar cuprinde aproape toate programele de
pe calculator. De asemenea, nu există nici un acordul al oamenilor de știință cu privire la felul de
programe ar trebui să cadă la rubrica de Inteligență Artificială. Odată ce o aplicație este
stăpânită, există o tendință de a nu defini acea aplicatie ca Inteligență Artificială. De exemplu, în
timp ce un joc este unul di ntre domeniile clasice de Inteligenței Artificiale, echipa de design Deep
Blue categoric afirmă că Deep Blue nu este inteligența artificială, deoarece acesta utilizează
standardul de programare și tehnici de prelucrare paralele, care nu sunt concepute pent ru a
imita gândul omului. Implicarea în acest caz este simplă programare a unui calculator pentru a
finaliza o activitate umană, nu este inteligență artificială în cazul în care computerul nu
completează sarcina la fel cum ar face un om.

Deductii, rationa mente si rezolvarea problemelor.

Primele algoritme realizate de cercetatori, imitau pas cu pas gandirea umana atunci cand avea de
rezolvat un puzzle sau avea de facut o deductie logica. Prin anii 80 -90, erau deja dezvoltate metode
eficiente care ii permiteau I.A. sa se descurce cu informatii nesigure sau incomplete, pornind de la
concepte ce provin din statistica si economie.
Pentru problemele mai dificile, o mare parte din acesti algoritmi necesita o putere imensa de calcul –
cele mai multe masini d e calcul au parte de o „explozie de combinatii”: atunci memoria sau timpul
necesar calcularii devin astronomice, deoarece problema depaseste o anumita marime. Cautarea
unui algoritm eficient e o prioritate in producerea A.I -ului.
Oamenii isi rezolva o mare parte din probleme, folosind evaluari rapide si intuitive de situatie, ci nu
deductii constiente, ce au loc pas cu pas, asa cum faceau primele I.A. -uri. Cercetarile din domeniul
retelelor neuronale incearca sa simuleze structurile din interiorul creierulu i uman si animal, care sunt
responsabile de aceste abilitati.

Reprezentarea cunostintelor

Reprezentarea cunostintelor si ingineria lor sunt esentiale pentru I.A. Multe dintre problemele pe
care le dorim rezolvate de masini necesita cunostinte detaliate d espre lume. Printre lucrurile pe care
I.A. trebuie sa sa fie capabila sa si le reprezinte, se numara: obiecte, proprietati, categorii si relatiile
dintre obiecte, situatii, evenimente, cauze si efecte, si alte domenii mai putin cercetate. Aceasta
reprezent are completa a „ceea ce exista” se numeste ontologie.
Multe din lucrurile pe care oamenii le stiu, provin din presupuneri. John McCarthy a identificat
problema in 1969, pentru orice regula generala pe care cercetatorii incercau sa o schiteze I.A. -ului,
exista un numar urias de exceptii. Aproape nimic nu este doar fals sau doar adevarat, in modalitatea
necesara logicii abstracte. Numarul de cunostinte generale despre lume, pe care o persoana normala
le cunoaste e astronomic. Cercetatorii care incearca sa cre eze I.A. -ului o baza de date generala

7
despre lume, au nevoie de un numar enorm de procedee ontologice complicate, ei trebuie sa
introduca manual cate un concept odata.
Multe din lucrurile pe care oamenii le stiu, nu pot fi reprezentate prin argumente pe ca re ei ar putea
sa le scrie sau sa le rosteasca. De exemplu un jucator de sah, evita o anumita pozitie pentru ca „il face
sa se simta descoperit” sau un critic de arta care isi da seama dintr -o privire daca o statuie e falsa sau
nu. Aceste intuitii si tendi nte sunt reprezentate in creier, intr -un mod sub -simbolic si non -constient.
Aceste informatii informeaza, asigura si furnizeaza un context simbolic si constient cunostintelor
noastre.
Agentii inteligenti trebuie sa fie capabili de a isi fixa teluri si de a le atinge. Au nevoie de o modalitate
de vizualizare a viitorului (trebuie sa constientizeze starea actuala a lumii si sa prevada felul in care
actiunile sale vor afecta lumea) si sa faca alegeri care sa utilizeze la maxim utilitatea sau valoarea
alegerilo r disponibile.
In unele probleme de planificare, agentul presupune ca el e singurul din lume care poate actiona si ca
este sigur de efectele actiunilor sale. Dar daca nu e adevarat, agentul trebuie sa intre in contact cu
lumea ca sa vada daca corespunde sa u nu cu prezicerile sale, trebuind sa schimbe planul in functie de
situatie.
Capacitatea de invatare a I.A. -ului e si ea o caracteristica importanta. Invatarea nesupravegheata
reprezinta abilitatea de a descoperi tipare intr -o serie de input -uri. invatarea supravegheata include
atat clasificarea (a fi capabil de determina carei categorii ii apartine un anumit lucru, dupa ce i -au fost
facute cateva demonstratii a altor categorii), cat si regresia (se da un set de exemple numerice pt
input/output, trebuie gas ita o functie continua care sa genereze output -ul pornind de la input) . In
invatarea prin intarire, agentul e „recompensat” pentru raspunsurile bune si „pedepsit” pentru cele
rele. Acestea pot fi analizate in termenii teoriei deciziilor, folosind concepte ca utilitatea. Analiza
matematica a invatarii pe baza de algoritmi si performanta lor e o ramura a stiintei teoretice a
calculatoarelor, cunoscuta si ca teoria invatarii computationale.

Procesarea limbajului natural

Procesarea limbajului natural permite masinii sa citeasca si sa inteleaga limbajele folosite de om.
Multi cercetatori spera ca un sistem suficient de puternic de procesare a limbajului, ar putea invata
pe cont propriu, prin accesarea bazelor de date de pe internet. Unele aplicatii derivate de aici sunt
serviciile de indexare a informatiilor si de traducere computerizata.
Robotica este apropiata de I.A. deoarece e necesara pentru ca robotii sa poata naviga si manipula
obiectele si sa rezolve sub -problemele adiacente de localizare (sa stie unde se afla), de cartografiere
(sa invete ce e in jurul sau) si de planuire a miscarilor si traseului (sa stie cum sa ajunga acolo).
Perceptia artificiala reprezinta abilitatea de a folosi input -ul produs de senzori (camere, microfoane,
sonar, etc.) pentru a d educe diverse aspecte ale lumii. Vederea computerizata reprezinta abilitatea
de a analiza input -ul vizual. Probleme mai deosebite se intalnesc la sub -probleme de tipul
recunoasterea vocala, faciala si a obiectelor.

8
Inteligenta sociala

Inteligenta sociala inseamna ca agentul e capabil de prevedea actiunile altora, prin intelegerea
motivatiilor si starilor emotionale. Aceasta implica elemente din teoria jocurilor si a deciziilor, ca si
abilitatea de a modela emotii umane si abilitatile perceptuale ne cesare pentru a le detecta.
Pentru o interactiune decenta om -masina, aceasta trebuie sa prezinte si ea emotii, sau cel putin sa
para politicoasa si sensibila fata de oamenii care interactioneaza cu ea.

Inteligența Artificială Științifico -Fantastică

Un computer cu adevărat inteligent rămâne în tărâmul de speculații. Cercetătorii au
proiectat în permanență calculatoare inteligente, progresul in inteligență artificială a fost
limitat. Calculatoare cu intenția și conștiința de sine, cu abilități de raționam ent de om deplin
sau capacitatea de a fi în relație, există numai în tărâmul de vise si dorințe, un tărâm explorat
în ficțiune și fantezie.
Calculator artificial inteligent în știința fantastică și filmul nu este o propunere, dar un
personaj, care a deven it un disconținue de la mijlocul anilor 1950. Aceste caractere sunt
încorporate într -o varietate de forme fizice, variind în: întregime mecanic (calculatoare și
roboți), parțial mecanice (cyborgi) și complet biologice (androizi). O tendința generală din
anii 1950 a anilor 1990 a fost de a descrie calculatoare inteligente într -un mod din ce în ce
mai antropomorfe. Roboți și calculatoarele din filmele timpurii, cum ar fi ”Maria in Fritz
Lang'sMetropolis” (1926), ”Robby in Fred Wilcox Forbidden Planet” (1956), ”Hal in Stanley
Kubrick” (2001), ”A Space Odyssey” (1968) sau ”R2D2 and C3PO in George Lucas Star Wars”
(1977), au fost în mod clar construcții de metal. Pe de altă parte, științifico -fantastică
timpurie povestiri, cum ar fi Isaac Asimov I, Robot (1950), a explorat întrebarea în modul în
care o ar putea distinge roboții care arată uman si real ființele umane. Filmele și poveștile
din anii 1980 prin începutul anilor 2000, inclusiv Ridley Scott, Blade Runner (1982) și Stephen
Spielberg A.I. (2001), ridica ac eastă întrebare, ilustrând mașini cu piese mecanice și
biologice, care sunt mult mai ușor de recunoscut ca ființe umane.
Ficțiune caracteristici Inteligenței Artificiale care pot fi clasificată în doua categorii generale:
povești moralizatoare (Artificial Intelligence, 2001) sau povești de dorința de împlinire (Star
Wars; I, Robot).
Aceste prezente două diferite viziuni fiind artificial inteligent, ca un rival de temut sau un
tovarăș prietenos și de ajutor.

9
Bibliografie:

Ioan Dzițac, Inteligență Artificială, Aurel Vlaicu, 2008
Isaac Asimov, ”I, Robot”, New York, 1950
http://www.uav.ro/files/exacte/cursuri/Inteligenta_artificiala_Dzitac.pdf
http://www.catia.ro/articole/ai/ai.htm 