Ce este Artificial Intelligence & Machine Learning?

Două concepte care au început să creeze tracțiune preponderent în secolul al XXI-lea, sunt inteligența artificială (Artificial Intelligence) și Învățarea Automată (Machine Learning). Relația dintre cele două este explicabilă atât la nivel de concept, cât și din punct de vedere al interacțiunii dintre cele două.

Ce este Artificial Intelligence?

Definită de specialiștii domeniului drept capacitatea de funcționare a unor echipamente și sisteme (în special computere) într-un mod asemănător cu gândirea umană, inteligența artificială este un concept disputat la nivel empiric în termeni de moralitate și utilitate. Atât specialiștii în materie de tehnologie cât și oamenii obișnuiți s-au întrebat ce este Artificial Intelligence, neclaritatea din spatele terminologiei permițând atribuirea diverselor supoziții legate de utilitate și aplicabilitate.

Utilizând algoritmi de învățare automată, computerele care utilizează inteligența artificială pentru luarea deciziilor, au capacitatea de a funcționa fără intervenția omului, acționând în baza unor aplicații specifice.

Ce este Machine Learning?

 Corelată cu inteligența artificială și parte a acesteia, Machine Learning este un concept care descrie capacitatea computerelor de a învăța fără o programare prealabilă. Utilizând predicții și chiar identificând propriile erori, computerele dotate cu sisteme AI iau decizii în mod autonom.

Cum funcționează Artificial Intelligence și Machine Learning?

 Lansarea conceptului de inteligență artificială în spațiul public a permis dezvoltarea mai multor teorii. De la simplele întrebări legate de înlocuirea oamenilor de către roboți și până la pierderea controlului asupra dispozitivelor dotate cu o asemenea inteligență, toate aceste semne de întrebare s-au deplasat treptat în mai multe zone sociale. Industria filmului a fost și ea captată de această tematică iar în toată dinamica secolului XX întrebările retorice de etică nu au întârziat să apară. Din punct de vedere istoric, fundamentul inteligenței artificiale a plecat de la premisa că este posibil ca orice tip de computer să fie proiectat astfel încât să simuleze inteligența umană.

Pe măsură ce dezvoltarea tehnologică a căpătat amploare în mai multe domenii, inteligența artificială a fost asociată fie cu aplicații de recunoaștere a vorbirii și procesare a vocii, fie cu un software avansat capabil să realizeze munca umană la standarde de eficiență înaltă comparativ cu ființele umane. Odată cu anii 90 și cu boom-ul informațional oferit de accesul la internet, procesele de inteligență artificială au fost utilizate pentru indexare și clasificare a căutărilor în vederea filtrării acestora pentru utilizatorul final.

Astăzi, inteligența artificială a căpătat noi proporții, tinzând spre crearea unor echipamente care să imite funcționarea proceselor biologice ale creierului uman. Vorbim în prezent despre componente ale AI, despre tipare de funcționare care imită simetric anumite procese de gândire ale oamenilor. Complexitatea acestora a generat o paletă largă de sisteme dotate cu AI, cele două tipuri de învățare realizabile (automată și profundă) fiind modalități specifice prin care o mașină poate imita raționamentul uman.

Învățarea automată este una dintre ramurile AI dedicată în general zonei de business și care operează cu mai multe procedee (pregătire și învățare). Machine Learning este la rându-i clasificat în mai multe forme:

• Supravegheat
• Nesupravegheat
• Consolidat

Machine Learning supravegheat

În cazul folosirii algoritmilor la Machine Learning supravegheat, există un proces de transfer de baze de date către algoritm, pentru a crea modele de răspuns. Un astfel de sistem dotat cu Artificial Intelligence și Machine Learning va putea răspunde unor situații noi în baza modelului implementat. Clasificând datele și istoricul acestora, acest tip de învățare are un caracter implementabil mai ales în sistemele bancare, acolo unde AI operează cu datele clienților, în baza rezultatului acțiunilor anterioare putând valida sau invalida o decizie.

Machine Learning nesupravegheat

În cazul Machine Learning nesupravegheat, un sistem AI clasifică și asociază anumite date, învățând să identifice procese și modele fără ajutorul unui om. În cadrul domeniilor comerciale, acest tip de inteligență poate duce la optimizarea serviciilor și produselor oferite. De exemplu, identificarea modului în care clientul X cumpără produsul Y într-o anumită zi a săptămânii poate nu numai clasifica clientul, ci și previziona la scară largă prin asocieri cererea pentru un serviciu/produs.

Machine Learning consolidat

Nu în ultimul rând, învățarea consolidată utilizează politica scorurilor și recompenselor. Mai precis, este vorba despre acei roboți dotați cu inteligență artificială care imită comportamentul uman în cadrul jocurilor (precum șahul) și iau decizii în baza unor reguli.

Concret, care sunt beneficiile utilizării inteligenței artificiale?

 Creșterea nivelului de competitivitate din majoritatea domeniilor, determină reprezentanții companiilor să identifice cele mai optime soluții pentru a-și construi un avantaj competitiv. Inteligența artificială și implicit sistemele de învățare implementate cu ajutorul Machine Learning, pot genera o serie de avantaje competitive în domenii precum resurse umane, retail sau domeniul bancar.

AI este prezentă deja în foarte multe domenii intens tehnologizate. Pe viitor, se estimează faptul că AI va putea fi integrată și în alte domenii, precum educație, sănătate sau transporturi.

Deși implementarea unor sisteme AI ar putea crește nivelul de productivitate și implicit  performanța operațională, la acest moment societatea este încă reticentă față de acest subiect. Principalul motiv este acela că piața locurilor de muncă ar putea fi afectată, sistemele inteligente preluând sarcini până în acest moment realizate de către oameni.

Cu toate astea, creșterea eficienței, creșterea profitabilității, sunt puncte esențiale în orice formă de business. Astfel, folosirea inteligenței artificiale reprezintă din ce în ce mai mult o soluție credibilă pentru creșterea performanței, ce va trebui acceptată și implementată în cât mai multe domenii de activitate, în special de către companiile ce-și desfășoară activitatea într-un mediu cu un nivel ridicat de competitivitate.

Ce se petrece acum?

În momentul actual, sistemele inteligente au capacitatea de a intermedia relația cu clienții, de a analiza preferințe și de a sugera noi produse care se potrivesc cu nevoile și preferințele utilizatorului. Serviciile de vânzări utilizează deja pe scară largă sisteme chatbot, capabile să răspundă pe baza unor cuvinte cheie la întrebările clienților. Medierea relațiilor cu clienții prin folosirea AI duce la eficientizarea costurilor cu forța de muncă, în același timp permițând companiilor să folosească resursa umană disponibilă pentru alte activități generatoare de valoare adăugată.

Nu în ultimul rând, o altă zonă cu interes ridicat pentru folosirea inteligenței artificiale, datorită rezultatelor obținute, este securitatea cibernetică, mai precis folosirea Machine Learning pentru identificărea vulnerabilităților și amenințărilor.

 Avanataje și dezavantaje

Avantaje

Tehnologiile de AI și implicit de învățare automată dezvoltă și transformă potențialul companiilor de a clasifica și oferi servicii sau produse pe care le clienții le așteaptă. Mergând mai departe, prin intermediul AI putem identifica noi nevoi ale clienților prin analizarea opțiunilor actuale, astfel, companiile putând crea și oferi produse sau servicii clienților, înainte ca aceștia să-și conștientizeze aceste nevoi – Marketing Intelligence.

Prin urmare, prin folosirea AI putem sintetiza următoarele avantaje:

• Optimizarea timpului de îndeplinire a unor sarcini specifice
• Disponibilitate permanentă
• Învățare automată și dezvoltare pe baza experiențelor învățate
• Creșterea nivelului de înțelegere a cerințelor și nevoilor clienților
• Identificarea de noi nevoi pe baza tiparelor existente
• Identificarea unor situații de vulnerabilitate sau risc, cu un potențial credibil de manifestare în viața reală

Dezvantaje:

• Costuri ridicate și oameni specializați pentru construirea sistemelor AI
• Nivel scăzut de diversitate a sarcinilor ce pot fi realizate, cel puțin la acest moment

Modele de inteligență artificială

Principalele elemente definitorii pe care specialiștii le utilizează atunci când vorbesc despre AI, sunt reprezentate de capacitățile unor sisteme de a gândi sau de a simți. Conform teoriei, există mai multe tipuri de sisteme care operează cu AI: :

• Reactiv
• Memorie limitată
• Teoria minții
• Conștientizarea de sine

Sistemul reactiv

Pentru primul tip de sistem, cel reactiv, formarea amintirilor sau acțiunea propriu-zisă pe baza experiențelor trecute, nu afectează deciziile din prezent. Practic, în fiecare situație sistemul acționează autonom și independent, analizând datele actuale și detașându-se de experiențele anterioare. În privința mașinilor reactive nu exită decât comportamente repetitive, nu există dezvoltare, ci doar acțiuni în baza programării și analiza datelor curente.

Memoria limitată

Pentru memoria limitată, computerele funcționează în baza informațiilor și experiențelor anterioare pentru a lua decizii, analizând datele prin comparație.

Teoria minții

În cazul teoriei minții, se încearcă un proces de imitare a deciziilor luate de oameni prin intermediul gândirii, însă aplicabil computerelor. Dacă în interacțiunile dintre oameni există idei, emoții care afectează direct comportamentul între părți, viitoarele computere dotate cu AI vor trebui să integreze, pe lângă capacitatea de răspuns, și inteligența emoțională, pentru a putea înlocui prin excelență resursa umană.

Conștientizarea de sine

Conștiința de sine va fi realizabilă atunci când un dispozitiv ce funcționează cu AI va fi conștient de propria prezență, fiind în mod descriptiv ultima etapă a inteligenței artificiale. A gândi, a simți, a avea nevoi; toate aceste acțiuni vor fi asociate cu conștientizarea sinelui de către un computer.

În toate aceste tipuri de AI putem regăsi într-o proporție mai mică sau mai mare învățarea automată. Aceasta din urmă portretizează mai în amănunt modul de funcționare al unor computere cu inteligență artificială, similar cu raționamentul uman.

Viitorul Artificial Intelligence în contextul internațional actual

 Dacă în secolul XX interesele naționale ale statelor dictau cu precădere în ecuația pieței economice internaționale, astăzi organizațiile, companiile multinaționale au greutate atunci când vorbim despre aceste decizii. Inteligența artificială prezintă un potențial enorm în aproape orice domeniu, potențial care se dorește a fi exploatat pentru a genera valoare adăugată și implicit profit. Orice companie, indiferent de dimensiune sau natura business-ului își dorește eficientizarea muncii, costuri mai mici de producție și profituri mai mari. Toate aceste deziderate pot fi îndeplinite astăzi cu ajutorul unor sisteme automatizate, care funcționează fără întrerupere, la eficiență maximă. A înțelege ce este Artificial Intelligence și care este impactul tehnologiilor specifice pentru orice formă de business, înseamnă un prim pas spre creșterea eficienței muncii și a sustenabilității afacerii.

Învățarea automată poate fi o direcție nouă pentru companii în ceea ce privește colectarea, analiza și interpretarea datelor în vederea optimizării activităților desfășurate. Atât la nivelul strategiei de management cât și la nivel de organizație, AI poate fi mai mult decât un simplu instrument. Cu ajutorul AI, operararea unor cantități substanțiale de date și transformarea lor în cunoaștere, poate deveni o realitate în orice formă de business, o reală posibilitate de a crea predicții și de a monitoriza întreaga activitate.

Învățarea automată poate crea un traseu și din perspectiva identificării unor soluții alternative de energie. Cu senzori specifici și analize de date, se pot localiza cu precizie noi zone cu potențial de producere a energiei electrice – un nou pas spre sustenabilitate și dezvoltare durabilă. Astfel, folosirea inteligenței artificiale poate ajuta la crearea unei lumi mai sigure, cu o realitate mult mai predictibilă, indiferent de preocupările pe care le avem la acest moment cu privire la acest subiect. Până la urmă, AI este o altă formă născută din același conținut, inteligența umană.