Inteligența artificială este software care, pornind de la o intrare, deduce singur cum să obțină un rezultat util: o predicție, o recomandare, un text, o decizie. Formularea urmează definiția pe care OECD a agreat-o în 2023 și pe cea pe care Uniunea Europeană a scris-o în Articolul 3 din AI Act, aliniate intenționat ca o companie să lucreze cu o singură descriere.

Ce face ca un lucru să fie AI

Cuvântul care duce greul este "deduce". Un sistem AI face mai mult decât să ruleze pașii scriși de un om; descoperă singur cum să ajungă la un obiectiv, pornind de la ce primește. Memorandumul explicativ al OECD numește două familii largi care fac asta: abordări care învață tiparul din date, pe care le numim machine learning, și abordări bazate pe cunoaștere sau simbolice, care raționează din fapte și reguli codificate de un om. Ambele sunt AI.

Așadar, AI nu se definește după cum învață din date sau nu. Un sistem expert bazat pe reguli, care raționează din cunoștințe codificate, este AI; un tabel simplu care doar rulează o formulă nu este, pentru că nu deduce nimic. Memorandumul e clar că asta descrie ce au în comun sistemele AI, nu un test juridic precis. Dacă un anumit sistem este reglementat și cum anume este o întrebare juridică separată, pe care nu o lămurești doar din această definiție.

De unde vine termenul

Numele este mai vechi decât presupun majoritatea. A apărut într-o propunere din 1955, scrisă de John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester și Claude Shannon, pentru un proiect de cercetare de vară desfășurat la Dartmouth College în anul următor, 1956. Vreme de mai multe decenii după aceea, AI a însemnat mai ales sisteme bazate pe cunoaștere și pe reguli. Ambiția a rămas aceeași, dar metoda dominantă s-a schimbat: multe dintre sistemele de azi învață din cantități foarte mari de date, iar acest salt explică în mare parte de ce AI a ajuns utilă la muncă acum.

Unelte înguste, unelte de uz general și AI pe care ni-l imaginăm

AI folosit azi acoperă o gamă largă. Unele sisteme sunt înguste și specializate: un model care evaluează plățile cu cardul pentru fraudă face asta și cam atât. Altele sunt de uz general: un singur model mare de limbaj poate rezuma un contract, redacta un e-mail și traduce un mesaj, toate din același sistem. Așadar, cât de multe poate face un sistem nu îți mai spune singur în ce categorie intră.

Niciunul dintre ele nu este însă "AI general", numit uneori inteligență artificială generală: un sistem cu capacitate largă, aproximativ la nivel uman, pe aproape orice sarcină. Nu există o definiție agreată a lui și nici un acord privind dacă sau când ar putea apărea, așa că tratează cu prudență afirmațiile categorice în orice direcție. Când un furnizor sugerează că produsul lui e aproape de așa ceva, citește asta ca marketing. Ce poți cumpăra azi este un set de unelte chiar utile, unele înguste și altele largi.

Unde întâlnesc companiile deja AI

Aproape sigur îl folosești deja, adesea fără să bagi de seamă. Filtrul de spam care îți sortează inboxul, prognoza care sugerează cât stoc să comanzi, verificarea de fraudă la o plată cu cardul, transcrierea unei ședințe înregistrate și asistentul care redactează sau rezumă text sunt toate AI, iar o bună parte rulează discret de ani buni.

Partea mai nouă este generația de unelte cu care vorbești direct, cele care redactează text, răspund la întrebări și scriu cod. Acestea fac parte dintr-o familie numită AI generativ și merită înțelese separat, pentru că se comportă altfel decât sistemele care doar sortează sau evaluează.

La ce să fii atent

Limitele depind de tipul de sistem. Orice model care învață din date poate duce cu el prejudecățile acelor date, așa că rezultatele cer verificare acolo unde corectitudinea contează. Uneltele de care se îngrijorează oamenii cel mai des sunt modelele generative de limbaj: pot rosti ceva greșit pe același ton calm și fluent cu care rostesc ceva corect, o eroare numită halucinație, iar majoritatea cunosc lumea doar până la data la care s-a oprit antrenarea lor, așa că faptele recente pot lipsi. Aceste limite anume țin de sistemele generative de text, nu de orice AI.

Nimic din toate acestea nu face AI inutilizabil. Înseamnă că rezultatul este un punct de pornire pe care un om tot îl verifică acolo unde contează, nu un răspuns pe care să acționezi orbește.

Întrebări frecvente

Ce este inteligența artificială, pe scurt?
Inteligența artificială este software care, pornind de la o intrare, deduce singur cum să obțină un rezultat util: o predicție, o recomandare, un text sau o decizie. Poate face asta fie învățând tipare din date, fie raționând din cunoștințe și reguli codificate de un om.

Care e diferența dintre AI și software-ul obișnuit?
Software-ul obișnuit doar execută instrucțiuni fixe scrise de un om. Un sistem AI merge mai departe și deduce cum să obțină rezultatul, fie învățând din date, fie raționând din cunoștințe codificate. OECD tratează deducția drept trăsătura care distinge AI, subliniind că aceasta este o descriere, nu un test juridic precis.

AI este același lucru cu machine learning?
Nu. Machine learning este cea mai frecventă abordare a AI astăzi, în care un sistem învață tipare din date. Dar AI include și sisteme bazate pe cunoaștere sau simbolice, care raționează din fapte și reguli codificate de un om. Machine learning este o familie din domeniul mai larg al AI.

Surse