TM Completed sentences

Original	Translated

Other sentences

Original	Similar TM records
Artificial Intelligence
În informatică, inteligența artificială (IA) este inteligența mașinilor, spre deosebire de inteligența naturală de la oameni și animale. Informatica definește cercetarea IA ca studiu al „agenților inteligenți⁠(d)”: orice dispozitiv care își percepe mediul și efectuează acțiuni care maximizează șansa de a-și atinge cu succes obiectivele. [1][2] Mai exact, Kaplan și Haenlein definesc IA ca fiind „capacitatea unui sistem de a interpreta corect datele externe, de a învăța din astfel de date și de a folosi ceea ce a învățat pentru a-și atinge obiective și sarcini specifice printr-o adaptare flexibilă”.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Informatic%C4%83
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83
https://ro.wikipedia.org/wiki/Ma%C8%99in%C4%83

https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Agent_inteligent&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1142726

https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Definition_of_AI-1
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-2
https://ro.wikipedia.org/wiki/Andreas_Kaplan
[3] Termenul „inteligență artificială” este utilizat colocvial pentru a descrie mașinile care imită funcțiile cognitive pe care le asociază oamenii cu alte minți umane, cum ar fi „învățarea” și „rezolvarea problemelor”. [4][5] Inteligența artificială implică dezvoltarea de algoritmi și modele care permit mașinilor să-și perceapă mediul, să își motiveze mediul și să facă acțiuni adecvate pentru a atinge obiective specifice. Acești algoritmi folosesc volume mari de date și tehnici avansate, cum ar fi învățarea automată, învățarea profundă, procesarea limbajului natural și viziunea computerizată.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-sciencedirect.com-3
https://ro.wikipedia.org/wiki/Minte

https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-FOOTNOTERussellNorvig20092-4
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-5

https://ro.wikipedia.org/wiki/Big_data
https://ro.wikipedia.org/wiki/%C3%8Env%C4%83%C8%9Bare_automat%C4%83
https://ro.wikipedia.org/wiki/%C3%8Env%C4%83%C8%9Bare_profund%C4%83
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Procesarea_limbajului_natural&action=edit&redlink=1
Întrucât mașinile devin din ce în ce mai capabile, sarcinile considerate a necesita „inteligență” sunt deseori eliminate din definiția IA, un fenomen cunoscut sub numele de efectul IA⁠(d). O observație în teorema lui Tesler spune că „IA este ceea ce nu a fost încă făcut”. [6] De exemplu, recunoașterea optică a caracterelor este adesea exclusă din domeniul IA, după ce a devenit o tehnologie de rutină.
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Efectul_IA&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q960369


https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-6
https://ro.wikipedia.org/wiki/Recunoa%C8%99terea_optic%C4%83_a_caracterelor
[7] Capacitățile moderne ale mașinilor clasificate în general ca IA includ înțelegerea vorbirii umane, [8] concurarea la cel mai înalt nivel a unor sisteme de jocuri de strategie (cum ar fi șah și go),
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-7

https://ro.wikipedia.org/wiki/%C3%8En%C8%9Belegerea_limbajului_natural

https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-FOOTNOTERussellNorvig2009-8

https://ro.wikipedia.org/wiki/Joc_de_strategie

https://ro.wikipedia.org/wiki/%C8%98ah_(joc)

https://ro.wikipedia.org/wiki/Go_(joc)
[9] autovehiculele autonome și rutarea inteligentă în rețelele de distribuție a conținutului, și simulările militare⁠(d).
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-bbc-alphago-9
https://ro.wikipedia.org/wiki/Vehicul_autonom
https://ro.wikipedia.org/wiki/Re%C8%9Bea_de_distribu%C8%9Bie_de_con%C8%9Binut
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Simulare_militar%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q2508200
Împrumutând din literatura de management, Kaplan și Haenlein clasifica inteligență artificială în trei tipuri diferite de sisteme IA: inteligență artificială analitică, inspirată de om, și umanizată.[3] IA analitică are doar unele caracteristici compatibile cu inteligența cognitivă; ea generează o reprezentare cognitivă a lumii și utilizează învățarea bazată pe experiențe anterioare pentru a informa deciziile viitoare. IA inspirată de om are elemente din inteligența cognitivă și emoțională; înțelegerea emoțiilor umane, în plus față de elementele cognitive, și luarea în considerare a acestora în luarea deciziilor. IA umanizată prezintă caracteristicile tuturor tipurilor de competențe (de exemplu, inteligența cognitivă, emoțională și socială⁠(d)), este capabilă să fie conștientă de sine atât ca atare, cât și în interacțiunile cu ceilalți.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Management
https://ro.wikipedia.org/wiki/Andreas_Kaplan
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-sciencedirect.com-3
https://ro.wikipedia.org/wiki/Cogni%C8%9Bie

https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_emo%C8%9Bional%C4%83
https://ro.wikipedia.org/wiki/Procese_decizionale

https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Social%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q2273844
https://ro.wikipedia.org/wiki/Con%C8%99tiin%C8%9Ba_de_sine
Inteligența artificială a fost fondată ca disciplină academică în 1956, și de atunci a trecut mai multe valuri de optimism,
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Optimism_of_early_AI-10
10
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-AI_in_the_80s-11
11
urmate de dezamăgiri și pierderi de fonduri (cunoscute sub numele de „ierni ale IA”),
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-First_AI_winter-12
12
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Second_AI_winter-13
13
urmate și ele de noi abordări, succes și reînnoirea finanțării.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-AI_in_the_80s-11
11
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-AI_in_2000s-14
14
Pentru cea mai mare parte a istoriei sale, cercetarea IA a fost împărțită în subdomenii care adesea nu au reușit să comunice între ele.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Fragmentation_of_AI-15
15
Aceste subdomenii se bazează pe considerații tehnice, cum ar fi obiective specifice (de exemplu, „robotica” sau „învățarea automată”),
https://ro.wikipedia.org/wiki/Robotic%C4%83
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Problems_of_AI-16
16
utilizarea unor anumite instrumente („logica” sau rețele neurale artificiale) sau pe diferențe filosofice profunde.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Re%C8%9Bea_neural%C4%83
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Biological_intelligence_vs._intelligence_in_general-17
17
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Neats_vs._scruffies-18
18
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Symbolic_vs._sub-symbolic-19
19
Subdomeniile se bazau și pe factori sociali (anumite instituții sau activitatea anumitor cercetători).
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Fragmentation_of_AI-15
15
Printre problemele (sau obiectivele) tradiționale ale cercetării IA se numără raționamentul⁠(d), reprezentarea cunoștințelor⁠(d),

https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Ra%C8%9Bionament_automat&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q2555318

https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Reprezentarea_cuno%C8%99tin%C8%9Belor&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q3478658
planificarea⁠(d), învățarea, prelucrarea limbajului natural, percepția⁠(d) și capacitatea de a muta și manipula obiecte.
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Planificare_automat%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q2631895
https://ro.wikipedia.org/wiki/%C3%8Env%C4%83%C8%9Bare_automat%C4%83
https://ro.wikipedia.org/wiki/Prelucrarea_limbajului_natural
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Percep%C8%9Bie_artificial%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q6723726
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Problems_of_AI-16
16
Inteligența generală se numără printre obiectivele pe termen lung ale domeniului.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83_puternic%C4%83
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-General_intelligence-20
20
Abordările includ metode statistice, inteligență computațională și IA simbolică tradițională. În AI se folosesc multe instrumente, între care versiuni de optimizare matematică și de căutare, rețele neurale artificiale și metode bazate pe statistici, probabilități și economie. Domeniul IA se bazează pe informatică, inginerie informațională⁠(d), matematică, psihologie, lingvistică, filozofie și multe alte domenii.

https://ro.wikipedia.org/wiki/Re%C8%9Bea_neural%C4%83

https://ro.wikipedia.org/wiki/Informatic%C4%83
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inginerie_informa%C8%9Bional%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1254373
https://ro.wikipedia.org/wiki/Matematic%C4%83
https://ro.wikipedia.org/wiki/Psihologie
https://ro.wikipedia.org/wiki/Lingvistic%C4%83
https://ro.wikipedia.org/wiki/Filozofie
Domeniul a fost întemeiat pe afirmația că inteligența umană⁠(d) „poate fi descrisă atât de precis încât poate fi făcută o mașină pentru a o simula”.
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9Ba_uman%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q5937824
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-21
21
Acest lucru ridică argumente filosofice cu privire la natura minții și la etica creării de ființe artificiale dotate cu inteligență umană, care sunt chestiuni care au fost explorate de mit⁠(d), ficțiune și filozofie⁠(d) încă din Antichitate.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Minte
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Istoria_inteligen%C8%9Bei_artificiale&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q2592244
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9Ba_artificial%C4%83_%C3%AEn_fic%C8%9Biune
https://ro.wikipedia.org/wiki/Filozofie
https://www.wikidata.org/wiki/Q2464338
https://ro.wikipedia.org/wiki/Antichitatea
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-McCorduck's_thesis-22
22
Unii oameni consideră și că IA ar fi un pericol pentru omenire dacă progresează necontrolat.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Singularitate_tehnologic%C4%83
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-23
23
Alții cred că, spre deosebire de revoluțiile tehnologice anterioare, IA va crea un risc de șomaj în masă⁠(d).
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=%C8%98omaj_tehnologic&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q7692538
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-guardian_jobs_debate-24
24
În secolul al XXI-lea, tehnicile de IA au înregistrat o renaștere în urma unor progrese concomitente în puterea de calcul⁠(d), acumulării de cantități mari de date, și înțelegerii teoretice; iar tehnicile IA au devenit o parte esențială a industriei tehnologice⁠(d), ajutând la rezolvarea multor probleme dificile în domeniul informaticii, ingineriei software și cercetării operaționale⁠(d).
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Putere_de_calcul&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1197550
https://ro.wikipedia.org/wiki/Big_data
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Companie_de_tehnologie&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q18388277
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inginerie_software
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Cercetare_opera%C8%9Bional%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q194292
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-AI_widely_used-25
25
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-AI_in_2000s-14
14
Istorie
[modificare \| modificare sursă]
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&veaction=edit&section=1
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&action=edit&section=1
Ființele artificiale capabile de gândire apăreau în antichitate ca tehnici narative și au fost obișnuite în ficțiune, ca în Frankenstein al lui Mary Shelley sau RUR (Rossum's Universal Robots) al lui Karel Čapek. Aceste personaje și destinul lor au ridicat multe din aceleași probleme discutate acum în etica inteligenței artificiale.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83_puternic%C4%83
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-AI_in_myth-26
https://ro.wikipedia.org/wiki/Frankenstein_(roman)
https://ro.wikipedia.org/wiki/Mary_Shelley
https://ro.wikipedia.org/wiki/R.U.R.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Karel_%C4%8Capek
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-AI_in_early_science_fiction-27
https://ro.wikipedia.org/wiki/Etica_privind_inteligen%C8%9Ba_artificial%C4%83
26
27
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-McCorduck's_thesis-22
22
Studiul raționamentului formal a început cu filozofii și matematicienii din Antichitate. Studiul logicii matematice a condus direct la teoria computației a lui Alan Turing, care sugera că o mașină, amestecând simboluri simple ca „0” și „1”, ar putea simula orice acțiune de deducție matematică posibilă. Această observație, că calculatoarele numerice pot simula orice proces de raționament formal, este cunoscută sub numele de teza Church-Turing.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Ra%C8%9Biune
https://ro.wikipedia.org/wiki/Filozof
https://ro.wikipedia.org/wiki/Antichitatea

https://ro.wikipedia.org/wiki/Teoria_computa%C8%9Biei
https://ro.wikipedia.org/wiki/Alan_Turing

https://ro.wikipedia.org/wiki/Teza_Church-Turing
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Formal_reasoning-28
28
Odată cu descoperirile concurente din neurobiologie, teoria informației și cibernetică, cercetătorii au luat în considerare posibilitatea creării unui creier electronic. Turing a sugerat că „dacă un om nu ar putea distinge între răspunsurile unei mașini și cele ale unui om, atunci mașina ar putea fi considerată «inteligentă»”.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Neuro%C8%99tiin%C8%9Be
https://ro.wikipedia.org/wiki/Teoria_informa%C8%9Biei
https://ro.wikipedia.org/wiki/Cibernetic%C4%83

https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-29
29
Prima lucrare care este acum recunoscută în general ca fiind de IA a fost „neuronii artificiali” Turing-compleți⁠(d) ai lui McCullouch⁠(d) și Pitts⁠(d).
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Completitudine_Turing&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q197970
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=McCullouch&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q962174
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Pitts&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q705010
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-FOOTNOTERussellNorvig200916-30
30
Domeniul cercetării IA s-a născut la un workshop⁠(d) la Colegiul Dartmouth⁠(d) în 1956.
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Conferin%C8%9Ba_de_la_Dartmouth&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q2453355
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Colegiul_Dartmouth&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q49116
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Dartmouth_conference-31
31
Participantii Allen Newell ( CMU⁠(d)), Herbert Simon ( CMU⁠(d)), John McCarthy ( MIT),

https://ro.wikipedia.org/wiki/Allen_Newell

https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Universitatea_Carnegie-Mellon&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q190080

https://ro.wikipedia.org/wiki/Herbert_Simon

https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Universitatea_Carnegie-Mellon&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q190080

https://ro.wikipedia.org/wiki/John_McCarthy

https://ro.wikipedia.org/wiki/Massachusetts_Institute_of_Technology
Marvin Minsky (MIT) și Arthur Samuel⁠(d) (IBM) au devenit fondatorii și liderii cercetarii IA.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Marvin_Minsky
https://ro.wikipedia.org/wiki/Massachusetts_Institute_of_Technology
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Arthur_Samuel&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q710266
https://ro.wikipedia.org/wiki/IBM
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Hegemony_of_the_Dartmouth_conference_attendees-32
32
Ei și studenții lor au produs programe pe care presa le-a descris ca fiind „uimitoare“:
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-FOOTNOTERussellNorvig200318-33
33
calculatoarele învățau strategii de dame (c . 1954)
https://ro.wikipedia.org/wiki/Dame
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-34
34
(și până în 1959 ajunseseră să joace mai bine decât media jucătorilor umani),
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-35
35
să rezolve probleme de algebră, să demonstreze teoreme logice (Logic Theorist⁠(d), prima rulare c. 1956) și să vorbească în engleză.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Algebr%C4%83
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Logic_Theorist&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q4391896

https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Golden_years_of_AI-36
36
Până la mijlocul anilor 1960, cercetarea în SUA a fost finanțată în mare măsură de Departamentul Apărării,
https://ro.wikipedia.org/wiki/Defense_Advanced_Research_Projects_Agency
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-AI_funding_in_the_60s-37
37
și s-au înființat laboratoare în întreaga lume.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-AI_in_England-38
38
Fondatorii IA erau optimiști în privința viitorului: Herbert Simon prezicea: „mașinile vor fi capabile, în decurs de douăzeci de ani, să facă orice lucru poate face un om”. Marvin Minsky era de acord, scriind: „într-o generație... problema creării «inteligenței artificiale» va fi rezolvată substanțial”.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Herbert_Simon
https://ro.wikipedia.org/wiki/Marvin_Minsky
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Optimism_of_early_AI-10
10
Ei nu puteau însă identifica dificultatea unor sarcini rămase de realizat. Progresul a încetinit, iar în 1974, în urma criticii lui James Lighthill⁠(d)

https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=James_Lighthill&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q944275
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-FOOTNOTELighthill1973-39
39
și a presiunii continue a Congresului SUA de a finanța proiecte mai productive, guvernele american și britanic au întrerupt cercetarea exploratorie în IA. Următorii câțiva ani aveau mai târziu să fie numiți „iarna IA⁠(d)”,

https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Iarna_inteligen%C8%9Bei_artificiale&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q4652028
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-First_AI_winter-12
12
o perioadă în care obținerea de finanțare pentru proiectele de IA era dificilă.
La începutul anilor 1980, cercetarea IA a fost revitalizată de succesul comercial al unor sisteme expert,
https://ro.wikipedia.org/wiki/Sistem_expert
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Expert_systems-40
40
o formă de programe IA care simulau cunoștințele și abilitățile analitice ale experților umani. Până în 1985, piața pentru IA ajunsese la peste un miliard de dolari. În același timp, proiectul japonez de calculator de generația a cincea⁠(d) a inspirat guvernele american și britanic să reînceapă finanțarea cercetării academice.


https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Calculator_de_genera%C8%9Bia_a_cincea&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q2088989
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-AI_in_the_80s-11
11
Cu toate acestea, începând cu prăbușirea pieței de mașini Lisp⁠(d) în 1987, IA a căzut din nou în dizgrație începând o a doua pauză de durată.
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Ma%C8%99in%C4%83_Lisp&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1653376
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Second_AI_winter-13
13
IA și-a restaurat treptat reputația spre sfârșitul anilor 1990 și la începutul secolului al XXI-lea exploatând metodele matematice formale și găsind soluții specifice la probleme specifice. Această concentrare „îngustă” și „formală” a atenției a permis cercetătorilor să producă rezultate verificabile și să colaboreze cu alte domenii (cum ar fi statistica, economia și matematica).

https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83_slab%C4%83
https://ro.wikipedia.org/wiki/Statistic%C4%83
https://ro.wikipedia.org/wiki/%C8%98tiin%C8%9Be_economice
https://ro.wikipedia.org/wiki/Optimizare
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-AI_1990s-41
41
Până în 2000, soluțiile dezvoltate de cercetătorii din domeniul IA erau folosite pe scară largă, deși în anii 1990 ele fuseseră rareori descrise drept „inteligență artificială”.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-AI_widely_used_1990s-42
42
Mai mulți cercetători academici s-au îngrijorat însă că IA nu își mai urmărește obiectivul său de la origini, de a crea mașini versatile, pe deplin inteligente. Începând de prin 2002, ei au fondat subdomeniul inteligenței artificale generale („IAG”), care beneficia de câteva instituții bine finanțate la începutul anilor 2010.

https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83_puternic%C4%83
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-AGI-43
43
Deep learning a început să domine reperele din industrie în 2012 și a fost adoptat în tot domeniul.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Deep_learning
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Deep_learning_revolution-44
44
Pentru multe sarcini specifice, alte metode au fost abandonate.[a] Succesul deep learningului s-a bazat atât pe progrese în domeniul hardware-ului (calculatoare mai rapide,
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-46
https://ro.wikipedia.org/wiki/Legea_lui_Moore
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Moore's_Law-47
46
unități de prelucrare grafică, cloud computing
https://ro.wikipedia.org/wiki/Unitate_de_procesare_grafic%C4%83
https://ro.wikipedia.org/wiki/Cloud_computing
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-FOOTNOTEClark2015b-48
47
) și acces la mari cantități de date
https://ro.wikipedia.org/wiki/Big_data
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Big_data-49
48
(inclusiv seturi de date îngrijite,
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-FOOTNOTEClark2015b-48
47
cum ar fi ImageNet⁠(d)). Succesul deep learningului a dus la o enormă creștere a interesului și finanțării IA.[b] Cantitatea de cercetare în domeniul învățării automate (măsurată după publicații totale) a crescut cu 50% în anii 2015–2019.
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=ImageNet&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q24901201

https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-50
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-FOOTNOTEUNESCO2021-51
49
În 2016, problemele de corectitudine⁠(d) și de rea utilizare a tehnologiei au fost catapultate pe scena centrală a conferințelor de învățare automată, numărul de publicații a crescut mult, au apărut surse de finanțare și mulți cercetători și-au reorientat carierele către aceste subiecte. Problema alinierii⁠(d) a devenit un domeniu serios de studiu academic.
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Corectitudine&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q80100972
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Problema_alinierii&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q24882728
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-FOOTNOTEChristian202067,_73-52
50
Spre sfârșitul anilor 2010 și la începutul anilor 2020, companiile de IAG au început să livreze programe care au generat un interes enorm. În 2015, AlphaGo⁠(d), dezvoltat de DeepMind, l-a învins pe campionul mondial de Go⁠(d).
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83_puternic%C4%83

https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=AlphaGo&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q22329209
https://ro.wikipedia.org/wiki/DeepMind
https://ro.wikipedia.org/wiki/Go
https://www.wikidata.org/wiki/Q1065199
Programul a fost învățat doar regulile jocului și și-a dezvoltat singur o strategie. GPT-3⁠(d) este un model de limbaj mare⁠(d) lansat în 2020 de OpenAI și capabil de a genera texte de bună calitate similare celor scrise de oameni.
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=GPT-3&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q95726734
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Model_de_limbaj_mare&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q115305900
https://ro.wikipedia.org/wiki/OpenAI
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-53
51
Aceste programe, ca și altele, au inspirat un agresiv boom IA⁠(d), în care multe mari companii au început să investească miliarde în cercetarea IA. Conform AI Impacts, circa 50 de miliarde de dolari se investeau anual în „IA” la nivelul anului 2022 doar în SUA și circa 20% din noii absolvenți americani de informatică s-au specializat în „IA”.
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Boom_IA&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q117336820

https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-FOOTNOTEDiFeliciantonio2023-54
52
În SUA, în 2022 existau circa 800.000 de locuri de muncă vacante având legătură cu IA.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-FOOTNOTEGoswami2023-55
53
Elementele de bază
[modificare \| modificare sursă]
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&veaction=edit&section=2
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&action=edit&section=2
O IA tipică își analizează mediul și efectuează acțiuni care îi maximizează șansele de succes.[1] Funcția utilitate (sau obiectiv) dorită pentru o OA poate fi simplă („1 dacă IA câștigă jocul de go, 0 în caz contrar”) sau complexă („efectuează acțiuni matematic asemănătoare celor care au reușit în trecut”). Obiectivele pot fi definite explicit sau induse. Dacă IA este programată pentru „învățarea prin întărire⁠(d)”, obiectivele pot fi induse implicit prin recompensarea unor tipuri de comportament sau prin pedepsirea altora.[c] Alternativ, un sistem evolutiv poate induce scopuri prin folosirea unei funcții de fitness⁠(d) pentru a muta și replica în mod preferențial sistemele AI cu scoruri mari, similar cu modul în care animalele au evoluat pentru a-și dori în mod inerent anumite obiective, cum ar fi găsirea de alimente.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Definition_of_AI-1
https://ro.wikipedia.org/wiki/Utilitate
https://ro.wikipedia.org/wiki/Go_(joc)


https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=%C3%8Env%C4%83%C8%9Bare_prin_%C3%AEnt%C4%83rire&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q830687
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-56
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Func%C8%9Bie_de_fitness&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q629118
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-FOOTNOTEDomingos2015Chapter_5-57
54
Unele sisteme AI, cum ar fi cel mai apropiat vecin, în loc de rațiune prin analogie, aceste sisteme nu au scopuri generale, cu excepția cazului în care scopurile sunt implicite în datele lor de instruire.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-FOOTNOTEDomingos2015Chapter_7-58
55
Astfel de sisteme pot fi încă evaluate, dacă sistemul non-goal este încadrat ca un sistem al cărui "scop" este de a-și îndeplini cu succes sarcina îngustă de clasificare.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-59
56
IA gravitează adesea în jurul utilizării algoritmilor. Un algoritm este un set de instrucțiuni neechivoce pe care un calculator mecanic le poate executa.[d] Un algoritm complex este adesea construit pe baza altor algoritmi mai simpli. Un exemplu simplu al unui algoritm este următoarea rețetă (optimă pentru primul jucător) la jocul de X și 0:
https://ro.wikipedia.org/wiki/Algoritm

https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-60

https://ro.wikipedia.org/wiki/X_%C8%99i_0
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-FOOTNOTEDomingos2015Chapter_1-61
57
Dacă cineva „amenință” (adică are două pe rând), ocupă pătratul rămas. In caz contrar,

dacă o mișcare „ramifică” pentru a crea două amenințări simultan, joacă această mișcare. În caz contrar,

ocupă pătratul central dacă acesta este liber. În caz contrar,

dacă adversarul a jucat într-un colț, ocupă colțul opus. În caz contrar,

ocupă un colț gol dacă există unul. În caz contrar,

ocupă orice pătrat gol.
Mulți algoritmi IA sunt capabili să învețe din date; se pot îmbunătăți prin învățarea unor noi euristici (strategii sau „reguli generale”, care au funcționat bine în trecut) sau pot scrie alți algoritmi. Unii dintre „învățăceii” descriși mai jos, între care rețelele bayesiene, arborii de decizie și cel mai apropiat vecin, ar putea teoretic (dacă dispun de date, timp și memorie infinite) să învețe să aproximeze orice funcție, inclusiv combinația de funcții matematice care ar descrie cel mai bine lumea. Prin urmare, acești cursanți ar putea să obțină toate cunoștințele posibile, luând în considerare toate ipotezele posibile și potrivindu-le cu datele. În practică, aproape niciodată nu se poate lua în considerare orice posibilitate, din cauza fenomenului de „explozie combinatorică⁠(d)”, în care timpul necesar pentru a rezolva o problemă crește exponențial. O mare parte din cercetarea de IA implică determinarea modului de identificare și de evitare a unei game largi de posibilități care sunt puțin probabil să fie benefice.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Euristic%C4%83

https://ro.wikipedia.org/wiki/Func%C8%9Bie


https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Explozie_combinatoric%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q2668364

https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Intractability-62
58
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-FOOTNOTEDomingos2015Chapter_2,_Chapter_3-63
59
De exemplu, atunci când se vizualizează o hartă și se caută pentru cel mai scurt drum care duce de la Denver la New York, în cele mai multe cazuri, se poate sări peste orice drum prin San Francisco sau alte zone aflate mult la vest; astfel, o IA care utilizează un algoritm de trasare a traiectoriei ca A*⁠(d) poate evita explozia combinatorie care ar rezulta dacă ar trebui calculat fiecare traseu posibil în parte.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Denver
https://ro.wikipedia.org/wiki/New_York_(ora%C8%99)
https://ro.wikipedia.org/wiki/San_Francisco
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=A*&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q277680
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-64
60
Cea mai veche abordare de IA a fost simbolismul (cum ar fi logica formală): „Dacă un adult altfel sănătos are febră, atunci poate să aibă gripă”. O a doua abordare, mai generală, este inferența bayesiană: „Dacă pacientul curent are febră, ajustează probabilitatea ca acesta să aibă gripă așa sau așa”. Cea de-a treia abordare majoră, extrem de populară în aplicațiile de IA de afaceri de rutină, sunt analogizatori precum SVM⁠(d) și cel mai apropiat vecin⁠(d): „După examinarea înregistrărilor despre pacienți cunoscuți din trecut, a căror temperatură, simptome, vârstă și alți factori se potrivesc cel mai mult cu pacientul actual, acei pacienți s-au dovedit a avea gripă”. O a patra abordare este mai greu de înțeles intuitiv, dar este inspirată de felul în care funcționează mecanismul creierului: abordarea cu rețele neurale artificiale folosește „neuroni” artificiali care pot învăța prin compararea cu rezultatul dorit și modificând punctele tari ale conexiunilor dintre neuronii săi interni pentru a „întări” conexiunile care par astfel utile. Aceste patru abordări principale se pot suprapune între ele și cu sisteme evolutive; de exemplu, rețelele neurale pot învăța să facă inferențe, să generalizeze și să facă analogii. Unele sisteme utilizează, implicit sau explicit, mai multe dintre aceste abordări, alături de mulți alți algoritmi de IA și non-IA;
https://ro.wikipedia.org/wiki/Grip%C4%83

https://ro.wikipedia.org/wiki/Inferen%C8%9Ba_bayesian%C4%83

https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Support_vector_machine&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q282453
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Algoritmul_celor_k_cei_mai_apropia%C8%9Bi_vecini&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1071612

https://ro.wikipedia.org/wiki/Re%C8%9Bea_neural%C4%83
https://ro.wikipedia.org/wiki/Neuron


https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-65
61
adesea, cea mai bună abordare diferă în funcție de problemă.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-FOOTNOTEDomingos2015Chapter_2,_Chapter_4,_Chapter_6-66
62
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-67
63
Linia albastră ar putea fi un exemplu de overfitting⁠(d) a unei funcții liniare din cauza zgomotului aleatoriu.
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Overfitting&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q331309

Algoritmii de învățare funcționează pe baza faptului că strategiile, algoritmii și inferențele care au funcționat bine în trecut vor continua să funcționeze bine și în viitor. Aceste concluzii pot fi evidente, cum ar fi „întrucât soarele a răsărit în fiecare dimineață pentru ultimele 10.000 de zile, probabil că va răsări și mâine dimineață”. Ele pot fi nuanțate, cum ar fi „X% din familii au specii separate din punct de vedere geografic cu variante de culoare, deci există o șansă de Y% să existe lebede negre încă nedescoperite”. Mașinile de învățare lucrează și pe baza „briciului lui Occam”: cea mai simplă teorie care explică datele este cea mai probabilă. Prin urmare, pentru a avea succes, o mașină care învață trebuie concepută astfel încât să prefere teoriile mai simple celor mai complexe, cu excepția cazurilor în care teoria complexă se dovedește a fi substanțial mai bună. Blocarea pe o teorie foarte complexă, dar proastă, care se potrivește cu toate datele de învățare din trecut, se numește overfitting. Multe sisteme încearcă să reducă overfittingul recompensând o teorie în funcție de cât de bine se potrivește cu datele, dar și penalizând-o în funcție de cât de complexă este.


https://ro.wikipedia.org/wiki/Familie_(biologie)

https://ro.wikipedia.org/wiki/Briciul_lui_Occam



https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-FOOTNOTEDomingos2015Chapter_6,_Chapter_7-68
64
Pe lângă suprapunerea clasică, mașinile pot dezamăgi și „învățând lecția greșită”. Un exemplu este un clasificator de imagini antrenat numai pe imagini de cai maro și pisici negre ar putea concluziona că toate petecele de culoare brună ar putea fi cai.

https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-FOOTNOTEDomingos2015286-69
65
Un exemplu din lumea reală este că, spre deosebire de oameni, clasificatoarele de imagine actualee nu determină relația spațială dintre componentele imaginii; în schimb, ele învață modele abstracte de pixeli pe care oamenii le ignoră, dar care se corelează liniar cu imaginile anumitor tipuri de obiecte reale. Suprapunând superficial un astfel de model pe o imagine legitimă are drept rezultat o imagine „contradictorie” pe care sistemul nu o poate clasifica.

https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-70
[e]
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-71
66
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-72
67
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-73
68
Un sistem de conducere automată poate folosi o rețea neurală pentru a determina care părți ale imaginii par să se potrivească cu imaginile anterioare de pietoni din procesul de antrenare și apoi să modeleze acele zone ca niște prisme dreptunghiulare care se mișcă încet, dar întrucâtva imprevizibile, și care trebuie evitate.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-74
69
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-75
70

În comparație cu oamenii, IA existente nu dispun de mai multe trăsături ale „raționamentului de bun simț⁠(d)”; cel mai notabil, oamenii au mecanisme puternice pentru a raționa despre „fizica naivă⁠(d)”, cum ar fi spațiul, timpul și interacțiunile fizice. Aceasta permite chiar copiilor mici să tragă ușor concluzii cum ar fi „dacă rostogolesc pixul acest de pe masă, va cădea pe podea”. Oamenii au, de asemenea, un mecanism puternic de „psihologie populară⁠(d)”, care îi ajută să interpreteze propozițiile în limbaj natural precum „consilierii locali au refuzat autorizarea unei demonstrații pentru că aceasta militează pentru violență”. (O IA generică are dificultăți în a deduce dacă consilierii sau demonstranții sunt cei care pretind că susțin violența.)
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Ra%C8%9Bionament_de_bun_sim%C8%9B&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q5153664
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Fizic%C4%83_naiv%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q6983596


https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Psihologie_popular%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1429140

https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-76
71
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-77
72
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-78
73
Această lipsă de „cultură generală” înseamnă că IA face deseori alte greșeli decât cele ale oamenilor, în moduri care pot părea de neînțeles. De exemplu, autovehiculele autonome existente nu pot raționa cu privire la locația și intențiile pietonilor exact așa cum fac oamenii, iar în schimb trebuie să utilizeze moduri de gândire neumane pentru a evita accidentele.

https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-79
74
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-80
75
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-81
76
Probleme
[modificare \| modificare sursă]
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&veaction=edit&section=3
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&action=edit&section=3
Scopul general al cercetării inteligenței artificiale este de a crea o tehnologie care să permită calculatoarelor și mașinilor să funcționeze într-o manieră inteligentă. Problema generală a simulării (sau a creării) inteligenței a fost împărțită în subprobleme. Acestea constau în particularități sau capacități pe care cercetătorii se așteaptă să le prezinte unui sistem inteligent. Caracteristicile descrise mai jos au primit cea mai mare atenție.



https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Problems_of_AI-16
16
Raționamentul, rezolvarea problemelor
[modificare \| modificare sursă]
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&veaction=edit&section=4
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&action=edit&section=4
Primii cercetători au dezvoltat algoritmi care imită pas cu pas raționamentul pe care oamenii îl folosesc atunci când rezolvă puzzle-uri sau fac deducții logice. Până la sfârșitul anilor 1980 și 1990, cercetarea IA a elaborat metode de abordare a informațiilor incerte sau incomplete, folosind concepte din probabilitate și economie.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Reasoning-82
https://ro.wikipedia.org/wiki/Incertitudine
https://ro.wikipedia.org/wiki/Probabilitate
https://ro.wikipedia.org/wiki/%C8%98tiin%C8%9Be_economice
77
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Uncertain_reasoning-83
78
Acești algoritmi s-au dovedit a fi insuficienți pentru rezolvarea problemelor mari de raționament, deoarece ajungeau într-o „explozie combinatorică”: deveneau exponențial mai lenți, pe măsură ce problemele creșteau.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Intractability-62
58
De fapt, chiar și oamenii folosesc rareori deducția pas-cu-pas pe care a reușit să o modeleze cercetarea timpurie în IA. Ei rezolvă majoritatea problemelor lor folosind judecăți rapide și intuitive.

https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Psychological_evidence_of_sub-symbolic_reasoning-84
79
Reprezentarea cunoștințelor
[modificare \| modificare sursă]
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&veaction=edit&section=5
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&action=edit&section=5
O ontologie reprezintă cunoștințele ca un set de concepte în cadrul unui domeniu și relațiile dintre aceste concepte.

Reprezentarea cunoștințelor⁠(d)
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Reprezentarea_cuno%C8%99tin%C8%9Belor&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q3478658
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Knowledge_representation-85
80
și ingineria cunoștințelor⁠(d)
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Ingineria_cuno%C8%99tin%C8%9Belor&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1540472
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Knowledge_engineering-86
81
sunt esențiale pentru cercetarea clasică din IA. Unele „sisteme expert” încearcă să reunească cunoștințe explicite posedate de experți într-un domeniu îngust. În plus, unele proiecte încearcă să strângă cunoștințele „de bun simț”, cunoscute oamenilor obișnuiți, într-o bază de date care conține cunoștințe extinse despre lume. Printre lucrurile pe care o bază cuprinzătoare de cunoștințe comune ar conține sunt: obiectele, proprietățile, categoriile și relațiile dintre obiecte;



https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Representing_categories_and_relations-87
82
situații, evenimente, stări și timp;
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Representing_time-88
83
cauze și efecte;
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Representing_causation-89
84
cunoștințe despre cunoștințe (ce știm despre ceea ce știu ceilalți);
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Representing_knowledge_about_knowledge-90
85
și multe alte domenii mai puțin bine cercetate. O reprezentare a „ceea ce există” este o ontologie⁠(d): setul de obiecte, relațiile, conceptele și proprietățile descrise formal astfel încât agenții software să le poată interpreta. Semantica acestor elemente este capturată sub formă de concepte, roluri și indivizi din logica descriptivă⁠(d) și sunt, de obicei, implementate drept clase, proprietăți și indivizi în OWL.

https://ro.wikipedia.org/wiki/Ontologie
https://www.wikidata.org/wiki/Q324254
https://ro.wikipedia.org/wiki/Semantic%C4%83
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Logica_descriptiv%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q387196
https://ro.wikipedia.org/wiki/OWL
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-91
86
Cele mai generale ontologii sunt numite ontologii superioare⁠(d), care încearcă să ofere o bază pentru toate celelalte cunoștințe
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Ontologii_superioare&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q3882785
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Ontology-92
87
acționând ca mediatori între ontologiile de domeniu⁠(d) care acoperă cunoștințe specifice despre un anumit domeniu de cunoștințe (domeniu sau arie de interes). Astfel de reprezentări formale ale cunoștințelor pot fi utilizate în indexarea și regăsirea pe bază de conținut,
https://ro.wikipedia.org/wiki/Ontologie
https://www.wikidata.org/wiki/Q324254

https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-93
88
interpretarea scenei,
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-94
89
sprijinirea deciziilor clinice,
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-95
90
descoperirea de cunoștințe (extragerea de inferențe „interesante“ și deducții acționabile din baze mari de date),
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-96
91
și alte domenii.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-97
92
Printre cele mai dificile probleme ale reprezentării cunoștințelor se numără:Raționamentul implicit⁠(d) și problema calificării⁠(d)Multe dintre lucrurile pe care oamenii le cunosc iau forma unor „ipoteze de lucru”. De exemplu, dacă în conversație vine vorba despre o pasăre, oamenii își imaginează de obicei un animal care are dimensiunea pumnului, care cântă și zboară. Niciunul dintre aceste lucruri nu este adevărat despre toate păsările. John McCarthy a identificat această problemă în 1969
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Ra%C8%9Bionament_implicit&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q842421
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Problema_calific%C4%83rii&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q7268636


https://ro.wikipedia.org/wiki/John_McCarthy
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Qualification_problem-98
93
drept problem calificării: pentru orice regulă de bun simț pe care cercetătorii de IA doresc să o reprezinte, există un număr mare de excepții. Aproape nimic nu este pur și simplu adevărat sau fals în felul în care o impune logica abstractă. Cercetarea IA a explorat o serie de soluții la această problemă.


https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Default_reasoning_and_non-monotonic_logic-99
94
Lărgimea cunoașterii generaleNumărul de fapte atomice pe care le știe un om oarecare este foarte mare. Proiectele de cercetare care încearcă să construiască o bază de cunoștințe completă a cunoștințelor comune⁠(d) (de exemplu, Cyc⁠(d)) necesită o cantitate enormă de inginerie ontologică⁠(d) laborioasă - acestea trebuie să fie construite manual, fiecare concept complicat pe rând.

https://ro.wikipedia.org/wiki/Comune
https://www.wikidata.org/wiki/Q1603203
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Cyc&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1147294
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inginerie_ontologic%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1027508
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Breadth_of_commonsense_knowledge-100
95
Forma subsimbolică a unor cunoștințe comuneO mare parte din ceea ce știu oamenii nu este reprezentat ca „fapte” sau „afirmații” pe care le-ar putea exprima verbal. De exemplu, un maestru de șah va evita o anumită poziție de șah pentru că „se simte prea expus”

https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-FOOTNOTEDreyfusDreyfus1986-101
96
sau un critic de artă poate să arunce o singură privire pe o statuie și să-și dea seama că este un fals.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-FOOTNOTEGladwell2005-102
97
Acestea sunt intuiții și tendințe inconștiente și subsimbolice din creierul uman.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Intuition-103
98
Cunoașterea de acest gen informează, sprijină și oferă un context pentru cunoașterea simbolică și conștientă. Ca și în cazul problemelor legate de raționamentul subsimbolic, se speră că IA situată⁠(d), inteligența computațională⁠(d) sau IA statistică va oferi modalități de reprezentare a acestui tip de cunoaștere.

https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=IA_situat%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q4801079
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_computa%C8%9Bional%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1122090
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Intuition-103
98
Planificarea
[modificare \| modificare sursă]
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&veaction=edit&section=6
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&action=edit&section=6
Un sistem de control ierarhic⁠(d) este o formă de sistem de control⁠(d) în care un ansamblu de dispozitive și software de conducere este aranjat într-o ierarhie.
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Sistem_de_control_ierarhic&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q17029359
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Sistem_de_control&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q959968

Agenții inteligenți trebuie să poată să-și stabilească și să îndeplinească obiective. Ei au nevoie de o modalitate de a vizualiza viitorul — o reprezentare a stării lumii și să poată face previziuni cu privire la modul în care acțiunile lor o vor schimba — și să poată face alegeri care maximizează utilitatea (sau „valoarea”) alegerilor disponibile.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Planning-104
https://ro.wikipedia.org/wiki/Utilitate
99
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Information_value_theory-105
100
În problemele de planificare clasică, agentul poate presupune că este singurul sistem care acționează în lume, permițând agentului să se asigure de consecințele acțiunilor sale.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Classical_planning-106
101
Cu toate acestea, dacă agentul nu este singurul actor, atunci este necesar ca agentul să poată raționa sub incertitudine. Aceasta necesită un agent care să nu poată evalua doar mediul său și să facă previziuni, ci și să își evalueze previziunile și să se adapteze pe baza evaluării sale.

https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Non-deterministic_planning-107
102
Planificarea multi-agent⁠(d) utilizează cooperarea și concurența multor agenți pentru a atinge un obiectiv dat. Astfel de comportament emergent⁠(d) este folosit de algoritmi evolutivi⁠(d) și de inteligența de roi.
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Planificarea_multi-agent&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q6934423
https://ro.wikipedia.org/wiki/Cooperare

https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Emergen%C8%9B%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q215772
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Algoritm_evolutiv&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q14489129
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_%E2%80%9Eroi%E2%80%9D
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Multi-agent_planning-108
103
Învățare
[modificare \| modificare sursă]
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&veaction=edit&section=7
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&action=edit&section=7
Învățarea automată este studiul programelor care își pot îmbunătăți automat performanța la o anumită sarcină.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-machine_learning-109
104
A făcut obiectul cercetării IA de la începutul domeniului.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-110
105
Învățarea nesupravegheată⁠(d) este abilitatea de a găsi șabloane într-un flux de intrare, fără a cere unui om să eticheteze mai întâi intrările.
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=%C3%8Env%C4%83%C8%9Bare_nesupravegheat%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1152135
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-111
106
Învățarea supravegheată⁠(d) include atât clasificarea⁠(d), cât și regresia numerică, care necesită etichetarea în prealabil de către om a datelor de intrare. Clasificarea este folosită pentru a determina în ce categorie aparține ceva, după ce a văzut câteva exemple de lucruri din mai multe categorii. Regresia este încercarea de a produce o funcție care descrie relația dintre intrări și ieșiri și prezice modul în care ieșirile ar trebui să se schimbe odată cu schimbarea intrărilor.
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=%C3%8Env%C4%83%C8%9Bare_supravegheat%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q334384
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Clasificare_statistic%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1744628
https://ro.wikipedia.org/wiki/Analiza_de_regresie


https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Machine_learning-112
107
Atât clasificatorii, cât și mașinile de învățare prin regresie pot fi văzuți ca „aproximatori de funcții”, încercând să învețe o funcție necunoscută (eventual implicită); de exemplu, un clasificator de spam poate fi privit ca învățând o funcție care mapează textul unui e-mail într-una din cele două categorii, „spam” sau „non spam”. Teoria învățării computaționale⁠(d) poate evalua cursanții prin complexitate computațională⁠(d), prin complexitatea eșantionului⁠(d) (de câte date este nevoie) sau prin alte noțiuni de optimizare.
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Teoria_%C3%AEnv%C4%83%C8%9B%C4%83rii_computa%C8%9Bionale&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q2462783
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Complexitate_de_calcul&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q5157286
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Complexitatea_e%C8%99antionului&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q18354077
https://ro.wikipedia.org/wiki/Optimizare
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-113
108
În învățarea prin întărire⁠(d),
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=%C3%8Env%C4%83%C8%9Bare_prin_%C3%AEnt%C4%83rire&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q830687
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Reinforcement_learning-114
109
agentul este răsplătit pentru răspunsuri bune și pedepsit pentru cele greșite. Agentul folosește această succesiune de recompense și pedepse pentru a forma o strategie de operare în spațiul problemei.

Prelucrarea limbajului natural
[modificare \| modificare sursă]
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&veaction=edit&section=8
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&action=edit&section=8
Un arbore de parsare⁠(d) reprezintă structura sintactică a unei propoziții conform unei anumite gramatici formale⁠(d).
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Arbore_de_parsare&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q627921
https://ro.wikipedia.org/wiki/Sintax%C4%83
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Gramatici_formale&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q373045

https://ro.wikipedia.org/wiki/Prelucrarea_limbajului_natural
Prelucrarea limbajului natural
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Natural_language_processing-115
110
(PLN) oferă mașinilor posibilitatea de a citi și de a înțelege limbajul uman. Un sistem suficient de puternic de procesare a limbajului natural ar permite interfețele utilizator în limbaj natural⁠(d) și dobândirea de cunoștințe direct din surse scrise de om, cum ar fi textele știrilor. Unele aplicații simple ale procesării limbajului natural includ recuperarea informațiilor⁠(d), extragerea cunoștințelor din texte⁠(d), răspunsul la întrebări
https://ro.wikipedia.org/wiki/%C3%8En%C8%9Belegerea_limbajului_natural

https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Interfe%C8%9Bele_utilizator_%C3%AEn_limbaj_natural&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q3816772

https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Recuperarea_informa%C8%9Biilor&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q816826
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Extragerea_cuno%C8%99tin%C8%9Belor_din_texte&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q676880
https://ro.wikipedia.org/wiki/Sisteme_de_tip_%C3%AEntrebare_-_r%C4%83spuns
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-116
111
și traducerea automată.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Traducere_automat%C4%83
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Applications_of_natural_language_processing-117
112
Multe abordări actuale utilizează frecvențe de co-apariție a cuvintelor pentru a construi reprezentări sintactice ale textului. Strategiile de căutare a cuvintelor-cheie sunt populare și scalabile, dar simpliste; o interogare de căutare după „câine” ar putea să se potrivească doar documentelor cu cuvântul literal „câine” și să rateze un document cu cuvântul „pudel”. Strategiile de „afinitate lexicală” utilizează apariția unor cuvinte precum „accident” pentru a evalua sentimentul⁠(d) unui document. Abordările statistice moderne ale PLN pot combina toate aceste strategii, precum și altele, și ating adesea o acuratețe acceptabilă la nivel de pagină sau de paragraf, dar continuă să lipsească înțelegerea semantică necesară pentru a clasifica bine propoziții izolate. Pe lângă dificultățile obișnuite cu codificarea cunoașterii semantice, PLN semantică existentă scalează, uneori, prea slab pentru a fi viabilă în aplicațiile curente. Dincolo de PLN semantică, scopul final al PLN „narative” este de a încorpora o înțelegere deplină a raționamentului de bun-simț.


https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Analiza_sentimentelor&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q2271421



https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-118
113
Percepție
[modificare \| modificare sursă]
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&veaction=edit&section=9
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&action=edit&section=9
Detectarea elementelor⁠(d) (ilustrată: detectarea muchiilor⁠(d)) ajută IA să compună structuri abstracte informative din datele brute.
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Recunoa%C8%99terea_caracteristicilor&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1005631
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Detec%C8%9Bia_contururilor&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1513153

Percepția automată⁠(d)
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Percep%C8%9Bie_artificial%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q6723726
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Machine_perception-119
114
este abilitatea de a folosi date de intrare de la senzori (cum ar fi camerele (de spectru vizibil sau infraroșu), microfoane, semnale wireless și lidare⁠(d), sonare, radare si senzori tactili⁠(d)) pentru a deduce aspecte ale lumii. Aplicațiile includ recunoașterea vorbirii,
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Lidar&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q504027
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Senzori_tactili&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q7674139

https://ro.wikipedia.org/wiki/Recunoa%C8%99tere_vocal%C4%83
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Speech_recognition-120
115
recunoașterea facială⁠(d) și recunoașterea obiectelor⁠(d).
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Recunoa%C8%99tere_facial%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1192553
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Recunoa%C8%99terea_obiectelor&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1971661
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Object_recognition-121
116
Vederea mașinilor⁠(d) este abilitatea de a analiza intrările vizuale. O astfel de intrare este de obicei ambiguă; un pieton uriaș, de cincizeci de metri, aflat la distanță, poate produce exact aceiași pixeli ca un pieton de dimensiuni normale aflat în apropiere, ceea ce necesită ca IA să judece probabilitatea relativă și rezonabilitatea diferitelor interpretări, de exemplu prin utilizarea modelului său de obiecte pentru a evalua că nu există pietoni de cincizeci de metri înălțime.
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Vedere_artificial%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q844240

https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Computer_vision-122
117
Mișcare și manipulare
[modificare \| modificare sursă]
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&veaction=edit&section=10
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&action=edit&section=10
IA este mult folosită în robotică.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Robotic%C4%83
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Robotics-123
118
Brațele robotice⁠(d) avansate și alți roboți industriali, utilizați pe scară largă în fabricile moderne, pot învăța din experiență cum să se deplaseze eficient în ciuda prezenței frecării și alunecării angrenajelor.
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Bra%C8%9B_robotic&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q40687
https://ro.wikipedia.org/wiki/Robot_industrial
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Configuration_space-124
119
Un robot mobil modern, atunci când i se dă un mediu mic, static și vizibil, își poate determina cu ușurință locația și își poate reprezenta⁠(d) mediul; totuși, mediile dinamice, cum ar fi (în endoscopie) interiorul corpului unui pacient viu, reprezintă o provocare mai mare. Planificarea mișcării⁠(d) este procesul de descompunere a unei sarcini de mișcare în „primitive”, cum ar fi mișcările individuale comune. O astfel de mișcare implică adesea mișcare conformă, un proces în care mișcarea necesită menținerea unui contact fizic cu un obiect.
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Cartografie_robotic%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q2940614
https://ro.wikipedia.org/wiki/Endoscopie
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Planificarea_mi%C8%99c%C4%83rii&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q366872

https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-FOOTNOTETecuci2012-125
120
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Robotic_mapping-126
121
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-127
122
Paradoxul lui Moravec⁠(d) generalizează că abilitățile senzorimotorii de nivel scăzut, pe care oamenii le iau ca atare sunt, în mod contraintuitiv, greu de programat într-un robot; paradoxul este numit după Hans Moravec⁠(d), care a afirmat în 1988 că „este destul de ușor să se facă computerele să prezinte performanțe la nivelul adulților pe testele de inteligență sau la jocul de dame, dar este dificil spre imposibil să capete abilitățile unui copil de un an când vine vorba de percepție și mobilitate”.
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Paradoxul_lui_Moravec&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q2626581
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Hans_Moravec&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q708003
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-128
123
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-129
124
Acest lucru se datorează faptului că, spre deosebire de jocul de dame, dexteritatea fizică a fost o țintă directă a selecției naturale timp de milioane de ani.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Selec%C8%9Bie_natural%C4%83
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-The_Economist-130
125
Inteligența socială
[modificare \| modificare sursă]
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&veaction=edit&section=11
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&action=edit&section=11
Kismet⁠(d), un robot cu abilități sociale rudimentare
https://ro.wikipedia.org/wiki/Kismet
https://www.wikidata.org/wiki/Q912212
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-FOOTNOTE''Kismet''-131
126

Paradoxul lui Moravec poate fi extins la multe forme de inteligență socială.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-132
127
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-133
128
Distribuirea coordonării multi-agent a vehiculelor autonome rămâne o problemă dificilă.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-134
129
Calculul afectiv⁠(d) este o umbrelă interdisciplinară care cuprinde sisteme care recunosc, interpretează, procesează sau simulează afecțiunile⁠(d) umane.
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Calculul_afectiv&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1185804
https://ro.wikipedia.org/wiki/Afectivitate
https://www.wikidata.org/wiki/Q159904
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-FOOTNOTEThro1993-135
130
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-FOOTNOTEEdelson1991-136
131
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-FOOTNOTETaoTan2005-137
132
Printre succesele moderate legate de calculul se numără analiza textuală a sentimentelor⁠(d) și, mai recent, analiza afectivă multimodală, în care IA clasifică afectele prezentate de un subiect înregistrat pe un film.
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Analiza_sentimentelor&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q2271421
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-138
133
Pe termen lung, aptitudinile sociale și înțelegerea emoției umane și a teoriei jocurilor ar fi valoroase pentru un agent social. Capacitatea de a prezice acțiunile altora prin înțelegerea motivelor și a stărilor emoționale ar permite unui agent să ia decizii mai bune. Unele sisteme informatice imită emoțiile și expresiile umane pentru a deveni mai sensibile la dinamica emoțională a interacțiunii umane sau pentru a facilita altfel interacțiunea om-calculator.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Teoria_jocurilor


https://ro.wikipedia.org/wiki/Interac%C8%9Biune_om-calculator
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Emotion_and_affective_computing-139
134
În mod similar, unii asistenți virtuali⁠(d) sunt programați să poarte conversații sau chiar să se pălăvrăgească în glumă; acest lucru tinde să ofere utilizatorilor naivi o concepție nerealistă despre cât de inteligenți sunt de fapt agenții automați existenți.
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Asistent_virtual&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q3467906
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-140
135
Inteligența generală
[modificare \| modificare sursă]
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&veaction=edit&section=12
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&action=edit&section=12
Din punct de vedere istoric, proiectele ca baza de cunoștințe Cyc (1984-) și inițiativa japoneză masivă a sistemelor informatice din generația a cincea⁠(d) (1982-1992), au încercat să acopere amploarea cunoașterii umane. Aceste proiecte timpurii nu au reușit să scape de limitările modelelor logice simbolice necantitative și, în retrospectivă, au subestimat foarte mult dificultatea inteligenței artificiale inter-domeniu. În zilele noastre, marea majoritate a cercetătorilor actuali din IA lucrează în schimb pe aplicații de „IA îngust” mai tractabile (cum ar fi diagnosticul medical sau navigația automobilelor).
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Calculator_de_genera%C8%9Bia_a_cincea&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q2088989


https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-contemporary_agi-141
136
Mulți cercetători prognozează că astfel de „IA înguste" vor lucra în diferite domenii individuale, și în cele din urmă vor fi integrate într-o mașină cu inteligență generală artificială (AGI) combinând majoritatea competențelor înguste menționate în acest articol și într-un anumit punct chiar depășind capacitatea umană în majoritatea sau toate aceste domenii.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83_puternic%C4%83
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-General_intelligence-20
20
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Roberts-142
137
Multe progrese au o semnificație generală, pe mai multe domenii. Un exemplu de mare anvergură este faptul că DeepMind a dezvoltat în 2010 o „inteligență artificială generalizată” care ar putea învăța multe jocuri Atari diferite de una singură și mai târziu a dezvoltat o variantă a sistemului care reușește la învățarea secvențială⁠(d).

https://ro.wikipedia.org/wiki/DeepMind
https://ro.wikipedia.org/wiki/Atari_2600
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Interferen%C8%9B%C4%83_catastrofal%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q16251345
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-143
138
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-144
139
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-145
140
Pe lângă învățarea prin transfer,
https://ro.wikipedia.org/wiki/%C3%8Env%C4%83%C8%9Bare_prin_transfer
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-146
141
descoperirile ipotetice ale IGA ar putea cuprinde dezvoltarea unor arhitecturi reflexive care să se poată implica în metaraționamentul decizional-teoretic și găsirea unui mod de a „absorbi” o bază de cunoștințe cuprinzătoare din întregul web nestructurat.[8] Unii susțin că un fel de „algoritm master” (încă nedescoperit) conceptual simplu, dar matematic dificil, ar putea conduce la AGI.
https://ro.wikipedia.org/wiki/World_Wide_Web
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-FOOTNOTERussellNorvig2009-8
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-FOOTNOTEDomingos2015-147
142
În cele din urmă, câteva abordări „emergente“, privesc la simularea inteligenței umane extrem de îndeaproape, și cred că unele caracteristici antropomorfe, cum ar fi creierul artificial⁠(d) sau simularea dezvoltării copiilor⁠(d) pot ajunge într-o zi într-un punct critic în care apare inteligența generală.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Antropomorfism
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Creier_artificial&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q977260
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Robotic%C4%83_epigenetic%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q5266817
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Brain_simulation-148
143
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-149
144
Multe dintre problemele din acest articol pot necesita, de asemenea, inteligență generală, dacă mașinile trebuie să rezolve problemele așa cum o fac oamenii. De exemplu, chiar și sarcini simple, cum ar fi traducerea automată, necesită ca o mașină să citească și să scrie în ambele limbi (PLN), să urmeze logica (raționamentul) autorului, să știe despre ce se vorbește (cunoștințe) și să reproducă cu fidelitate intenția originară a autorului (inteligență socială). O problemă precum traducerea automată este considerată „IA-completă⁠(d)”, pentru că toate aceste probleme trebuie rezolvate simultan pentru a considera că mașina a atins performanța unui om.

https://ro.wikipedia.org/wiki/Traducere_automat%C4%83

https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=IA-complet&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q2631839
Abordări
[modificare \| modificare sursă]
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&veaction=edit&section=13
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&action=edit&section=13
Nu există o teorie sau paradigmă unificatoare care să ghideze cercetarea de IA. Cercetătorii nu au căzut de acord asupra multor aspecte.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Paradigm%C4%83

https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-150
145
Câteva dintre cele mai îndelungate întrebări care au rămas fără răspuns sunt următoarele: ar trebui inteligența artificială să simuleze inteligența naturală prin studiul psihologiei sau neurobiologiei? Sau biologia umană⁠(d) este irelevantă pentru cercetarea IA, așa cum este biologia păsărilor pentru ingineria aeronautică?
https://ro.wikipedia.org/wiki/Psihologie
https://ro.wikipedia.org/wiki/Neuro%C8%99tiin%C8%9Be

https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Biologie_uman%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q339557
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inginerie_aerospa%C8%9Bial%C4%83
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Biological_intelligence_vs._intelligence_in_general-17
17
Poate fi descris un comportament inteligent folosind principii simple și elegante (cum ar fi logica sau optimizarea)? Sau este neapărat nevoie de rezolvarea unui număr mare de probleme complet independente?
https://ro.wikipedia.org/wiki/Logic%C4%83
https://ro.wikipedia.org/wiki/Optimizare

https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Neats_vs._scruffies-18
18
Cibernetica și simularea creierului
[modificare \| modificare sursă]
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&veaction=edit&section=14
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&action=edit&section=14
În anii 1940 și 1950, mai mulți cercetători au explorat legătura dintre neurobiologie, teoria informațiilor și cibernetică. Unii dintre aceștia au construit mașini care utilizează rețele electronice pentru a expune informații rudimentare, cum ar fi țestoasele⁠(d) lui W. Gray Walter⁠(d) și fiara de la Johns Hopkins.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Neuro%C8%99tiin%C8%9Be
https://ro.wikipedia.org/wiki/Teoria_informa%C8%9Biei
https://ro.wikipedia.org/wiki/Cibernetic%C4%83

https://ro.wikipedia.org/wiki/%C8%9Aestoas%C4%83
https://www.wikidata.org/wiki/Q3532550
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=William_Grey_Walter&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1359845
https://ro.wikipedia.org/wiki/Fiara_de_la_Johns_Hopkins
Mulți dintre acești cercetători s-au adunat pentru întâlnirile Societății Teleologice de la Universitatea Princeton și în Clubul Ratio⁠(d) din Anglia.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Universitatea_Princeton
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Clubul_Ratio&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q3420069
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-AI's_immediate_precursors-151
146
Până în 1960, această abordare a fost în mare parte abandonată, deși elemente ale acesteia aveau să fie reînviate în anii 1980.
Simbolice
[modificare \| modificare sursă]
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&veaction=edit&section=15
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&action=edit&section=15
Când accesul la calculatoarele digitale a devenit posibil la mijlocul anilor 1950, cercetarea IA a început să exploreze posibilitatea ca inteligența umană să poată fi redusă la manipularea simbolurilor. Cercetarea a fost centrată în trei instituții: Universitatea Carnegie Mellon⁠(d), Stanford și MIT, iar după cum este descris mai jos, fiecare și-a dezvoltat propriul stil de cercetare. John Haugeland⁠(d) a numit aceste abordări simbolice ale IA „good old-fashioned AI” („Inteligență artificială simbolică”; în traducere liberă „IA bună ca pe vremuri”).

https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Universitatea_Carnegie-Mellon&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q190080
https://ro.wikipedia.org/wiki/Universitatea_Stanford
https://ro.wikipedia.org/wiki/Massachusetts_Institute_of_Technology
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=John_Haugeland&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1405211
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83_simbolic%C4%83
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-GOFAI-152
147
În anii 1960, abordările simbolice au avut un mare succes în simularea gândirii la nivel înalt în programele demonstrative mici. Abordările bazate pe cibernetică sau pe rețele neurale artificiale au fost abandonate sau împinse în fundal.

https://ro.wikipedia.org/wiki/Cibernetic%C4%83
https://ro.wikipedia.org/wiki/Re%C8%9Bea_neural%C4%83
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-153
148
Cercetătorii din anii 1960 și 1970 au fost convinși că abordările simbolice ar reuși în cele din urmă să creeze o mașină cu inteligență generală artificială și să considere acest lucru scopul țelului lor.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83_puternic%C4%83
Simularea cognitivă
[modificare \| modificare sursă]
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&veaction=edit&section=16
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&action=edit&section=16
Economistul Herbert Simon și Allen Newell au studiat abilitățile de rezolvare a problemelor umane și au încercat să le formalizeze, iar activitatea lor a pus bazele domeniului inteligenței artificiale, precum și ale științei cognitive, cercetării operaționale⁠(d) și științei managementului. Echipa lor de cercetare a folosit rezultatele experimentelor psihologice pentru a dezvolta programe care au simulat tehnicile pe care oamenii le foloseau pentru rezolvarea problemelor.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Herbert_Simon
https://ro.wikipedia.org/wiki/Allen_Newell
https://ro.wikipedia.org/wiki/%C8%98tiin%C8%9Be_cognitive
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Cercetare_opera%C8%9Bional%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q194292
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Teoria_managementului&action=edit&redlink=1

https://ro.wikipedia.org/wiki/Psihologie
Această tradiție, centrată pe Universitatea Carnegie Mellon⁠(d), avea să culmineze în cele din urmă în dezvoltarea arhitecturii Soar⁠(d) în mijlocul anilor 1980.
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Universitatea_Carnegie-Mellon&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q190080
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Soar&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q382944
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-AI_at_CMU_in_the_60s-154
149
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Soar-155
150
Pe bază de logică
[modificare \| modificare sursă]
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&veaction=edit&section=17
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&action=edit&section=17
Spre deosebire de Simon și Newell, John McCarthy a simțit că mașinile nu au nevoie să simuleze gândirea umană, ci ar trebui să încerce să găsească esența raționamentului abstract și a rezolvării problemelor, indiferent dacă oamenii folosesc aceleași algoritmi.
https://ro.wikipedia.org/wiki/John_McCarthy
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Biological_intelligence_vs._intelligence_in_general-17
17
Laboratorul său de la Stanford (SAIL⁠(d)) s-a concentrat pe utilizarea logicii formale pentru a rezolva o mare varietate de probleme, inclusiv reprezentarea cunoștințelor⁠(d), planificarea⁠(d) și învățarea.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Universitatea_Stanford
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Stanford_University_Centers_and_Institutes&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q2931153
https://ro.wikipedia.org/wiki/Logic%C4%83
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Reprezentarea_cuno%C8%99tin%C8%9Belor&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q3478658
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Planificare_automat%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q2631895
https://ro.wikipedia.org/wiki/%C3%8Env%C4%83%C8%9Bare_automat%C4%83
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-AI_at_Stanford_in_the_60s-156
151
Logica a fost, de asemenea, subiectul unor lucrări de la Universitatea din Edinburgh și din alte părți ale Europei, care au condus la dezvoltarea limbajului de programare Prolog și a științei programării logice⁠(d).
https://ro.wikipedia.org/wiki/Universitatea_din_Edinburgh
https://ro.wikipedia.org/wiki/Prolog_(limbaj_de_programare)
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Programare_logic%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q275603
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-AI_at_Edinburgh_and_France_in_the_60s-157
152
Anti-logice sau scruffy
[modificare \| modificare sursă]
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&veaction=edit&section=18
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&action=edit&section=18
Cercetătorii de la MIT (precum Marvin Minsky și Seymour Papert⁠(d))
https://ro.wikipedia.org/wiki/Massachusetts_Institute_of_Technology
https://ro.wikipedia.org/wiki/Marvin_Minsky
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Seymour_Papert&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q335027
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-AI_at_MIT_in_the_60s-158
153
au constatat că rezolvarea unor probleme dificile de vedere⁠(d) și prelucrarea limbajului natural necesită soluții ad-hoc — ei au susținut că nu există un principiu simplu și general (cum ar fi logica) care să captureze toate aspectele comportamentului inteligent. Roger Schank⁠(d) descrie abordările lor „anti-logice” ca fiind „
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Vedere_artificial%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q844240
https://ro.wikipedia.org/wiki/Prelucrarea_limbajului_natural
https://ro.wikipedia.org/wiki/Logic%C4%83

https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Roger_Schank&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q611080
scruffy⁠(d)” (spre deosebire de paradigmele „neat⁠(d)” de la CMU⁠(d) și Stanford).
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Scruffy&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q6984523
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Neat&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q6984523
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Universitatea_Carnegie-Mellon&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q190080
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Neats_vs._scruffies-18
18
Bazele de cunoștințe de bun simț⁠(d) (cum ar fi Cyc⁠(d) a lui Doug Lenat) sunt un exemplu de IA „scruffy”, deoarece trebuie construită manual, concept cu concept.
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Bazele_de_cuno%C8%99tin%C8%9Be_de_bun_sim%C8%9B&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1603203
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Cyc&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1147294
https://ro.wikipedia.org/wiki/Douglas_Lenat
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Cyc-159
154
Pe bază de cunoștințe
[modificare \| modificare sursă]
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&veaction=edit&section=19
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&action=edit&section=19
Când au devenit disponibile computerele cu memorii mari pe la 1970, cercetătorii din toate cele trei tradiții au început să introducă cunoștințe⁠(d) în aplicațiile IA. Această „revoluție a cunoștințelor” a dus la dezvoltarea și desfășurarea sistemelor expert (introduse de Edward Feigenbaum), prima formă cu adevărat de succes a software-ului cu IA. O componentă cheie a arhitecturii de sistem pentru toate sistemele expert este baza de cunoștințe care stochează fapte și reguli care ilustrează IA. Revoluția cunoștințelor a fost determinată și de realizarea faptului că o mulțime de cunoștințe ar fi necesare multor aplicații cu IA simple.
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Reprezentarea_cuno%C8%99tin%C8%9Belor&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q3478658
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Knowledge_revolution-160
https://ro.wikipedia.org/wiki/Sistem_expert
https://ro.wikipedia.org/wiki/Edward_Feigenbaum
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Expert_systems-40
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-161
155
40
156
Subsimbolice
[modificare \| modificare sursă]
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&veaction=edit&section=20
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&action=edit&section=20
Până în anii 1980, progresul în domeniul IA simbolic părea să se blocheze și mulți credeau că sistemele simbolice nu ar putea niciodată să imite toate procesele cunoașterii umane, în special percepția⁠(d), robotica, învățarea și recunoașterea șabloanelor⁠(d). Mai mulți cercetători au început să privească spre abordările „subsimbolice” asupra problemelor specifice IA.
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Percep%C8%9Bie_artificial%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q6723726
https://ro.wikipedia.org/wiki/Robotic%C4%83
https://ro.wikipedia.org/wiki/%C3%8Env%C4%83%C8%9Bare_automat%C4%83
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Recunoa%C8%99terea_%C8%99abloanelor&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q378859

https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Symbolic_vs._sub-symbolic-19
19
Metodele sub-simbolice reușesc să abordeze inteligența fără reprezentări specifice ale cunoașterii.
Inteligență întruchipată
[modificare \| modificare sursă]
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&veaction=edit&section=21
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&action=edit&section=21
Aceasta include IA întruchipată⁠(d), situată, bazată pe comportament⁠(d) și nouvelle⁠(d).
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=IA_%C3%AEntruchipat%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q5370102
https://ro.wikipedia.org/wiki/Situat
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Robotic%C4%83_bazat%C4%83_pe_comportament&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q4880688
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Nouvelle&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q7063962
Cercetătorii din domeniul asociat al roboticii, cum ar fi Rodney Brooks⁠(d), respingeau IA simbolică și s-au concentrat asupra problemelor fundamentale de inginerie care ar permite roboților să se miște și să supraviețuiască.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Robotic%C4%83
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Rodney_Brooks&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q92809
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Embodied_AI-162
157
Munca lor a reînviat punctul de vedere nesimbolic al cercetătorilor timpurii ai ciberneticii din anii 1950 și a reintrodus utilizarea teoriei controlului⁠(d) în IA. Acest lucru a coincis cu dezvoltarea tezei gândirii încorporate⁠(d) în domeniul conex al științei cognitive: ideea că aspecte ale corpului (cum ar fi mișcarea, percepția și vizualizarea) sunt necesare unei inteligențe superioare.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Cibernetic%C4%83
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Control_automat&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q6501221

https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Cogni%C8%9Bie_%C3%AEntrupat%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1335050
https://ro.wikipedia.org/wiki/%C8%98tiin%C8%9Be_cognitive
În cadrul roboticii de dezvoltare, se elaborează abordări de învățare pentru dezvoltare pentru a permite roboților să acumuleze repertorii de abilități noi prin auto-explorare autonomă, interacțiune socială cu profesori umani și utilizarea mecanismelor de orientare (învățare activă, maturizare, sinergii motorii etc.).
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-FOOTNOTEWengMcClellandPentlandSporns2001-163
158
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-FOOTNOTELungarellaMettaPfeiferSandini2003-164
159
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-FOOTNOTEAsadaHosodaKuniyoshiIshiguro2009-165
160
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-FOOTNOTEOudeyer2010-166
161
Inteligență computațională și soft computing
[modificare \| modificare sursă]
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&veaction=edit&section=22
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&action=edit&section=22
Interesul pentru rețelele neurale și „conexionism⁠(d)” a fost relansat de David Rumelhart⁠(d) și alții la mijlocul anilor 1980.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Re%C8%9Bea_neural%C4%83
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Conexionism&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q203790
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=David_Rumelhart&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q93111
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Revival_of_connectionism-167
162
Rețelele neurale artificiale sunt un exemplu de soft computing⁠(d) — acestea sunt soluții la probleme care nu pot fi rezolvate cu o certitudine logică completă și unde o soluție aproximativă este adesea suficientă.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Re%C8%9Bea_neural%C4%83
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Soft_computing&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q738759
Alte abordări de soft computing⁠(d) în IA sunt sistemele fuzzy⁠(d), calculul evolutiv⁠(d) și multe instrumente statistice.
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Soft_computing&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q738759
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Sistem_de_control_fuzzy&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1475705
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Calcul_evolutiv&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1197129
Aplicarea soft computingului în IA este studiată colectiv de disciplina emergentă a inteligenței computaționale⁠(d).
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_computa%C8%9Bional%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1122090
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Computational_intelligence-168
163
Învățarea statistică
[modificare \| modificare sursă]
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&veaction=edit&section=23
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&action=edit&section=23
O mare parte din GOFAI tradiționale s-au împotmolit în mici modificări ad-hoc aduse calculului simbolic care a lucrat pe propriile modele, dar nu s-a generalizat la rezultatele din lumea reală. Cu toate acestea, în jurul anilor 1990, cercetătorii din IA au adoptat instrumente matematice sofisticate, cum ar fi modelele Markov ascunse⁠(d) (HMM), teoria informațiilor și teoria bayesiană a deciziei⁠(d) pentru a compara sau unifica arhitecturile concurente.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83_simbolic%C4%83

https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Model_Markov_ascuns&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q176769
https://ro.wikipedia.org/wiki/Teoria_informa%C8%9Biei
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Teoria_deciziei&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q177571
Limbajul matematic comun a permis un nivel ridicat de colaborare cu mai multe domenii (cum ar fi matematica, economia sau cercetarea operațională⁠(d)).[f] În comparație cu GOFAI, noi tehnici de "învățare statistică", cum ar fi rețelele neurale și HMM, au obținut niveluri mai înalte de precizie în multe domenii practice, cum ar fi data mining, fără a se obține neapărat înțelegerea semantică a seturilor de date. Succesele sporite cu datele din lumea reală au condus la accentul sporit pe compararea diferitelor abordări ale datelor de testare partajate, pentru a vedea care dintre metodele au cea mai bună performanță într-un context mai larg decât cel oferit de modelele idiosincratice; cercetarea AI a devenit tot mai științifică. În prezent, rezultatele experimentelor sunt adesea măsurabile riguros și uneori (cu dificultate) pot fi reproduse.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Matematic%C4%83
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Cercetare_opera%C8%9Bional%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q194292
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-169
https://ro.wikipedia.org/wiki/Extragerea_de_cuno%C8%99tin%C8%9Be_din_date

https://ro.wikipedia.org/wiki/Metod%C4%83_%C8%99tiin%C8%9Bific%C4%83

https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Formal_methods_in_AI-170
164
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-171
165
Diferitele tehnici de învățare statistică au limite diferite; de exemplu, HMM de bază nu poate modela combinațiile posibile infinite ale limbajului natural.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-FOOTNOTENorvig2012-172
166
Criticii remarcă faptul că trecerea de la GOFAI la învățarea statistică implică adesea, de asemenea, abandonarea IA explicabile⁠(d). În cercetarea IGA, unii cercetători avertizează împotriva dependenței excesive de învățarea statistică și susțin că cercetarea continuă a GOFAI va fi totuși necesară pentru a obține informații generale.
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83_explicabil%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q40890078

https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-FOOTNOTELangley2011-173
167
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-FOOTNOTEKatz2012-174
168
Integrarea abordărilor
[modificare \| modificare sursă]Paradigma agentului inteligentUn agent inteligent⁠(d) este un sistem care își percepe mediul și efectuează acțiuni care îi maximizează șansele de succes. Cei mai simpli agenți inteligenți sunt programe care rezolvă probleme specifice. Printre agenții mai complicați se numără ființele umane și organizațiile de ființe umane (cum ar fi firmele). Paradigma permite cercetătorilor să compare direct sau chiar să combine diferite abordări pentru problemele izolate, întrebând care agent este cel mai bun la maximizarea unei „funcții de țintă” date. Un agent care rezolvă o problemă specifică poate folosi orice abordare care funcționează — unii agenți sunt simbolici și logici, unii sunt rețele neurale artificiale subsimbolice și alții pot folosi noi abordări. Paradigma oferă, de asemenea, cercetătorilor un limbaj comun pentru a comunica cu alte domenii — cum ar fi teoria deciziei și economia — care utilizează și ele conceptul agenților abstracți. Construirea unui agent complet necesită ca cercetătorii să abordeze probleme realiste de integrare; de exemplu, deoarece sistemele senzoriale oferă informații nesigure despre mediu, sistemele de planificare trebuie să poată funcționa în prezența incertitudinii. Paradigma agentului inteligent a devenit pe scară largă acceptată în anii 1990.
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&veaction=edit&section=24
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&action=edit&section=24
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Agent_inteligent&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1142726


https://ro.wikipedia.org/wiki/Afacere


https://ro.wikipedia.org/wiki/Re%C8%9Bea_neural%C4%83



https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Intelligent_agents-175
169
Arhitecturi de agent⁠(d) și arhitecturi cognitive⁠(d)Cercetătorii au creat sisteme pentru a construi sisteme inteligente din interacțiunea agenților inteligenți⁠(d) într-un sistem multi-agent.
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Arhitectur%C4%83_de_agent&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q4692093
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Arhitectur%C4%83_cognitiv%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q4386060
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Agent_inteligent&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1142726
https://ro.wikipedia.org/wiki/Sistem_multi-agent
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Agent_architectures-176
170
Un sistem ierarhic de control⁠(d) oferă o punte între IA subsimbolică la nivelurile sale reactive, cele mai scăzute, și IA simbolică tradițională de la cele mai înalte niveluri, unde constrângerile de timp relaxate permit planificarea și modelarea lumii.
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Sistem_ierarhic_de_control&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q17029359
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Hierarchical_control_system-177
171
Unele arhitecturi cognitive sunt personalizate pentru a rezolva o problemă îngustă; altele, cum ar fi Soar, sunt concepute pentru a imita cogniția umană și pentru a oferi o perspectivă asupra inteligenței generale. Extensiile moderne ale Soar sunt sisteme inteligente hibride⁠(d) care includ atât componente simbolice, cât și sub-simbolice.

https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Sisteme_inteligente_hibride&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q2652378
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-178
172
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-179
173
Instrumente
[modificare \| modificare sursă]
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&veaction=edit&section=25
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&action=edit&section=25
IA a dezvoltat un număr mare de instrumente pentru a rezolva cele mai dificile probleme din domeniul informaticii. Câteva dintre cele mai generale dintre aceste metode sunt discutate mai jos.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Informatic%C4%83

Căutarea și optimizarea
[modificare \| modificare sursă]
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&veaction=edit&section=26
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&action=edit&section=26
Multe probleme din IA pot fi rezolvate teoretic prin căutarea inteligentă între multe soluții posibile:
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Search-180
174
Raționamentul poate fi redus la efectuarea unei căutări. De exemplu, demonstrația logică poate fi privită drept căutarea unei căi care conduce de la ipoteză la concluzie⁠(d), în care fiecare pas este aplicarea unei reguli de inferență⁠(d).

https://ro.wikipedia.org/wiki/Premis%C4%83
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Consecin%C8%9B%C4%83_logic%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q374182
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Regul%C4%83_de_inferen%C8%9B%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1068763
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Logic_as_search-181
175
Algoritmii de planificare⁠(d) caută prin arbori de obiective și subobiective, încercând să găsească o cale către un obiectiv țintă, un proces numit analiză mijloc-scop⁠(d).
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Planificare_automat%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q2631895
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Analiz%C4%83_mijloc-scop&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q6804076
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Planning_as_search-182
176
Algoritmii de robotică pentru mișcarea membrelor și pentru apucarea obiectelor utilizează căutări locale⁠(d) în spațiul de configurații⁠(d).
https://ro.wikipedia.org/wiki/Robotic%C4%83
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=C%C4%83utare_local%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1868524
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Spa%C8%9Biu_de_configura%C8%9Bii&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1156912
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Configuration_space-124
119
Mulți algoritmi de învățare utilizează algoritmi de căutare bazați pe optimizare.
https://ro.wikipedia.org/wiki/%C3%8Env%C4%83%C8%9Bare_automat%C4%83
https://ro.wikipedia.org/wiki/Optimizare
Căutările exhaustive simple
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Uninformed_search-183
177
sunt rareori suficiente pentru majoritatea problemelor din lumea reală: dimensiunea spațiului de căutare⁠(d) (numărul de locuri de căutare) crește rapid la cifre astronomice⁠(d). Rezultatul este o căutare care este prea lentă sau nu se termină niciodată. Soluția, pentru multe probleme, este de a folosi „euristica⁠(d)” sau „regula aproximativă” care prioritizează opțiunile în favoarea celor care au mai multe șanse de a atinge un obiectiv și de a face acest lucru într-un număr mai mic de pași.
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Algoritm_de_c%C4%83utare&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q755673
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Cifre_astronomice&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1816844

https://ro.wikipedia.org/wiki/Complexitate_%C3%AEn_timp

https://ro.wikipedia.org/wiki/Euristic%C4%83
https://www.wikidata.org/wiki/Q201413
În unele metodologii de căutare, euristica poate servi, de asemenea, la eliminarea în totalitate a unor alegeri care sunt puțin probabil să conducă la un scop (numită „tăierea ramurilor⁠(d) arborelui de căutare⁠(d)”). Euristica⁠(d) furnizează programului o „estimare a căii celei mai bune” spre care ar putea exista soluția.
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Pruning&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q365738
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Arbore_de_c%C4%83utare&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q621673
https://ro.wikipedia.org/wiki/Euristic%C4%83
https://www.wikidata.org/wiki/Q201413
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Informed_search-184
178
Euristica limitează căutarea soluțiilor într-un eșantion de dimensiune mai mică.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-FOOTNOTETecuci2012-125
120
Un tip foarte diferit de căutare a ieșit în evidență în anii 1990, bazat pe teoria matematică a optimizării. Pentru multe probleme, este posibil să se înceapă căutarea cu o anumită formă de aproximare și apoi să se rafineze această aproximare incremental până când nu mai pot fi făcute îmbunătățiri. Acești algoritmi pot fi vizualizați ca escaladă⁠(d) orbească: se începe căutarea într-un punct aleatoriu din peisaj și apoi, prin salturi sau pași, se continuă mișcarea în sus, până se ajunge în vârf.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Optimizare


https://ro.wikipedia.org/wiki/Escalad%C4%83
https://www.wikidata.org/wiki/Q820272
Alți algoritmi de optimizare sunt simulated annealing⁠(d), beam search⁠(d) și optimizarea aleatorie⁠(d).
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Simulated_annealing&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q863783
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Beam_search&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q2835852
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Optimizare_aleatorie&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q3354463
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Optimization_search-185
179
Un roi de particule⁠(d) care caută minimul global
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Roi_de_particule&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q2072794
https://ro.wikipedia.org/wiki/Maxim_%C8%99i_minim

Calculul evolutiv⁠(d) utilizează o formă de căutare cu optimizare. De exemplu, el poate începe cu o populație de organisme (presupunerile) și apoi le permite să sufere mutații și să se recombine, selectând⁠(d) doar cei mai potriviți indivizi pentru a supraviețui fiecărei generații (rafinarea presupunerilor).
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Calcul_evolutiv&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1197129

https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Select%C3%A2nd&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q995745
Printre algoritmii evolutivi⁠(d) clasici se numără algoritmii genetici, programarea genetică de expresie⁠(d) și programarea genetică⁠(d).
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Algoritm_evolutiv&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q14489129
https://ro.wikipedia.org/wiki/Algoritm_genetic
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Programarea_genetic%C4%83_de_expresie&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q5531551
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Programare_genetic%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q629498
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Genetic_programming-186
180
Alternativ, procesele de căutare distribuite pot fi coordonate prin algoritmi de inteligență a roiului. Doi algoritmi populari de rotire folosiți în căutare sunt optimizarea roiurilor de particule⁠(d) (inspirată de roirea⁠(d) păsărilor) și optimizarea coloniilor de furnici⁠(d) (inspirată de urmele furnicilor).
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_%E2%80%9Eroi%E2%80%9D

https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Optimizarea_roiurilor_de_particule&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q2072794
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Roirea&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q3851846
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Algoritmii_coloniilor_de_furnici&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q460851
https://ro.wikipedia.org/wiki/Formicide
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Society_based_learning-187
181
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-188
182
Logică
[modificare \| modificare sursă]
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&veaction=edit&section=27
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&action=edit&section=27
https://ro.wikipedia.org/wiki/Logic%C4%83
Logica
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Logic-189
183
este folosită pentru reprezentarea cunoștințelor și rezolvarea problemelor, dar poate fi aplicată și altor probleme. De exemplu, algoritmul Satplan⁠(d) utilizează logica pentru planificare⁠(d)

https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Satplan&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q7426446
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Planificare_automat%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q2631895
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Satplan-190
184
și programarea logică inductivă⁠(d) este o metodă de învățare.
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Programare_logic%C4%83_inductiv%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1464197
https://ro.wikipedia.org/wiki/%C3%8Env%C4%83%C8%9Bare_automat%C4%83
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Symbolic_learning_techniques-191
185
În cercetarea IA se folosesc mai multe forme diferite de logică. Logica propozițională⁠(d)
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Logic%C4%83_propozi%C8%9Bional%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q200694
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Propositional_logic-192
186
implică funcții de adevăr⁠(d), cum ar fi „sau” și „non”. Logica de ordinul întâi⁠(d)
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Func%C8%9Bie_de_adev%C4%83r&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q913874
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Logic%C4%83_de_ordinul_%C3%AEnt%C3%A2i&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q4055684
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-First-order_logic-193
187
adaugă cuantificatori⁠(d) și predicate⁠(d) și poate exprima fapte despre obiecte, proprietățile lor și relațiile dintre ele. Teoria mulțimilor vagi atribuie un „grad de adevăr” (între 0 și 1) unor afirmații vagi precum „Alice este bătrână” (sau „bogată”, „înaltă” sau „înfometată”) care sunt prea imprecise din punct de vedere lingvistic pentru a fi complet adevărate sau complet false. Logica fuzzy este folosită cu succes în sistemele de control⁠(d) pentru a permite experților să contribuie cu reguli vagi precum „dacă ești aproape de stația de destinație și te miști rapid, crește presiunea de frânare a trenului”; aceste reguli vagi pot fi rafinate numeric în cadrul sistemului. Logica fuzzy nu reușește să scaleze bine în bazele de cunoștințe; mulți cercetători de IA sunt reticenți față de validitatea inferențelor de logică fuzzy.
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Cuantificator&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q592911
https://ro.wikipedia.org/wiki/Predicat
https://www.wikidata.org/wiki/Q1144319

https://ro.wikipedia.org/wiki/Mul%C8%9Bime_vag%C4%83

https://ro.wikipedia.org/wiki/Logic%C4%83_fuzzy
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Sistemele_de_control&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q959968

https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-195
[g]
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Fuzzy_logic-196
189
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-197
190
Logicile implicite⁠(d), cele nemonotone⁠(d) și circumscrierea⁠(d)
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Ra%C8%9Bionament_implicit&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q842421
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Logic%C4%83_nemonoton%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q2488768
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Circumscrierea&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q5121755
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Default_reasoning_and_non-monotonic_logic-99
94
sunt forme de logică concepute pentru a ajuta la raționamentul implicit și la problema calificării⁠(d). Mai multe extensii de logică au fost concepute pentru a gestiona domenii specifice ale cunoașterii⁠(d), cum ar fi: logica descriptivă⁠(d);
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Problema_calific%C4%83rii&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q7268636

https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Reprezentarea_cuno%C8%99tin%C8%9Belor&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q3478658
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Logica_descriptiv%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q387196
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Representing_categories_and_relations-87
82
calculul de situație⁠(d), calculul de evenimente⁠(d) și calculul fluent⁠(d) (pentru reprezentarea evenimentelor și a timpului);
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Calcul_de_situa%C8%9Bie&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1559077
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Calcul_de_evenimente&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q5416707
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Calcul_fluent&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q5462656
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Representing_time-88
83
calculul cauzal;
https://ro.wikipedia.org/wiki/Cauzalitate
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Representing_causation-89
84
calculul de credință;
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-198
191
și logicile modale⁠(d).
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Logic%C4%83_modal%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q210841
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Representing_knowledge_about_knowledge-90
85
În ansamblu, logica simbolică calitativă este fragilă și scalează rău în prezența zgomotului sau a altei incertitudini. Excepțiile de la reguli sunt numeroase și este dificil pentru sistemele logice să funcționeze în prezența unor reguli contradictorii.

https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-FOOTNOTEDomingos2015chapter_6-199
192
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-200
193
Metode probabilistice pentru raționament incert
[modificare \| modificare sursă]
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&veaction=edit&section=28
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&action=edit&section=28
Clustering prin algoritmul expectation–maximization⁠(d) al datelor de erupție a lui Old Faithful pornește de la o presupunere aleatorie, dar apoi converge cu succes într-o clusterizare precisă a celor două moduri fizice distincte de erupție.
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Algoritmul_expectation%E2%80%93maximization&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1275153
https://ro.wikipedia.org/wiki/Old_Faithful

Multe probleme din IA (de raționament, planificare, învățare, percepție și robotică) necesită ca agentul să funcționeze cu informații incomplete sau nesigure. Cercetătorii de IA au conceput o serie de instrumente puternice pentru a rezolva aceste probleme utilizând metode din teoria probabilităților și din economie.

https://ro.wikipedia.org/wiki/Probabilitate
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Stochastic_methods_for_uncertain_reasoning-201
194
https://ro.wikipedia.org/wiki/Re%C8%9Bea_bayesian%C4%83
Rețelele bayesiene
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Bayesian_networks-202
195
sunt un instrument foarte general, care poate fi folosit pentru un număr mare de probleme: de raționament (folosind algoritmul inferențelor bayesiane),
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inferen%C8%9Ba_bayesian%C4%83
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Bayesian_inference-203
196
de învățare (folosind algoritmul EM⁠(d)),[h]
https://ro.wikipedia.org/wiki/%C3%8Env%C4%83%C8%9Bare_automat%C4%83
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Algoritmul_expectation%E2%80%93maximization&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1275153
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-205
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Bayesian_learning-206
198
planificare⁠(d) (prin utilizarea rețelelor decizionale⁠(d))
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Planificare_automat%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q2631895
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Re%C8%9Belelor_decizionale&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q623966
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Bayesian_decision_networks-207
199
și percepție⁠(d) (utilizând rețele bayesiene dinamice⁠(d)).
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Percep%C8%9Bie_artificial%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q6723726
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Re%C8%9Bele_bayesiene_dinamice&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q3456604
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Stochastic_temporal_models-208
200
Se pot utiliza și algoritmi probabilistici pentru filtrarea, predicția, rafinarea și găsirea de explicații pentru fluxurile de date, ajutând sistemele de percepție⁠(d) să analizeze procesele care apar în timp (de exemplu, modelele Markov ascunse⁠(d) sau filtrele Kalman⁠(d)).
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Percep%C8%9Bie_artificial%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q6723726
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Model_Markov_ascuns&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q176769
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Filtrele_Kalman&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q846780
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Stochastic_temporal_models-208
200
În comparație cu logica simbolică, inferența bayesiană formală este costisitoare din punct de vedere computațional. Pentru ca inferența să fie tractabilă, majoritatea observațiilor trebuie să fie dependente condiționat⁠(d) una de cealaltă. Graficele complexe cu „bucle” (cicluri neorientate) pot necesita o metodă sofisticată, cum ar fi metoda Monte Carlo cu lanțuri Markov⁠(d) , care răspândește un ansamblu de drumuri aleatoare⁠(d) prin întreaga rețea bayesiană și încearcă să conveargă la o evaluare a probabilităților condiționate. Rețelele bayesiene sunt utilizate pe Xbox Live pentru a evalua și a potrivi jucătorii între ei; victoriile și înfrângerile sunt „dovezi” despre cât de bun este un jucător. AdSense utilizează o rețea bayesiană cu peste 300 de milioane de muchii pentru a afla ce reclame să afișeze.

https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Dependente_condi%C8%9Bionat&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q5159264

https://ro.wikipedia.org/wiki/Ciclu_(teoria_grafurilor)
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Metoda_Monte_Carlo_cu_lan%C8%9Buri_Markov&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1191869
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Drumuri_aleatoare&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q856741

https://ro.wikipedia.org/wiki/Xbox_Live
https://ro.wikipedia.org/wiki/Adsense
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-FOOTNOTEDomingos2015chapter_6-199
192
Un concept-cheie, provenit din știința economiei, este cel de „utilitate”: o măsură a cât de valoros este ceva pentru un agent inteligent. S-au dezvoltat instrumente matematice precise care analizează modul în care un agent poate să facă alegeri și să planifice, utilizând teoria deciziei⁠(d), analiza deciziei⁠(d),
https://ro.wikipedia.org/wiki/Utilitate

https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Teoria_deciziei&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q177571
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Analiza_deciziei&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q5249226
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Decisions_theory_and_analysis-209
201
și teoria valorii informației⁠(d).
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Teoria_valorii_informa%C8%9Biei&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q4781602
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Information_value_theory-105
100
Aceste instrumente includ modele, cum ar fi procesele de decizie Markov⁠(d),
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Procesele_de_decizie_Markov&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q176789
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Markov_decision_process-210
202
rețele dinamice de decizie⁠(d),
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Re%C8%9Bele_dinamice_de_decizie&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q623966
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Stochastic_temporal_models-208
200
teoria jocurilor și designul mecanismelor economice⁠(d).
https://ro.wikipedia.org/wiki/Teoria_jocurilor
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Designul_mecanismelor_economice&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q26090
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Game_theory_and_mechanism_design-211
203
Clasificatori și metode statistice de învățare
[modificare \| modificare sursă]
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&veaction=edit&section=29
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&action=edit&section=29
Cele mai simple aplicații de IA pot fi împărțite în două tipuri: clasificatori („dacă sclipește, atunci diamant”) și controlori („dacă lucios, atunci ridică”). Controlorii mai și clasifică însă condițiile înainte de a infera acțiuni și, prin urmare, clasificarea formează o parte centrală a multor sisteme cu IA. Clasificatorii⁠(d) sunt funcții care utilizează aplicarea șabloanelor⁠(d) pentru a determina potrivirea cea mai apropiată. Ele pot fi reglate conform exemplelor, făcându-le foarte atractive pentru utilizarea în IA. Aceste exemple sunt cunoscute ca observații sau șabloane. În învățarea supravegheată, fiecare model aparține unei anumite clase predefinite. O clasă poate fi văzută ca o decizie care trebuie luată. Toate observațiile combinate cu etichetele lor de clasă sunt cunoscute ca un set de date. Atunci când se primește o nouă observație, această observație este clasificată pe baza experienței anterioare.

https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Clasificare_statistic%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1744628
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Aplicarea_%C8%99abloanelor&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1503724






https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Classifiers-212
204
Un clasificator poate fi instruit în diferite moduri; există multe abordări statistice și de învățare automată. Arborele de decizie⁠(d)
https://ro.wikipedia.org/wiki/%C3%8Env%C4%83%C8%9Bare_automat%C4%83
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Arborele_de_decizie&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q16766476
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Decision_tree-213
205
este probabil cel mai utilizat algoritm de învățare automată.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-FOOTNOTEDomingos201588-214
206
Alți clasificatori utilizați pe scară largă sunt rețelele neurale,
https://ro.wikipedia.org/wiki/Re%C8%9Bea_neural%C4%83
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Neural_networks-215
207
algoritmul k-NN⁠(d),[i]
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Algoritmul_celor_k_cei_mai_apropia%C8%9Bi_vecini&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1071612
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-217
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-K-nearest_neighbor_algorithm-218
209
metodele kernel⁠(d), cum ar fi support-vector machine⁠(d) (SVM),[j]
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Metodele_kernel&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q620622
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Support_vector_machine&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q282453
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-220
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Kernel_methods-221
211
modelul gaussian de amestec⁠(d)
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Modelul_gaussian_de_amestec&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q2260434
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Gaussian_mixture_model-222
212
și clasificatorul Bayes naiv.[k]
https://ro.wikipedia.org/wiki/Clasificator_bayesian_naiv
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-224
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Naive_Bayes_classifier-225
214
Performanța clasificatorului depinde în mare măsură de caracteristicile datelor care urmează a fi clasificate, cum ar fi dimensiunea setului de date, distribuția eșantioanelor pe clase, dimensionalitatea și nivelul zgomotului. Clasificatorii bazați pe modele funcționează bine dacă modelul asumat se potrivește extrem de bine pe datele reale. În caz contrar, dacă nu există un model compatibil și dacă singura preocupare este acuratețea (și nu viteza sau scalabilitatea), se știe că clasificatorii discriminatori (în special SVM) tind să fie mai exacți decât clasificatorii bazați pe model, cum ar fi „Bayes naiv” pe cele mai multe seturi de date din practică.


https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Classifier_performance-226
215
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-FOOTNOTERussellNorvig200918.12:_Learning_from_Examples:_Summary-227
216
Rețele neurale artificiale
[modificare \| modificare sursă]
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&veaction=edit&section=30
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83&action=edit&section=30
O rețea neurală este un grup de noduri interconectate, asemănătoare cu vasta rețea de neuroni din creierul uman.
https://ro.wikipedia.org/wiki/Neuron

Rețelele neurale s-au inspirat din arhitectura neuronilor din creierul uman. Un „neuron” simplu N acceptă intrări de la mai mulți neuroni, fiecare dintre ei, atunci când este activat, aruncă un „vot” ponderat pentru sau împotriva activării neuronului N. Învățarea necesită un algoritm de ajustare a acestor ponderi pe baza datelor de antrenament; un algoritm simplu (pe principiul „conectează ce se declanșează împreună⁠(d)”) este de a crește ponderea conexiunii între doi neuroni conectați atunci când activarea unuia declanșează activarea cu succes a altuia. Rețeaua formează „concepte” care sunt distribuite într-o subrețea de neuroni partajați[l] care tind să se activeze împreună; de exemplu, un concept care înseamnă „picior” ar putea fi cuplat cu o subrețea care înseamnă „picior”, care include sunetul pentru „picior”. Neuronii au un spectru continuu de activare; mai mult, ei pot procesa intrările neliniar, în loc să cântărească voturi simple. Rețelele neurale moderne pot învăța atât funcții continue, cât și, surprinzător, operații logice digitale. Rețelele neuronale au avut succese la prezicerea evoluției pieței bursiere și (în 1995) un autovehicul care se conducea în mare parte automat.


https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Conecteaz%C4%83_ce_se_declan%C8%99eaz%C4%83_%C3%AEmpreun%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1277874

https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-228



https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-229
[m]
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-FOOTNOTEDomingos2015Chapter_4-230
217
În anii 2010, progresele înregistrate în rețelele neurale ce utilizează învățarea în profunzime au propulsat domeniul IA în conștiința publică, și au contribuit la o creștere enormă a investițiilor corporative în IA; de exemplu, fuziunile și achizițiile⁠(d) de companii în domeniul IA în 2017 erau de peste 25 de ori mai substanțiale decât în 2015.
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Fuziunile_%C8%99i_achizi%C8%9Biile&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q731112
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-231
218
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-232
219
Studiul rețelelor neurale fără învățare
https://ro.wikipedia.org/wiki/Re%C8%9Bea_neural%C4%83
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Neural_networks-215
207
a început în deceniul anterior creării domeniului cercetării IA, în lucrarea lui Walter Pitts⁠(d) și a lui Warren Sturgis McCulloch⁠(d).
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Walter_Pitts&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q705010
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Warren_Sturgis_McCulloch&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q962174
Frank Rosenblatt⁠(d) a inventat perceptronul⁠(d), o rețea de învățare cu un singur strat, similar cu vechiul concept de regresie liniară.
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Frank_Rosenblatt&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q93018
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Perceptronul&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q690207
https://ro.wikipedia.org/wiki/Regresie_liniar%C4%83
Printre pionierii timpurii ale domeniului se numără și Alexei Grigorevici Ivahnenko⁠(d), Teuvo Kohonen⁠(d), Stephen Grossberg⁠(d),

https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Alexei_Grigorevici_Ivahnenko&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q4196973

https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Teuvo_Kohonen&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q517898

https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Stephen_Grossberg&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q2344753
Kunihiko Fukushima⁠(d), Christoph von der Malsburg, David Willshaw, Shun'ichi Amari⁠(d),
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Kunihiko_Fukushima&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q61904879

https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Shun%27ichi_Amari&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q7505004
Bernard Widrow⁠(d), John Hopfield⁠(d), Eduardo R. Caianiello⁠(d) și alții.
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Bernard_Widrow&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q822778
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=John_Hopfield&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q391237
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Eduardo_R._Caianiello&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q3719774
Principalele categorii de rețele sunt rețelele neurale feedforward⁠(d) sau aciclice (unde semnalul trece într-o singură direcție) și rețele neurale recurente⁠(d) (care permit feedback și memorii pe termen scurt ale evenimentelor de intrare anterioare).
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Re%C8%9Belele_neurale_feedforward&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q5441227
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Re%C8%9Bele_neurale_recurente&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1457734
Printre cele mai populare rețele feedforward sunt perceptronii⁠(d), perceptronii multi-strat⁠(d) și rețelele cu bază radială⁠(d).
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Perceptronii&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q690207
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Perceptronii_multi-strat&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q2991667
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Re%C8%9Belele_cu_baz%C4%83_radial%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q2679684
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Feedforward_neural_networks-233
220
Rețelele neurale pot fi aplicate problemei controlului inteligent⁠(d) (pentru robotică) sau învățării, folosind tehnici precum

https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Controlului_inteligent&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q835100

https://ro.wikipedia.org/wiki/%C3%8Env%C4%83%C8%9Bare_automat%C4%83
învățarea Hebbian⁠(d) („conectează ce se declanșează împreună”), Group method of data handling⁠(d) sau învățare competitivă⁠(d).
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=%C3%8Env%C4%83%C8%9Barea_Hebbian&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1277874
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Group_method_of_data_handling&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q3507155
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=%C3%8Env%C4%83%C8%9Bare_competitiv%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q5156355
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Learning_in_neural_networks-234
221
Astăzi, rețelele neurale sunt adesea antrenate prin algoritmul Backpropagation, care există de pe la 1970 ca invers al diferențierii automate⁠(d) publicate de Seppo Linnainmaa⁠(d)
https://ro.wikipedia.org/wiki/Backpropagation
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Diferen%C8%9Bierii_automate&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q787371
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Seppo_Linnainmaa&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q23682411
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-lin1970-235
222
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-grie2012-236
223
și a fost introdus în rețelele neurale de Paul Werbos⁠(d).
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Paul_Werbos&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q7154300
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-WERBOS1974-237
224
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-werbos1982-238
225
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Backpropagation-239
226
Memoria temporală ierarhică⁠(d) este o abordare care modelează unele dintre proprietățile structurale și algoritmice ale neocortexului⁠(d).
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Memoria_temporal%C4%83_ierarhic%C4%83&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q652594
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Neocortexului&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q726562
https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-Hierarchical_temporal_memory-240
227
Pe scurt, majoritatea rețelelor neurale utilizează o anumită formă de coborâre de gradient⁠(d) pe o topologie neurală creată manual. Cu toate acestea, unele grupuri de cercetare, cum ar fi Uber, susțin că o neuroevoluție⁠(d) simplă, în care prin mutație se generează noi topologii și ponderi de rețele neurale, poate fi competitivă chiar și în fața unor abordări sofisticate cu coborâre de gradient. Un avantaj al neuroevoluției este acela că ar putea fi mai puțin predispusă la a fi blocată într-o „fundătură”.
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Cobor%C3%A2re_de_gradient&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q1199743

https://ro.wikipedia.org/wiki/Uber_(companie)
https://ro.wikipedia.org/w/index.php?title=Neuroevolu%C8%9Bie&action=edit&redlink=1
https://www.wikidata.org/wiki/Q2060528

https://ro.wikipedia.org/wiki/Inteligen%C8%9B%C4%83_artificial%C4%83#cite_note-241
228
Rețele neurale cu feedforward