Pentru Sundar Pichai, CEO Google, lucrurile sunt clare. Prelucrarea informațiilor bazate pe IA (Inteligența Artificială) este una dintre cele mai importante evoluții ale omenirii, chiar mai revoluționară decât descoperirea focului și a electricității, ne-a explicat oficialul la începutul anului, în cadrul unui interviu. Sunt cuvinte puternice, care vin de la un cunoscător în domeniu. Google cu filiala sa Deep Mind, este un jucător de frunte în dezvoltarea inteligenței artificiale, și în tot mai multe produse Google – de la filtre pentru spam în Gmail până la asistentul vocal din sistemul de operare Android – vine integrat software-ul inteligent. Inteligența artificială Deep Mind dezvoltată de Alpha Zero s-a impus în 2017 pe piață, prin învățarea jocurilor clasice Go, șah și Shogi într-un timp foarte scurt, devenind mai bun decât orice jucător uman și chiar mai bun decât versiunile sale anterioare.
Creierul drept model
În spatele IA sunt concepte deprelucrare a informațiilor, care au o vechime de peste 50 de ani și structural se bazează pe creierul uman. Ele sunt fundamental diferite de arhitectura software clasică, datele primite sunt procesate secvențial, conform aceluiași model. Aceasta oferă rezultate cu o precizie de 100%, dar pune precizia înaintea vitezei și schema de prelucrare este statică. Creierul uman este destul de diferit și se confruntă în fiecare secundă cu o cantitate imensă de date pe care trebuie să le prelucreze în timp real. Pentru aceasta, o structură dinamică s-a dovedit mai avantajoasă. Creierul este format din aproximativ 85 miliarde de neuroni, pe fiecare ni-l putem imagina ca pe un mini procesor cu memorie integrată și funcție de procesare a datelor. Văzut individual, un neuron nu este performant, dar în legătură cu numeroși alți neuroni, ce formează o rețea uriașă, care, la rândul ei se împarte în nenumărate rețele funcționale, procesează datele primite conform unei ierarhii sofisticate.
Sistemul învață
O rețea artificială neuronală imită structura de bază a creierului uman. În acest scop sunt simulate unități simple de calcul (neuroni), care sunt ordonate ierarhic în straturi și se conectează între ele prin puncte de legătură (sinapse). Stratul cel mai de jos evaluează informații simple, de exemplu marginile dintr-o imagine și transmite rezultatele către următorul strat superior, care este deja capabil să modeleze marginile. Cu cât mai multe straturi unul peste altul, cu atât mai “adâncă“ este structura neurală (de aici și denumirea de „Deep Learning“) și cu atât complexitatea este mai mare. Pe stratul superior este posibilă clasificarea conținuturilor imaginilor, de exemplu: plaja, casa, câinele sau pisica. Decisivă este abilitatea autonomă de învățare a sistemului: după analizarea a peste 1.000 de fotografii cu căței, în viitor, o rețea neurală artificială este capabilă să identifice în mod independent câini, deoarece punctele de legătură necesare pentru recunoașterea modelului au devenit mai dense între stratul superior și tema celui de mai jos strat. O astfel de rețea nu poate analiza cu ușurință cantități mari de date – dar cu cât mai multe date sunt analizate, cu atât mai bun rezultatul. Structura internă a rețelei se modifică și se optimizează în permanență în funcție de informațiile primite din exterior.
Materia primă a viitorului
Prin IA, se înțelege un program de calculator, care procesează date ca o rețea neurală artificială. Deci este vorba pur despre un software, care poate rula și pe computerul de acasă, dar este mult mai puternic dacă hardware-ul este optimizat pentru această formă specifică de procesare a datelor. Între timp, sunt disponibile procesoare corespunzătoare, Google Tensor Flow Processing Unit (TPU) joacă un rol important, în ceea ce privește smartphone-urile, și Huawei cu Neural Processing Unit (NPU) pe procesorul actual Kirin 970 este în prim plan. Arhitectura acestora se bazează pe un procesor grafic clasic (GPU), deoarece acesta este optimizat pentru calculul în paralel a mai multor unități mici. De asemenea, este nevoie de un hardware specializat deoarece o rețea neurală artificială necesită o putere de calcul enormă atât în timpul instruirii cât și în timpul utilizării.
O cerință suplimentară
În cazul disponibilității unor cantități mari de date, este necesară instruirea rețelei, pentru a produce rezultate bune. Nu este o coincidență, că răspândirea inteligenței artificiale coincide cu creșterea dramatică a puterii de calcul și a bazelor de date digitale – și că giganți, a se citi colectori de date, precum Google fac o activitate de pionierat. Datele culese sunt materia primă a viitorului. Rețelele neurale artificiale pot fi imaginate ca acceleratoare gigantice. Prelucrarea datelor, în special recunoașterea modelului în cantități mari de date, atinge o viteză și precizie considerată anterior imposibilă. Deci computerul deschide domenii noi în care ființa umană era anterior superioră. IA care vizează detectarea tumorilor maligne în radiografii, în timp, le poate recunoaște mai bine decât un medic.
Societate în tranziție
Inteligența artificială aduce și o schimbare a paradigmei sociale: ne-am obișnuit, că un calculator de buzunar poate socoti mai repede decât noi și ne place să folosim calculatoare. Dar acum ne confruntăm cu faptul că în viitor, calculatoarele vor fi conducători auto mai buni, că sunt jucători mai buni de șah și că pun diagnostice medicale mai exacte. Unii experți cred că, mai devreme sau mai târziu fiecare activitate repetitivă, se a executa mai bine de către IA decât de o ființă umană. Societatea se confruntă cu o schimbare fundamentală iar preocupările și incertitudinile care rezultă sunt reflectate în discuția actuală despre pericolele privind inteligența artificială. Această dezbatere trebuie să se desfășoare mult mai intens. Important în acest context, este că IA nu vizează înlocuirea oamenilor cu algoritmi. IA ne va scăpa de activitățile reproductibile și monotone. Un medic nu trebuie să-și mai petreacă multe ore analizând radiografii, în schimb are mai mult timp pentru pacienții săi.
Asistent personal
Este evident că inteligența artificială a ajuns și pe smartphone. Huawei promovează cu hotărâre capabilitățile IA prin modelului său de top P20 Pro, LG a dat modelului G7 și numele ThinQ, iar procesorul Apple A11 are numele suplimentar „Bionic“. Smartphone-ul este dotat cu un nucleu de calculator optimizat pentru rețelele neurale artificiale și asistentul personal, care pe baza informațiilor tot mai precise primite de la senzori, stăpânește arta de a da indicii potrivite la momentul potrivit. „Hey, Google“ este principiul călăuzitor al unei campanii actuale, cu care Google face reclamă asistentului, care este de fapt o interfață, în spatele căreia se ascund mai multe produse IA. Inteligența artificială pe smartphone, va face tehnologia mai intuitivă și astfel mai umană.
LEXICON
>Algoritm – Operațiune aritmetică care rulează conform unei anumite scheme. În domeniul informaticii, algoritmii formează baza programării, fiind vorba despre o colecție de pași de calcul care rezolvă o problemă.
>Alpha Zero – Un program IA dezvoltat de filiala Google Deep Mind. Introdus în decembrie 2017, a învățat jocuri de șah, Go și Shogi și în câteva ore a jucat mai bine decât orice concurent uman. IA a ajuns la această performanță prin antrenament, luptând împotriva ei însăși.
>Deep Learning -O formă specializată a învățării autonome, la care rețeaua neurală artificială este construită într-o structură ierarhică. Deep Learning înseamnă un fel de rețea neurală „adâncă”. Este vorba despre o tehnologie cheie, care a contribuit la progresul inovativ al IA în ultimii ani.
>Procesor grafic (GPU) – Procesoarele grafice constau dintr-un număr mare de unități de calcul (Shader) și se bazează foarte mult pe calculul paralel, deoarece calculele 3D pot fi efectuate rapid și eficient. Din acest motiv, procesoarele grafice sunt baza hardware pentru rețelele neurale artificiale.
>Procesor principal (CPU) – Calculatorul central al unui PC este optimizat pentru executarea rapidă a sarcinilor secvențiale – Parallel Computing este practic opusul.
>Inteligență Artificială – Domeniu al informaticii,care se ocupă de automatizarea comportamentului inteligent și învățarea autonomă. Deoarece termenul „inteligent” nu este clar definit, nici termenul de IA nu este clar definit. Suntem de acord că este vorba despre algoritmi, care găsesc independent cele mai bune soluții pentru probleme concrete.
> Rețele neurale artificiale – Bazele IA, aproape infrastructura lor: sunt simulate unități aritmetice mici (neuroni), care sunt conectate la alți neuroni (sinapse). Dacă este o structură ierarhică cu mai multe straturi, aceasta se numește Deep Learning (învățare profundă).
>Învățare autonomă – O subsecțiune a Inteligenței Artificiale, sunt sistemele informatice care învață pe cont propriu să genereze noi date din cantități mari de date.
>Parallel Computing – Multe operațiuni aritmetice sunt efectuate simultan.
>Robotică – Domeniul interdisciplinar al cunoașterii se ocupă de dezvoltarea mașinilor care sunt controlate de programele de calculator și înlătură munca mecanică de la oameni.
>Tensor Flow – Cel mai important limbaj de programare pentru IA este Open Source și este dezvoltat preponderant de Google.
NOI IMPULSURI PENTRU FIECARE DOMENIU
Tehnologiile bazate pe IA sunt prezente în toate domeniile societății. Modificările sunt mai aproape decât credem noi. Cinci exemple care ilustrează acest lucru.
Supermarket fără casă
La sediul die Seattle, Amazon a deschis primul supermarket fără numerar în 2016, iar de la începutul anului 2018 oricine deține un cont Amazon poate face aici cumpărături. Te loghezi la intrare cu ajutorul smartphone-ului, iei produsele și poți ieși. Amazon folosește o varietate de camere și senzori, care înregistrează când un produs își părăsește locul. Cu ajutorul algoritmilor de învățare sistemul înțelege, când un produs este pus din nou la loc. Mai multe magazine sunt deja planificate.
Drone fără piloți
În cazul condusului autonom, un computer controlează autovehiculul. Algoritmul DroNet (dezvoltat de universitatea Zürich), merge un pas mai departe: dronele zboară controlat pe străzile unui oraș și evită bicicliști sau vehicule. Pentru controlul acestora este suficientă IA a unei camera normale. Realizarea unei drone autonome pentru livrări pachete la domiciliu sau intervenții de salvare este avută în vedere.
Diagnoză prin computer
Software-ul de diagnosticare, dezvoltat de start-up-ul fondat în Oxford, Optellum, face ca pe baza scanurilor toracelui, cancerul pulmonar să poată fi detectat mai bine decât un medic. O procedură similară pentru bolile de inimă oferă direct recomandări de tratament.
Evaluatorul automat pentru auto
O companie start-up din Londra, Tractable, a dezvoltat un program, care poate evalua deteriorarea mașinii. Baza este un algoritm de învățare, care a fost instruit cu milioane de poze cu mașini deteriorate. În cazul unei daune, este suficient să trimiți fotografii companiei de asigurări după care în câteva secunde primești o estimare a costurilor și, în mod ideal, câteva minute mai târziu transferul de banii. Și acesta este doar începutul: experții sunt de părere că IA va revoluționa întreaga industrie a asigurărilor.
IA în agricultură
La nivel mondial sunt dezvoltate tot mai multe tehnologii, care utilizează pentru diagnosticare modele dezvoltate pe baza sistemelor IA. De exemplu, start-up-ul Acrai din München a dezvoltat un robot, care trece peste parcele și îndepărtează mecanic buruienile cu ajutorul unui fel de săpăligă. La bază stă IA, care poate distinge culturile de buruieni. Când această soluție este pregătită a fi lansată pe piață, o agricultură durabilă fără erbicide va fi mult mai ușor de implementat decât acum. 
PERICOLE DATORATE IA
Recunoaștere, evaluare și categorisire – inteligența artificială nu pare amenințătoare. Dar vizionarul Elon Musk (SpaceX, Tesla) avertizează asupra IA, pe care o consideră „mult mai periculoasă decât armele nucleare“.
Proiect Maven
De ce sunt necesare avertismentele, ne arată proiectul Maven demarat de Ministerul de Apărare al SUA. La introducerea dronei militare, Google a dorit să contribuie cu know-how la integrarea software-ului propriu IA Tensor Flow. Prin intermediul inteligenței artificiale, dronele pot reacționa mai autonom și în situații de război. Dar, simultan cu reducerea numărului de persoane responsabile, scad și inhibițiile etice în timpul acțiunilor de luptă. Între timp, Google a încetat colaborarea. CEO-ul Google, Sundar Pichai, enumeră pe blogul său șapte reguli referitoare la IA, care reflectă spiritul companiei „Don’t be evil“. Desigur, este discutabil dacă vor fi sau pot fi puse în aplicare.
Social Scoring
Inteligența artificială pare ideală și pentru viitorul sistem de creditare chinezesc, informații despre acesta ajungând în presă la sfârșitul anului trecut. Astfel, pentru evaluarea bonității, a practicilor de plată, a cazierului judiciar și a numeroase alte informații, începând cu 2020, fiecare cetățean din China va trebui să se supună unei evaluări sociale. Se presupune că astfel se influențează perspectiva sa din punct de vedere economic, juridic și social. IA ar putea crea un sistem prin care să integreze locul, activitățile, mediul social și multe alte informații în scorul final. Prin urmare, fiecare ființă umană ar trebui să decidă, dacă își limitează perspectivele prin contactul cu persoane suspectate a fi dubioase din punct de vederepolitic sau moral. Mai mult, IA ar putea recunoaște cu ușurință o dietă nesănătoasă sau un stil de viață sedentar pe baza comportamentului la cumpărături și a profilului de mișcare, oferind inclusiv o evaluare. Astfel, orice abatere de la norma prescrisă de stat ar putea fi recunoscută și sancționată, ceea ce promovează autocenzura sub forma unui comportament pro activ bun.
Deep Fakes
IA ar putea influența societatea și în alte moduri. Cel târziu începând cu 2017, circulă clipuri pentru adulți în care sunt montate chipurile celebrităților. La Deep Fakes din mai mult de o mie de fotografii, este calculat chipul real inclusiv mimica pe care acești subiecți (celebrități etc.) ar fi avut-o într-o situație complet diferită. De exemplu, specialiștii Deep Fake au dovedit că prin această tehnică se poate crea un Barack Obama, care să-l insulte pe Donald Trump. Cu ajutorul acestei tehnologii IA, în curând, oamenii creduli pot fi manipulați în orice direcție, iar scepticii contrați cu argumente video credibile.
IA ȘI PERFORMANȚA
Pagina de internet Anandtech. com specializată pe analiza procesoarelor pentru PC-uri și SoC de smartphone-uri, s-a preocupat intens la începutul anului cu performanțele rețelelor neurale pe smartphone-uri. În lipsa alternativelor disponibile, specialiștii din domeniul semiconductorilor au recurs la testul Benchmark Master Lu disponibil doar în limba chineză, care utilizează secțiunea de test IA pentru a măsura capacitățile IA ale procesoarelor moderne Qualcomm și Huawei. Testul Benchmark utilizează trei structuri diferite ale rețelelor neurale, pentru clasificarea imaginilor. Printr-o așa-numită bibliotecă Tensor Flow, Benchmark-ul IA poate rula și pe procesoare normale fără rețele neurale.
Performance-Boost IA
Desigur, o astfel de simulare a unei rețele neurale folosind un procesor normal va avea un impact semnificativ asupra performanței. Deci, clasificarea imaginilor a avut loc pe un DSP hexagonal (Procesor de semnal digital de la Qualcomm) cu un așa-numit SNPE Framework, de cinci până la opt ori mai repede decât pe smartphone-uri, care trebuie să realizeze sortarea cu ajutorului procesoarelor normale.
Hi Silicon HiAI unitatea din Kirin 970 a Matei 10, care, potrivit Huawei, este specializată doar pe rețele neurale face încă un pas înainte, algoritmul ResNet a reușit, sortează imaginile la HiAI de patru ori mai repede decât la Hexagon în Snapdragon 835. Diferențe similare în eficiență: sistemele mai rapide IA, specializate, necesită doar o fracțiune din energia procesoarelor predecesoare normale care aveau la bază software pentru emulații.
NPU deschide orizonturi noi
Rezultate semnificativ mai rapide, cu consum redus de energie – nu trebuie să fii profet, pentru a prezice un viitor de succes pentru NPU pe smartphone. Soluțiile convenționale pentru toate sarcinile, care se referă la recunoaștere, sortare și clasificare, vor fi preluate în curând de structuri IA. Și multe sarcini ale unui smartphone care încă se mai lovesc de performanță insuficientă și consum mare de energie, vor fi în curând uzuale.
IA pe smartphone
Printre altele, la Huawei P20 parametrii cum ar fi timpul de expunere, ISO și potrivirea culorilor, sunt adaptate în timp real în funcție de subiect, spectrul se întinde de la „câine“ până la „apus de soare“. Algoritmul IA este responsabil pentru recunoașterea motivului și optimizarea fotografiilor. Dacă se fotografiază o coală A4 cu text, este activat modul „Document“, în care marginile sunt automat decupate și îndreptate. Cât de complexe sunt algoritmele, care lucrează în fundal, ne ilustrează modul „Mâncare“, pentru care Huawei a colaborat cu fotografi specializați pe mâncare din diverse țări, pentru a reda fotografiile la un nivel de artă. De exemplu, cum ar fi modul în care mâncarea este percepută în diverse culturi – din punct de vedere al culorilor, IA tratează o pizza altfel decât tratează un platou cu sushi. La camera modelului G7 ThinQ (pagina 20), LG are o abordare similară. Și aplicația Google Lens este specializată pe recunoașterea imaginilor, iar IA este utilizată pentru traducerea unui meniu sau pentru identificarea raselor de câini, tipurilor de plante sau pentru atracții turistice ori pentru a oferi informații relevante. Pentru accesarea bazei de date necesare pentru recunoașterea obiectelor este nevoie de o conexiune la internet. O diferență importantă față de smartphone-ul Huawei P20, la care analiza imaginilor are loc direct din telefon. Compania Huawei a dezvoltat tehnologia IA în laborator cu milioane de fotografii.
Vorbire/traducere
Microsoft împreună cu Huawei au dezvoltat aplicația „Translator“, care traduce texte (și din imagini) direct pe dispozitiv. Rezultatele sunt totuși modeste și ne demonstrează că anumite aplicații IA nu pot funcționa fără putere de calcul și sincronizarea datelor în Cloud. Recunoașterea vocală face parte din această categorie, motiv pentru care asistentul Google și Siri lucrează offline doar rudimentar.
Optimizarea sistemului
Google a dezvoltat „acumulatorul adaptiv“ pentru Android P. Algoritmul IA învață care sunt aplicațiile des utilizate. Acestora li se alocă suficiente rezerve de performanță, iar resursele sunt limitate pentru toate cele utilizate rar până la deloc. Asemănătoare este situația și în cazul „luminozității automate“: sistemul analizează, care sunt împrejurările în care utilizatorul preferă o luminozitate mai mare și o optimizează automat în timp.
Procesoare și mai multe
Pentru a aduce IA pe smartphone, producătorii au abordări diferite. Acest lucru îngreunează dezvoltarea aplicațiilor. Abordările tehnice, utilizate de producătorii de smartphone-uri și procesoare, pentru a aduce inteligența artificială pe smartphone diferă semnificativ. Acest lucru influențează și ceea ce este posibil cu rețelele neurale.
Apple
Apple a fost primul producător, care cu Siri a adus funcționalitatea IA pe smartphone. Dar calculele necesare pentru Siri au loc în Cloud, ceea ce presupune o conexiune la internet. Între timp, pe iPhone se găsesc și alte aplicații predestinate rețelelor neurale, ca de exemplu măștile de animale care sunt animate în funcție de mimica utilizatorului (ani-moji) sau Face ID. Cel puțin Face ID trebuie să funcționeze fără conectare online, și astfel nu este surprinzător că Apple oferă de exemplu procesorului cu numele A11 Bionic și abilități IA. Acesta vine de la un motor neural dual core, care execută 600 miliarde de operații pe secundă și este susținut de procesorul Apple dezvoltat în regim propriu. Pare exclus, ca Siri să se mute pe smartphone în viitorul apropiat. Baza de cunoștințe disponibilă asistentului este prea mare pentru ca ea să se poată muta complet în memoria smartphone-ului.
Qualcomm
La Snapdragon 845, Qualcomm lasă rețelele neurale să calculeze cu o combinație între procesorul digital Hexagon, procesorul grafic Adreno și cel Kryo și susține că a obținut o creștere a performanței până la un factor de 3, comparativ cu procesorul 835. Astfel, americanii aproape că ar fi ajuns la nivelul Huawei (vezi chenarul IA și performanța). Dar nu este exclus, că anumite aplicații, care conectează utilizarea IA cu alte calcule, să ruleze mai încet, deoarece în acest caz DSP, GPU și/sau CPU trebuie să execute în paralel două sarcini.
Huawei
Huawei mizează pe Neural Processing Unit numită HiAI, care este perfect optimizată pentru IA, ceea ce se merită la viteză și eficiență. HiAI sprijină cadrele populare precum Caffe sau Tensor Flow, pe baza cărora programatorii dezvoltă aplicații IA. Comparativ cu aplicațiile normale, care trebuie să ruleze pe procesoare ARM cu Android, aplicațiile IA necesită o optimizare la diverse sisteme – pe multe smartphone-uri fără rețele neurale nu funcționează deloc. Optimizarea necesară mărește efortul dezvoltatorilor cu o bază relativ slabă de smartphone-uri high end, pe care pot fi utilizate serviciile IA.
Smartphone-ul IA din viitorul apropiat
Rolul de asistent personal va fi îmbunătățit în continuare. Smartphone-urile vor putea să înțeleagă utilizatorul, să planifice pașii următori și să ia măsurile corespunzătoare, chiar și fără a-l informa în mod explicit despre asta. „Vor înțelege cine ești, ce vrei și când“, prezice Gartner. Ca exemplu este dat domeniul Smart Home. Smartphone-ul ar putea activa aspiratorul, când nu e nimeni acasă sau poate aprinde cuptorul cu 20 minute înainte să ajungi acasă.
Răspuns la sentimente
Smartphone-ul va fi în stare, ca pe baza senzorilor disponibili și cu o analiză îmbunătățită a vocii să recunoască starea emoțională a utilizatorului. Rolul de asistent personal devine și mai important de exemplu, prin IA care pune la îndoială comportamentul („Chiar vrei să conduci mașina acum??“). În plus, asistenții vocali, cum ar fi Alexa sau Siri, își pot perfecționa abilitățile de dialog.
Recunoașterea limbii și a obiectelor
Aplicația Google pentru recunoașterea imaginilor este în stare să detecteze un număr mare de obiecte în timp real. Aceste abilități vor continua să se îmbunătățească în viitorul apropiat. Recunoașterea obiectelor în timp real i se alătură recunoașterea vocală, care face posibilă traducerea simultană. Astfel, în concediu smartphone-ul poate funcționa ca interpret.
Profil personal
Telefonul inteligent va colecta chiar mai multe date despre utilizatorii săi (decât o face în prezent), date pe care le va utiliza pentru a crea profiluri personale. Acest lucru este interesant pentru companiile de asigurări, de exemplu, care pot oferi contracte personalizate – cei care călătoresc mult ar putea plăti sume mai mari pentru asigurarea de mașină și cea de locuință. În Europa, datorită protecției puternice a datelor acest lucru este inimaginabil, alte țări precum China văd tema din complet altă perspectivă.
Fără parole
În curând parolele vor deveni inutile, deoarece combinația dintre algoritmii de învățare și tehnologia senzorilor biometrici asigură proceduri de autentificare simple și sigure. De exemplu, este posibilă analizarea lungimii pasului și intensitatea de apăsare, pentru a debloca ecranul, dacă ești pe drum și apeși pe touchscreen.
