Ce este inteligența artificială și cum învață

La auditul din „Identitatea ta digitală" ai văzut câte date adună aplicațiile despre tine. Firesc apare întrebarea: ce fac ele cu munți întregi de asemenea date? O parte din răspuns ți-l dă chiar telefonul tău în fiecare dimineață — se deblochează când îți vede fața. Nimeni nu i-a scris o regulă de genul „Andrei are ochii căprui și o aluniță pe obraz". A învățat singur, din exemple. Despre acest fel de „a învăța" e lecția de azi.

La finalul lecției vei ști să explici cum învață un sistem de inteligență artificială din exemple, să recunoști trei situații în care îl folosești deja și să identifici de ce — și când — greșește.

Reguli scrise sau exemple date

Programele pe care le-ai scris până acum funcționau pe reguli: „dacă scorul trece de 10, afișează felicitări". Programatorul gândește regula, calculatorul o execută. Pentru unele probleme însă, nimeni nu poate scrie regulile. Încearcă să descrii în pași exacți cum deosebești o pisică de un câine într-o poză. Nu iese — tu „pur și simplu vezi".

Reține procentul din schemă: modelul nu „știe", ci estimează cât de probabil e răspunsul. 97% înseamnă „aproape sigur", nu „sigur".

Trei IA pe care le folosești deja

Recunoașterea imaginilor. Deblocarea facială, dar și aplicația care îți grupează pozele după persoane sau îți spune ce plantă ai fotografiat în curtea școlii. Antrenament: milioane de imagini etichetate.

Traducerea automată. A învățat din milioane de perechi de texte traduse de oameni. De asta traduce curgător propozițiile obișnuite, dar se împiedică de expresii: „mi-a sărit muștarul" tradus cuvânt cu cuvânt lasă un englez cu imaginea unui borcan zburător.

Recomandările. Platformele video și de muzică învață din istoricul tău: ce ai privit până la capăt, ce ai sărit, la ce oră. Modelul prezice ce te-ar ține pe platformă și îți umple ecranul cu asta. Util când îți găsește trupa preferată de mâine; mai puțin util când constați că e miezul nopții și tot derulezi.

Unde greșește IA

Un model e exact atât de bun cât exemplele lui. Antrenat mai ales cu poze făcute ziua, va greși mai des noaptea. Antrenat pe voci de adulți, va înțelege mai prost vocile copiilor — poate ai observat că asistentul vocal te pricepe pe tine mai greu decât pe tata. Iar în fața unui caz pe care nu l-a mai întâlnit, modelul nu spune „nu știu": alege varianta cea mai apropiată și o afișează cu seninătate.

Când exemplele sunt strâmbe: biasurile

Imaginează-ți că înveți un model să recunoască „mărul" arătându-i 10 000 de poze — toate cu mere roșii. La primul măr verde, modelul va spune „pară". Nu e prost, e părtinitor: exemplele lui au fost strâmbe, iar strâmbătatea din date se numește bias.

Cu poze de fructe e amuzant. Devine serios când un sistem antrenat pe date strâmbe decide despre oameni — pe cine recunoaște o cameră, cui i se recomandă un anumit conținut. De asta întrebarea „pe ce exemple a fost antrenat?" e una dintre cele mai importante pe care le poți pune despre orice IA. Discutăm în clasă: cine alege exemplele alege, în bună măsură, și răspunsurile.

Exersează

1. Pentru fiecare din cele trei IA din lecție, scrie într-un tabel: ce exemple a primit la antrenament și ce prezice. Un rând per sistem.
2. Telefonul confundă, la deblocare, doi frați gemeni. Explică în două fraze, folosind schema exemple → model → predicție, de ce greșeala asta e de așteptat.
3. Dezbatere în perechi, două minute: aplicația de recomandări știe deja ce videoclipuri îți plac. E un serviciu sau o capcană? Fiecare susține una din tabere, apoi schimbați rolurile.

Provocare: inventează un experiment care demonstrează bias, folosind doar obiecte din clasă. Exemplu de pornire: antrenezi un coleg legat la ochi să recunoască „stiloul" doar prin pipăit, dându-i numai stilouri subțiri — apoi îi dai un marker gros. Descrie experimentul tău în trei pași.