La intel·ligència artificial (IA) és una de les disciplines més fascinants i transformadores de la ciència computacional. En aquest capítol, explorarem els conceptes bàsics de la IA, des dels agents intel·ligents fins als models d’IA feble i forta. També farem un repàs històric dels esdeveniments clau que han marcat l’evolució d’aquesta disciplina.
La intel·ligència artificial es defineix com la capacitat d’una màquina per realitzar tasques que, normalment, requereixen intel·ligència humana. Això inclou habilitats com:
Un agent intel·ligent és un sistema que pot percebre el seu entorn mitjançant sensors i actuar sobre ell mitjançant actuadors. Els agents intel·ligents es classifiquen en diferents tipus segons la seva capacitat per aprendre i adaptar-se:
El robot aspirador Roomba és un exemple d’agent intel·ligent. Utilitza sensors per detectar obstacles i neteja una habitació de manera autònoma, sense necessitat d’intervenció humana.
La intel·ligència artificial té les seves arrels en els anys 50, però ha experimentat un creixement exponencial en les últimes dècades. Aquí tens alguns dels esdeveniments més importants:
Alan Turing va proposar la prova de Turing, un mètode per determinar si una màquina pot exhibir un comportament intel·ligent. La prova consisteix en mantenir una conversa amb una màquina i un humà sense saber qui és qui. Si no es pot distingir, es considera que la màquina és intel·ligent.
Aquest esdeveniment és considerat el naixement de la IA com a disciplina científica. Els investigadors van començar a explorar com les màquines podrien simular la intel·ligència humana.
Deep Blue, un sistema d’IBM, va derrotar el campió mundial d’escacs Garry Kasparov. Aquest fet va marcar un punt d’inflexió en la capacitat de les màquines per superar als humans en jocs complexos.
GPT-3, desenvolupat per OpenAI, és un model de llenguatge que pot generar text, traduir idiomes, i fins i tot programar. Aquest model ha revolucionat el camp del processament de llenguatge natural.
IA feble (o estreta): Sistemes dissenyats per a tasques específiques, com reconeixement d’imatges, traducció automàtica, o sistemes de recomanació. Aquests sistemes no tenen consciència ni comprensió general.
Exemple: Un sistema de reconeixement facial que identifica persones en una foto.
IA forta (o general): Sistemes que poden realitzar qualsevol tasca intel·ligent que un humà pot fer. Aquest tipus d’IA encara no existeix, però és un objectiu a llarg termini.
Exemple: Un robot que pot aprendre qualsevol tasca com ho faria un humà.
IA simbòlica: Basada en la manipulació de símbols i regles lògiques. És útil per a sistemes experts i raonament deductiu.
Exemple: Un sistema expert que diagnostica malalties a partir de símptomes.
IA connexionista: Basada en xarxes neuronals i aprenentatge automàtic. És útil per a tasques com el reconeixement d’imatges o el processament de llenguatge natural.
Exemple: Una xarxa neuronal que reconeix gats en fotos.