[{"text_idx": "#000001", "text": "Artefarita Intelekto de la komenco"}, {"text_idx": "#000002", "text": "Artefarita Intelekto, au\u0306 AI, ig\u0302as pli kaj pli grava. G\u0302i estas uzata por sciencaj esploroj, sed ankau\u0306 por financoj, transportado, robotoj, medicino kaj tiel plu. Sendube oni c\u0302iutage renkontas AI-on, ec\u0302 se oni ne konscias pri tio, sed kio AI fakte estas kaj kiel g\u0302i funkcias? Por trovi respondon al tiu demando, indas reiri al la komenco, por vidi kiam komputiloj ekestis inteligentaj.Historio de softvaroKomputiloj konsistas el du partoj. La hardvaro estas la fizika aparataro, kiu faras la kalkulojn. Tiu aparataro estas ordonata de la softvaro, la netus\u0302ebla programaro, kiu rakontas al la komputilo, kion g\u0302i devas fari. Unue la softvaro kaj hardvaro estis dezajnataj de la sama persono au\u0306 skipo kaj la programo ne trovig\u0302is en la komputilo. Por uzi programon en tiu tempo, oni devis rearang\u0302i la dratojn de la komputilo, au\u0306 legi la programon de trukarto. Tio s\u0302ang\u0302ig\u0302is c\u0302irkau\u0306 la fino de la 50aj jaroj, kiam la vorto softvaro estis enkondukata kaj la unuaj programlingvoj estis kreataj. Per uzi programlingvon, oni ne plu bezonis rekte alparoli la komputilon, sed uzis interlingvon. Programlingvoj multe pli similas al homaj lingvoj kaj estas pli facile kompreneblaj por homoj. La komputilo poste tradukas la programlingvon al ordonoj, kiujn g\u0302i povas kompreni. La relativa klareco de programlingvoj igis la trovadon de eraroj pli facila kaj la programadon pli efika. Homoj ankau\u0306 ne plu bezonis kompreni la ekzaktan funkcion de la komputilo, sed nur tiun de la programlingvo. Tio ebligis la specialig\u0302on de softvaraj ing\u0302enieroj."}, {"text_idx": "#000003", "text": "Malnovaj komputiloj ofte uzis trukartojn. La komputilo detektas la lokon de la truoj kaj komprenas tion kiel kodon."}, {"text_idx": "#000004", "text": "Dum longa tempo, programoj estis simplaj en la senco ke la komputilo povis c\u0302iam solvi la problemon per sekvi la ordonojn. Esence, la demandoj, kiujn komputiloj devis solvi estis grandaj kalkulaj problemoj. Ili povis esti tre grandaj kaj timigaj, sed per sia kono de la kalkulaj reguloj, la komputilo povis solvi ilin. Tio estis tre utila kiam oni volis ekzemple kalkuli kiom iu devas pagi, au\u0306 ec\u0302 por kalkuli kiel objektoj movig\u0302as en videoludo. Je tiaj taskoj komputiloj rapide ig\u0302is multe pli efikaj ol homoj. Ili kalkulis pli rapide kaj precize kaj povis fari multajn kalkulojn samtempe. Tio ne sufic\u0302is por nomi ilin inteligentaj tamen. Komputiloj estis tre bonaj je kalkulado kaj sekvi regulojn, sed ili ne estis kreemaj. Ili ne povis improvizi, memstare decidi au\u0306 interpreti novajn spertojn. Ankau\u0306 gravas la distingon inter forta kaj malforta AI. Programo, kiu uzas ruzajn trukojn por inteligente solvi unu klason de taskoj, ekzemple sens\u0302oforaj au\u0306toj, estas malforta AI. Forta au\u0306 plena AI ankorau\u0306 ne vere ekzistas. Por atingi fortan AI, programo devas adapteme lerni, rezoni, plani kaj komuniki en naturaj lingvoj. Por tio necesas solvi problemoj de mas\u0302invidpovo kaj naturlingva komunikado unue.S\u0302akoLa sankta gralo de AI estis s\u0302ako. Kvankam s\u0302ako ne s\u0302ajnas la plej utila uzo de AI, g\u0302i estis tre tau\u0306ga problemo, pro tio ke g\u0302i estas sufic\u0302e facile lernebla de homo, sed pli-malpli neebla por neinteligenta komputilo. La kialo estas ke s\u0302ako havas tiom da malsamaj ludpecoj kaj tiom da kvadratoj sur la tabulo, ke la ludo havas ekstreme multe da eblaj statoj. Tio signifas ke kalkuli c\u0302iujn eblajn estontajn situacioj kostus tiom da tempo, ke la komputilo bezonus multajn jarojn por decidi pri la unua movo. Ankau\u0306 granda biblioteko kun c\u0302iuj ludstatoj kaj la plej bona reago al ili ne funkcius. La bezonata kvanto de memoro estus simple tro giganta.La ideo de mas\u0302ino, kiu ludas s\u0302akon estas jam tre malnova. En 1771, Johan von Kempelen kreis la \u201dSchachtu\u0308rke\u201d (S\u0302akturkon), mas\u0302inon kun la aspekto de Turka viro, kiu lau\u0306 von Kempelen kapablis ludi s\u0302akon. Tio mirigis la spektantaron, kiu dum jaroj provis elpensi kiel la mas\u0302ino funkciis kaj multaj gravaj homoj el tiu tempo, kiel Napoleono, ludis kontrau\u0306 g\u0302i. Kompreneble la S\u0302akturko ne vere povis ludi s\u0302akon kaj funkciis per kas\u0302ita homa s\u0302akludisto. La ideo restis tamen kaj denove ekbrulis en la 20a jarcento, kiam komputiloj tiom rapide plibonig\u0302is, ke oni serioze ekkonsideris s\u0302akkomputilojn."}, {"text_idx": "#000005", "text": "La ideoj, sur kiuj s\u0302akkomputiloj estas bazitaj, publikig\u0302is en 1950 de Claude Shannon. En la 50aj jaroj komputiloj ankorau\u0306 ne estis sufic\u0302e fortaj por fari tiom grandajn taskojn, sed tio ne signifas ke oni ne interesig\u0302is pri tio, kion oni estontece povus atingi. Esence tio similas al kvantumaj komputiloj hodiau\u0306. En sia publikaj\u0302o, Shannon pridiskutis kiom giganta la kvanto de ludstatoj fakte estas kaj proponis metodojn por pli efike fronti kontrau\u0306 la problemo. Tiumaniere, oni ne kreus komputilon, kiu perfekte ludas, sed g\u0302i almenau\u0306 bone ludus se oni konsideras la tempon kaj energion, kiun g\u0302i bezonus."}, {"text_idx": "#000006", "text": "La centra koncepto de la programo estus la \u201dtaksfunkcio\u201d. Tiu funkcio uzus diversajn faktorojn, ekzemple la kvanto kaj specoj de ludpecoj sur la tabulo, au\u0306 la libereco de movado de tiuj ludpecoj, por taksi la valoron de ludstato. Tio sonas kompleksa, sed multe similas al tio, kion homa s\u0302akludanto faras. Se oni elektas movon en s\u0302ako, oni devas scii ekzemple kiom da ludpecoj oni havas kaj kiom ili valoras kaj uzi tiujn informojn por elekti valoran movon. Tio kio igas la sistemon de Shannon tiom efika estas ke g\u0302i ne postulas ke oni kalkulu c\u0302iun eblan estontecon por elekti movon. Anstatau\u0306e, li proponis ke la komputilo uzu la taksfunkcion por kalkuli kiom valoraj la eblaj movoj estas kaj poste kiom damag\u0302aj la eblaj reagoj de la kontrau\u0306ulo estus. Tiujn informojn g\u0302i povas kompari por trovi la plej bonan movon en tiu momento. Esence la komputilo do antau\u0306pensas unu movon, sed oni povas teorie igi g\u0302in antau\u0306pensi kiom ajn oni volas. La sola limo estas forto de la komputilo. Unue s\u0302akludistoj estis tre skeptikaj kaj kredis ke komputilo neniam povus venki bonan, homan s\u0302akludiston. Je la fino de la jarcento tamen, pli kaj pli da homoj konvinkig\u0302is, dum komputiloj ig\u0302is pli kaj pli bonaj kaj venkis pli kaj pli bonajn s\u0302akludistojn. La vera venko de komputiloj venis en la 90aj jaroj, kiam la s\u0302akkomputilo Deep Blue ludis kontrau\u0306 la tiama monda c\u0302ampiono Garry Kasparov, uzante metodoj bazitaj sur tiuj de Claude Shannon. En 1996 g\u0302i perdis 2-4, sed en 1997 g\u0302i venkis! Kvankam Kasparov ne konsentis, komputiloj oficiale pli bonis ja s\u0302ako ol homoj. Tamen oni ne kontentis. Oni argumentis ke vera intelekto ankorau\u0306 ne estis atingita, c\u0302ar s\u0302ako ne estis tiom malfacila. La sekva granda defio estis la ludo goo. La oficiala tabulo, sur kiu oni ludas goon, havas 361 spacojn, dum s\u0302ako havas nur 64 kaj la kvanto de eblaj movoj g\u0302enerale estas super 100. Kun tiom da eblecoj, ec\u0302 s\u0302akkomputiloj ne plu funkcias. Malgrau\u0306 tio, la Eu\u0306ropan c\u0302ampionon de goo, Fan Hui, venkis mas\u0302ino en 2015. Pli rimarkinda ec\u0302, estas la fakto ke la programo, AlphaGo, instruis la strategion al si mem."}, {"text_idx": "#000008", "text": "Mas\u0302ina lernadoKiam infano lernas novan kapablon, g\u0302i ne faras tion per detalegaj informoj kaj antau\u0306e elpensitaj metodoj kaj strategioj. G\u0302i simple faras kaj vidas kio funkcias. Estus tre bone se komputiloj lernus sammaniere. Oni ne bezonus mem elpensi la strategiojn por solvi problemojn kaj eble estontece oni ec\u0302 entute ne plu programus komputilojn, sed nur instruus al ili. Hodiau\u0306, grandaj entreprenoj kiel Google, kiu ankau\u0306 ac\u0302etis la entreprenon, kiu kreis AlphaGo, uzas mas\u0302inan lernadon por la plej diversaj celoj. La rekonado de bildoj kaj sonoj, ekzemple, ig\u0302is multe pli facila per mas\u0302ina lernado kaj ankau\u0306 aferoj kiel la rekomendado de produktoj povas uzi mas\u0302inan lernadon. La problemoj en tiaj kampoj s\u0302ajnas tre malsimilaj, sed la kerno de la problemo estas c\u0302iam la sama. Kiam komputilo provas labori kun io nepreciza, ekzemple mane skribitaj adresoj, oni ne povas verki regulojn lau\u0306 kiuj la mas\u0302ino povas interpreti tiujn datumojn. Same kiel homoj, la komputilo bezonas lerni de siaj spertoj por bone fari la taskon. Sed kiel mas\u0302ino povus lerni de siaj spertoj?Por mas\u0302ina lernado ne necesas komputilo. Tio sonas strange, sed unu el la unuaj mas\u0302inoj, kiuj sukcesis plibonig\u0302i surbaze de spertoj, estis farita el 304 alumetaj skatoletoj. La ideo estis elpensita de Donald Michie en 1961, kiu mem konstruis la skatoletaron kaj igis g\u0302in ludi tiktakon (tri en vico), Sur c\u0302iu skatoleto, li desegnis eblan staton de la ludo kaj enmetis diverskolorajn bidojn. Li nomis sian \u201dkomputilon\u201d MENACE kaj instruis al g\u0302i ne per reguloj, sed per ludi 220 ludojn kontrau\u0306 g\u0302i kaj igi g\u0302in lerni de siaj spertoj. C\u0302iam kiam li ludis sian vicon, li malfermis la skatolon, kiu kongruis kun la ludstato kaj elprenis bidon. La koloroj de la bidoj korespondis kun la malsamaj kvadratoj en la ludo, do surbaze de la koloro, Michie sciis kiun kvadraton MENACE elektis. Kompreneble uzi hazardajn bidojn ne donas bonajn strategiojn, do la komputilo preskau\u0306 tuttempe perdis en la komenco, sed g\u0302i ricevis retrokuplon. C\u0302iam kiam MENACE venkis, la skatoletojn c\u0302iuj ricevis tri novajn bidojn en la koloroj, kiujn g\u0302i elektis. Kiam g\u0302i malvenkis, c\u0302iuj skatoloj perdis bidon kaj kiam neniu venkis, c\u0302iu skatolo ricevis nur unu bidon. Tio signifis ke kiam MENACE elektis la g\u0302ustajn kolorojn tuthazarde, g\u0302i ricevis pli da bidoj en tiu koloro, kio igis la s\u0302ancon ke g\u0302i elektus same estontece pli granda. La mala efiko ankau\u0306 okazis, kio igis g\u0302in eviti malbonajn strategiojn. Ig\u0302is klare de la eksperimento ke MENACE rapide iris de perdi c\u0302iujn ludojn al ludi same bone kiel homo kaj kiam Michie s\u0302ang\u0302is sian strategion, MENACE povis sin adapti. En c\u0302i tiu video oni rekonstruis MENACE kaj lasis homojn ludi kontrau\u0306 g\u0302i dum matematika konferenco por vidi kiel g\u0302i lernas. Oni povas mem ludi kontrau\u0306 MENACE per digitala versio.Kompreneble sistemo kun skatoletoj nur funkcias kun tre simplaj ludoj. Por ludi ekzemple s\u0302akon au\u0306 goon, la kvanto de skatoletoj bezonataj multe pli grandus ol la kvanto de steloj en la observebla universo. Por solvi tiun problemon, komputiloj kiel AlphaGo uzas ruzajn metodojn por igi la kalkuladon pli efika kaj uzas softvaron anstatau\u0306 hardvaron (g\u0302i uzas matematikon por priskribi la \u201dreziston\u201d anstatau\u0306 fizikan rezistilon). Malgrau\u0306 tio, la koncepto de MENACE, premii kondutojn, kiuj gvidas al dezirata rezulto, estas universala por mas\u0302ina lernado.La sama principo estis uzata por konstrui mas\u0302inojn, kiuj povas rekoni bildojn. Oni uzis tre simplan kameraon kun malmulte da bilderoj. Per tiu kamerao, oni fotis nigran muron kun blanka geometria figuro kiel kvadrato, triangulo au\u0306 cirklo, au\u0306 ec\u0302 litero. La bilderoj poste estis interpretataj de la mas\u0302ino, kiu konsistis el multege da hazardaj dratoj kaj rezistiloj kun etaj motoroj. La tasko de la mas\u0302ino estis interpreti la figuron kaj meti g\u0302in en kategorion, kiel kvadratoj, trianguloj ktp. Se g\u0302i g\u0302uste elektis, g\u0302iaj motoroj s\u0302ang\u0302as la rezistilojn tiel, ke la konektoj inter tiuj dratoj ig\u0302as pli fortaj. Se g\u0302i malg\u0302uste elektis, la konektoj ig\u0302as malpli fortaj. Tiel oni kreis pozitivan retrokuplon, kiu ebligis al la mas\u0302ino pli kaj pli bone interpreti la bildojn. La mas\u0302ino ec\u0302 povis relerni kiam oni detruis 10% de la dratoj. Bedau\u0306rinde, oni eltrovis ke la sistemo nur funkciis kun simplaj bildoj. Tro kompleksaj bildoj konfuzis g\u0302in, kio haltigis dezajnadon de pli bonaj lernantaj mas\u0302inoj dum longa tempo. Hodiau\u0306 ekzistas programoj, kiuj povas tre facile kategoriigi bildojn kaj, depende de kondic\u0302oj, povas ec\u0302 pli facile fari tion homoj. La sekreto estas ke tiuj programoj ne uzas unu tavolon da konektoj, kiel la rezistiloj en la analogaj mas\u0302inoj, sed pluraj tavoloj, kiuj influas unu la alian, same kiel la c\u0302eloj en la cerbo. La malsamaj tavoloj estas uzataj de la programo por detekti malsamajn rilatojn inter la bilderoj. Tiel parto de la konektoj povas servi por rekonado de geometriaj figuroj, dum alia parto respondecas pri vizag\u0302oj, au\u0306 koloroj. Tio fakte multe similas al kiel la cerbo rekonas bildojn. La diferenco estas ke dum homo devus studi dum jaroj por lerni distingi inter ekzemple centoj de malsamaj plantaj specioj, forta komputilo povas lerni la samon ene de tago. La nura afero kiu gravas, estas ke g\u0302i havu sufic\u0302e da referencmaterialo por lerni kaj sufic\u0302e da komputila forto."}, {"text_idx": "#000009", "text": "Jen skemo de reto por mas\u0302ina lernado. La sagoj indikas la konektojn en la mas\u0302ino, kiuj povas ig\u0302i pli fortaj dum la lernado."}, {"text_idx": "#000010", "text": "La kerna koncepto de artefarita intelekto estas tiom utila, ke g\u0302iaj aplikoj tro vastas por priskribi en c\u0302i tiu artikolo. La montritaj ekzemploj ja montras tamen, ke artefarita intelekto povas esti io simpla kaj tus\u0302ebla kaj ke ec\u0302 simplaj objektoj kiel skatoletoj povas ig\u0302i inteligentaj. Artefarita intelekto do esence ne dependas de la objekto, kiu faras la pensadon, sed la reguloj lau\u0306 kiuj g\u0302i pensas. Alia afero kiu evidentig\u0302as estas ke artefarita intelekto estas nenio \u201dnova\u201d. Kalkulado estis rigardata kiel tasko por la intelekto, g\u0302is oni ekkreis kalkulilojn, kiuj pli rapide kaj precize kalkulis ol homoj. Post tio, s\u0302ako ig\u0302is \u201dla\u201d tasko por inteligentuloj, g\u0302is s\u0302akkomputiloj ekvenkis homojn. Estonte, intelekto estos povi konvinki homojn pri tio ke oni estas homo, sed programoj, kiuj tekste au\u0306 voc\u0302e helpu klientojn ig\u0302as pli kaj pli konvinkaj. G\u0302enerale oni do povas diri ke homoj difinas intelekton kiel c\u0302io, kion komputiloj ankorau\u0306 ne povas, c\u0302iam plialtigante la kriteriojn. Iom maljusta, c\u0302u ne?Mi sxatus danki Rommel MARTINEZ, spertulo pri AI, kiu kontrolis la enhavon de la artikolo. Jen lia persona retejo.Aldona legmaterialo:~cap5605/ai_100_report_0906fnlc_single.pdf "}, {"text_idx": "#000011", "text": "Publikig\u0302o de Shannon pri s\u0302akkomputiloj"}, {"text_idx": "#000012", "text": "Unu penso pri \u201cArtefarita Intelekto de la komenco\u201d"}, {"text_idx": "#000013", "text": "G\u0302i estas tre bona artikolo. Al mi memorigis la mas\u0302inon \u00abel ajedrezista\u00bb ( ), kiu estas elektromagneta, ne komputila. La Artefarita Inteligento (Intelekto) estas unu el plej s\u0302atataj temoj por mi.\nVi havis tre bonan blogon, kaj mi sekvos g\u0302in, mi g\u0302uste trovis g\u0302in kaj mi enmetis vian \u00abrss\u00bb en mia legilo de novaj\u0302oj."}, {"text_idx": "#000014", "text": "G\u0302i estas tre bona artikolo. Al mi memorigis la mas\u0302inon \u00abel ajedrezista\u00bb ( ), kiu estas elektromagneta, ne komputila. La Artefarita Inteligento (Intelekto) estas unu el plej s\u0302atataj temoj por mi."}, {"text_idx": "#000016", "text": "Entajpu viajn informojn sube au\u0306 alklaku piktogramon por ensaluti:"}, {"text_idx": "#000017", "text": "Vi komentas per via konto de ."}, {"text_idx": "#000018", "text": "Vi komentas per via konto de Twitter."}, {"text_idx": "#000019", "text": "Vi komentas per via konto de Facebook."}, {"text_idx": "#000023", "text": "Publikigita de Frank van Hertrooij"}, {"text_idx": "#000025", "text": "Sekvu kun 97 aliaj sekvantoj\nAlready have a account? Log in now."}]