Machine Learning

Acum 76 de ani, ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Computer), unul dintre cele mai vechi calculatoare electronice, a fost folosit pentru prima dată în scopuri practice. Acesta a reprezentat o evoluție majoră, fiind capabil să calculeze o traiectorie în 30 de secunde, sarcină ce putea fi realizată de un om în aproximativ 20 de ore, în acea vreme. Acesta cântărea 27 de tone și ocupa un spațiu de 167 m2. Tehnologia a avut o evoluție extrem de rapidă, computerele devenind din ce în ce mai compacte și mai puternice. Astfel, în prezent avem computere de mii de ori mai avansate decât ENIAC chiar în buzunarele noastre.

Tehnologia telefoanelor mobile avansează într-un ritm alert, încorporând de la an la an tehnologii noi ce oferă utilizatorului o gamă variată de opțiuni și mai mult confort, una dintre cele mai noi fiind conceptul de Machine Learning (ML pe scurt). Dar în ce constă mai precis această tehnologie?

Inteligența artificială de tip Machine Learning îi permite sistemului să învețe pe cont propriu spre deosebire de programele obișnuite în care codul este scris de programator. Acesta nu funcționează ca oricare alt program folosind simpli algoritmi, ci algoritmi de învățare, prin urmare programul devine autodidact. Cu cât este utilizat mai mult, cu atât înțelege mai bine ce are de făcut și se adaptează mai ușor la cerințele utilizatorului.

Tehnologia ML a fost implementată de ceva vreme în telefoanele mobile pentru a îndeplini multiple scopuri, unul dintre acestea reprezentându-l amplificarea calității camerelor foto. Spre exemplu, Pixel Neural Core este un chip ce se regăsește lângă procesorul principal al Pixel 4 produs de Google. Acest chip îi conferă camerei capabilitatea de a surprinde toate detaliile, în special într-un peisaj cu lumină. Mai mult, oferă camerei un mod nocturn comparabil cu aparatele foto profesionale. Însă Pixel Neural Core nu are ca scop unic fotografia, acesta joacă și un rol important în recunoașterea facială a device-ului, precum și în recunoașterea vocală sau traducerea audio pentru funcția recorder a telefonului.

Tehnologia ML nu este folosită strict de Google, întrucât alte mari companii, precum Apple, utilizează tehnici asemănătoare pentru telefoanele sale. Pentru a asigura o experiență de calitate a utilizatorului, în telefoanele Iphone s-a implementat o tehnologie similară Pixel Neural Core, numită Neural Engine. Până și Siri, alături de alți asistenți personali (spre exemplu Alexa sau Cortana) au la bază o tehnologie de tip ML.

Prin urmare, tehnologia Machine Learning a adus o importantă schimbare a modului în care vom privi și utiliza inteligența artificială, dezvoltarea ei facilitând viața cotidiană și nu numai. Poate această tehnologie să ne schimbe viitorul? Rămâne de văzut. 

 

Marius Mutu

Membru Departament Educațional

Sindicatul Studenților din Cibernetică (SiSC)