Lankide:Joxemari65/Proba orria

IKZTE-1eko ikasleekin lan egiteko proba-orria

Adibidez:

1.    Informatika eta operazioen ikerketan algoritmo genetiko bat algoritmo ebolutiboen klase handienari dagokion hautespen naturalaren prozesuan inspiratutako metaheuristiko bat da. Algoritmo genetikoak, normalean, kalitate handiko soluzioak sortzeko erabiltzen dira optimizazio eta bilaketa-arazoetan, biologikoki inspiratutako eragileekin erlazionatuz, hala nola mutazioa, gurutzaketa eta hautaketa. Aplikazioen adibide batzuk dira, besteak beste, erabaki-zuhaitzak hobeto burutzeko optimizatzea, sudoku puzzleak konpontzea, hiperparametroen optimizazioa, kausa-inferentzia, etab.

Balia ditzakezue beste iturri batzuetako definizioak ere:

Algorithm [ZT hiztegia]

1. Inform./Mat.

Problema bat ebazteko eman behar diren urratsen deskribapen formala. Programazio-lengoaia baten bidez, algoritmoa ordenagailu batek egikari dezakeen programa bihur daiteke.

algoritmo [EUSKALTERM]

Informatika - Softwarea eta programazioa - Algoritmoak

eu  algoritmo

Definizioa

Problema bat urrats-kopuru finituan ebazteko agindu- edo ekintza-multzo esplizitua.

es  algoritmo

fr  algorithme

en  algorithm

[Hiztegi terminologikoa] [2001]

1. ikaslea: Asier Alaña eta 3. ikaslea Manex Pagola

Aplikazioak:

IAren teknologia eta ikaskuntza automatikoa 2020ko funtsezko aplikazio gehienetan erabiltzen dira, bilaketa-motorretan (adibidez, Google Search), lineako iragarkietan, gomendio-sistemetan (Netflixek, YouTubek edo Amazonek eskainiak), Interneteko trafikoan, publizitate gidatuan (AdSense, Facebook), laguntzaile birtualak (Siri edo Alexa, esaterako), ibilgailu autonomoak (dronak, ADAS eta autoeroapen-autoak barne), hizkuntzaren itzulpen automatikoa (Microsoft Traductor, Google Translate), aurpegi-onarpena (Microsoft's Face ID edo DeepFace) eta irudi-etiketatzea (Facebook,Apple-en iPhoto eta TikTok).

Halaber, milaka aplikazio arrakastatsu erabiltzen dira industria edo erakunde espezifikoetarako arazo espezifikoak konpontzeko. 2017an egindako inkesta batean, bost enpresatik batek adierazi zuen eskaintza edo prozesu batzuetan "IA" sartu zuela. Hona hemen adibide batzuk: energiaren biltegiratzea, diagnostiko medikoa, logistika militarra, erabaki judizialen emaitza iragartzen duten aplikazioak, kanpo-politika edo hornidura-katearen kudeaketa.

Tresnak

IAko ikerketak tresna ugari erabiltzen ditu aurreko helburuak lortzeko. [b)]

Bilaketa eta optimizazioa

IAk problema asko ebatz ditzake soluzio posible asko adimenez bilatuz. [66] Bi bilaketa-mota oso desberdin erabiltzen dira EIn: estatuaren espazioaren bilaketa eta tokiko bilaketa.

Estatuaren espazio-bilaketa

Egoera objektibo bat aurkitzen saiatzeko, balizko egoeren zuhaitz baten bidez bilatzen du estatuaren espazioa. [67] Adibidez, plangintza-algoritmoek xede- eta azpihelburu-zuhaitzak bilatzen dituzte, helburu baterako bidea bilatzen saiatuz, analisi izeneko prozesu batek esan nahi du. [68]

Bilaketa sinple zehatzak[69] oso gutxitan izaten dira nahikoak mundu errealeko arazo gehienetarako: bilaketa-espazioa (bilatu beharreko leku-kopurua) zenbaki astronomikoetara azkar hazten da. Emaitza bilaketa geldoegia edo inoiz erabatekoa da. [12] "Heuristika" edo "erpuruaren arauak" lagungarriak izan daitezke helburu bat lortzeko joera handiagoa duten aukerak lehenesteko. [70]

Kontrako bilaketa joko-programetarako erabiltzen da, hala nola xakean edo Gon. Bilatu zuhaitz baten bidez mugimendu eta kontramugimendu posibleak, postu irabazle bat bilatuz. [71]

Ikaskuntza sakona

Ikaskuntza sakona hainbat neurona-geruza erabiltzen ditu sarearen sarrera-irteeren artean. Geruza ugariek pixkanaka atera ditzakete sarrera gordinaren goiko mailaren ezaugarriak. Adibidez, irudien prozesamenduan, beheko geruzek ertzak identifika ditzakete, eta goiko geruzek, berriz, gizaki batentzat garrantzitsuak diren kontzeptuak identifika ditzakete, hala nola digituak, letrak edo aurpegiak. [111]

Ikaskuntza sakonak izugarri hobetu du programen errendimendua adimen artifizialaren azpieremu garrantzitsu askotan, besteak beste, ikusmen artifiziala, hizketaren ezagutza eta irudien sailkapena[112] eta beste batzuk. Hainbeste aplikaziotan ikaskuntza sakonak hain ondo zergatik funtzionatzen duen ez dakigu 2023tik aurrera. [113] Ikaskuntza sakonaren bat-bateko arrakasta ez zen gertatu beste aurkikuntza edo aurrerapen teoriko baten ondorioz (neurona-sare sakonak eta erretrohedapena pertsona askok deskribatu zituzten, errezitatze-puntua bezain atzean). baina bi faktore direla medio: ordenagailuaren potentzia izugarri handitu izana (abiadura 200 aldiz handitu izana barne, GPUetara aldatuz), eta trebakuntza-datu ugari izatea, batez ere erreferentziako probetarako erabiltzen diren datu erraldoi osatuak, hala nola ImageNet.

Aplikazioak

IA eta ikaskuntza automatikoko teknologia 2020ko funtsezko aplikazio gehienetan erabiltzen dira, besteak beste: bilaketa-motorrak (adibidez, Google Search), lineako iragarkiak, gomendio-sistemak (Netflixek, YouTubek edo Amazonek eskainiak), Interneteko trafikoa, zuzendutako publizitatea (AdSense, Facebook), laguntzaile birtualak (Siri edo Alexa bezalakoak), ibilgailu autonomoak (dronak, ADAS eta auto autonomoak barne), hizkuntzen itzultzaile automatikoak (Microsoft Traductor, Google Translate), aurpegiaren azterketa (Appleren Face ID edo Microsoft eta Googleren FacNet) eta irudien etiketatzea (Facebook, Appleren iPhoto eta Tik Tok).

Arriskuak eta kalteak

Pribatutasuna eta egile-eskubideak

Ikaskuntza automatikoko algoritmoek datu-kopuru handiak behar dituzte. Datu horiek eskuratzeko erabilitako teknikek pribatutasunari, zaintzari eta egile-eskubideei buruzko kezkak sortu dituzte.

Teknologia-enpresek erabiltzaileen datu-sorta zabala biltzen dute, lineako jarduera, geolokalizazio-, bideo- eta audio-datuak barne. Adibidez, ahotsa ezagutzeko algoritmoak eraikitzeko, Amazonek beste batzuek milioika elkarrizketa pribatu grabatu dituzte eta tenpluei horietako batzuk entzun eta transkribatzeko aukera eman diete. Zaintza zabal horri buruzko iritziak beharrezkoak ez direla uste dutenetatik hasi eta argi eta garbi antietikoa eta pribatutasunerako eskubidea urratzen dutenetara artekoak dira.

IAren garatzaileek diote hori dela aplikazio baliotsuak emateko modu bakarra. eta datuak lortzen diren bitartean pribatutasuna babesten saiatzen diren hainbat teknika garatu dituzte, hala nola, datuen agregazioa, desidentifikazioa eta pribatutasun diferentziala. 2016. urteaz geroztik, pribatutasuneko aditu batzuk, hala nola Cynthia Dwork, pribatutasuna berdintasunean ikusten hasi ziren. Brian Christianek idatzi zuen adituek "dakitenaren" auzitik "berarekin egiten ari direnaren" auzira bozkatu dutela. ".

IA sortzailea, maiz, lizentziarik gabeko egile-eskubideak dituzten lanetan gaitzen da, baita irudi edo kode informatiko moduko domeinuetan ere; orduan, irteera "bidezko erabilera" logikaren pean erabiltzen da. Adituak ez daude ados ondasunari dagokionez, eta zer egoeratan mantenduko den logika hori justizia-epaitegietan; faktore garrantzitsuek honako hauek har ditzakete: "autore-eskubideak dituen lanaren erabileraren xedea eta izaera" eta "autore-eskubideak dituen lanaren merkatu potentzialaren gaineko eragina". 2023an, autore garrantzitsuek (John Grishamek eta Jonathan Franzen barne) auzitara eraman zituzten IAko enpresak, beren lana IA sortzailea osatzeko erabiltzeagatik.

5. ikaslea: Jaione Gonzalez Doforno eta 8. ikaslea: Alexander Diez

Arriskuak eta Kalteak

AAk, edozein teknologia indartsuk bezala, onura potentzial eta arrisku potentzialak ditu. AA gai izan daiteke zientzian aurrera egiteko eta arazo larrietarako irtenbideak aurkitzeko. Hala ere, AAren erabilera orokortu den heinean, nahi gabeko hainbat ondorio eta arrisku identifikatu dira.

Informazio okerra

Youtube, Facebook eta beste batzuk sistema mugikorrak erabiltzen dituzte erabiltzaileak eduki gehiagotara bideratzeko. AA-ko programa hauek erabiltzaile-konpromisoa maximizatzeko helburua zuten (hau da, helburu bakarra jendea zelatatzea zen). AAk ikusi zuen erabiltzaileek informazio okerra, konspirazio-teoriak eta eduki afektiboak aukeratzen zituztela, eta, haiei begira egon zitezen, AAk gehiago gomendatzen zituen. Erabiltzaileek gai berari buruzko eduki gehiago ere ikustera jotzen zuten, beraz, AAk jendea iragazki burbuiletara eraman zuen, non informazio oker beraren bertsio anitzak jasotzen zituzten. Honek erabiltzaile asko konbentzitu zituen informazio okerra egiazkoa zela, eta azkenean konfiantza murriztu zuen erakundeetan, komunikabideetan eta gobernuan. AI programak zuzen ikasi zuen helburua maximizatzen, baina emaitza kaltegarria izan zen gizartearentzat. 2016ko AEBko hauteskundeen ondoren, teknologia enpresa handiek arazoa konpontzeko urratsak eman zituzten.

2022an, AA generatiboa irudiak, audioak, bideoak eta testuak sortzen hasi zen, benetako argazki, grabazio, film edo giza idazkeraren bereizezinak direnak. Baliteke aktore txarrek teknologia hau erabiltzea okerreko informazio edo propaganda kopuru handiak sortzeko. Geoffrey Hintonek (lanabes hauen garatzaile instrumentala zena) bere kezka adierazi zuen AA desinformazioari buruz. Googlen lana utzi zuen AA garatzen zuten enpresak libreki kritikatzeko.

Aktore txarrak eta AA armatua

Arma autonomoa gizakiak giza zaintzarik gabe lokalizatu, aukeratu eta atakatzen dituen makina da. 2015az, berrogeita hamar herrialde baino gehiagotan guda-robotak ikertzen ari direla zabaldu zen. Arma hauek bereziki arriskutsutzat hartzen dira hainbat arrazoirengatik: errugabe bat hiltzen badute, ez dago argi nor izan behar den erantzule, ez da oso litekeena ituak modu fidagariran aukeratzea, eta, eskalan sortuz gero, suntsipen masiboko armak bihur daitezke. 2014an, 30 naziok (Txina barne) arma autonomoak debekatzearen alde egin zuten, Nazio Batuek arma konbentzional jakin batzuei buruz egindako Konbentzioaren arabera, baina Estatu Batuak eta beste batzuk ez zeuden ados.

AAk gobernu autoritarioentzat bereziki baliagarriak diren hainbat tresna eskaintzen ditu: espiatzeko software adimendunek, aurpegien errekonozimenduak eta ahotsaren errekonozimenduak zaintza orokorra ahalbidetzen dute; zaintza horrek aukera ematen du ikasketa automatikoak estatuaren etsai potentzialak sailkatzeko eta ezkutatzea galaraz diezaieke; gomendio-sistemek propaganda eta desinformazioa zehaztasun handiz bideratu dezakete, ondorioak maximizatzeko; deepfake-ak eta AA generatiboak desinformazioa sortzeko laguntza eman dezakete.

Terroristek, gaizkileek eta estatu maltzurrek AA armatua erabil dezakete, hala nola gerra digital aurreratua eta arma autonomo hilgarriak.

Ikasketa automatikoa ere gai da hamarnaka mila molekula toxiko diseinatzeko ordu gutxitan.

6. ikaslea: Eneko Larruskain Larretxea

Fikzioan

"Robot" hitza Karel Cic apek-ek sortu zuen 1921 R.U.R. obran, "Rossum-eko robot unibertsalak" izenekoan.

Bizirik irauteko gai diren izaki artifizialak antzinatik agertu dira narrazio-tresna gisa. eta zientzia-fikzioan gai iraunkorra izan dira. [302]

Lan horietako tropa arrunt bat Mary Shelley-ren Frankenstein-ekin hasi zen, non giza sorkuntza bat mehatxua bihurtzen baita bere guregientzat. Besteak beste, Arthur C. Clarke's eta Stanley Kubrick's 2001: A Space Odyssey (1968), HAL 9000, Discovery One espazio-ontziaren ardura duen ordenagailu hiltzailea, The Terminator (1984) eta The Matrix (1999) dituena. Aitzitik, robot leial bitxiak, hala nola The Day the Earth Standing Still (1951) eta Alienseko Bishop (1986), ez dira hain nabarmenak herri-kulturan. [303]

Isaac Asimov-ek Robotikaren hiru legeak sartu zituen liburu eta istorio askotan, batez ere Multivac seriean, izen bereko konputagailu superadimentsu bati buruz. Asimoven legeak makinaren etikaren eztabaida laikoetan sortzen dira maiz;[304] adimen artifizialeko ia ikertzaile guztiak Asimoven legeekin ohituta daude herri-kulturaren bidez, baina, oro har, alferrikako legetzat jotzen dituzte arrazoi askorengatik, eta horietako bat anbiguotasuna da. [305]

9. ikaslea: Leire Insausti

Arriskuak eta Kalteak Bias algoritmikoa eta zuzentasuna

Makinen ikaskuntza-aplikazioak bibalidatu egingo dira datuak ikasten badira. [16] Hau bereziki egia da AI algoritmoak erabiltzen direnean, bere baitan azalezinak direnak ikaskuntza sakonean [164]. Garatzaileek ez dute biasarik existitzen denik jakin ahal izango. [165] Bias sartu ahal izango da entrenamendu datuak aukeratzeko moduagatik eta eredu bat zabaltzeko moduagatik. [166] Biomedikuntzako algoritmo bat erabiltzen bada pertsonak larriki kaltetzeko erabakiak hartzeko (medikuntzan, finantzetan, erreklutamenduan, etxebizitzetan edo poliziatan), orduan algoritmoak kalte eragin dezake biomedikuntzan. Azterketa akademikoaren eremu serioa bihurtu da. Ikerlariek aurkitu dute ez dela beti posible "zuzentasuna" definitzea estereotipo guztiak asetzen dituen modu batean.

IKZTE-2ko ikasleekin lan egiteko proba-orria

Adibidez:

1.    Informatika eta operazioen ikerketan algoritmo genetiko bat algoritmo ebolutiboen klase handienari dagokion hautespen naturalaren prozesuan inspiratutako metaheuristiko bat da. Algoritmo genetikoak, normalean, kalitate handiko soluzioak sortzeko erabiltzen dira optimizazio eta bilaketa-arazoetan, biologikoki inspiratutako eragileekin erlazionatuz, hala nola mutazioa, gurutzaketa eta hautaketa. Aplikazioen adibide batzuk dira, besteak beste, erabaki-zuhaitzak hobeto burutzeko optimizatzea, sudoku puzzleak konpontzea, hiperparametroen optimizazioa, kausa-inferentzia, etab.

Balia ditzakezue beste iturri batzuetako definizioak ere:

Algorithm [ZT hiztegia]

1. Inform./Mat.

Problema bat ebazteko eman behar diren urratsen deskribapen formala. Programazio-lengoaia baten bidez, algoritmoa ordenagailu batek egikari dezakeen programa bihur daiteke.

algoritmo [EUSKALTERM]

Informatika - Softwarea eta programazioa - Algoritmoak

eu  algoritmo

Definizioa

Problema bat urrats-kopuru finituan ebazteko agindu- edo ekintza-multzo esplizitua.

es  algoritmo

fr  algorithme

en  algorithm

[Hiztegi terminologikoa] [2001]

1. ikaslea: Andrea Jaunarena

Tresnen atalean txertatzekoa

Bilaketa lokala

Bilaketa lokalak optimizazio matematikoa erabiltzen du problema bati zenbakizko ebazpena aurkitzeko. Ausazko posizio batetik hasten da, eta, pixkanaka bilaketa egiten joaten da emaitza hoberik aurkitu ezin den arte. Algoritmo hauek hill climbing algoritmo gisa ikus daitezke: paisaiaren zorizko puntu batean bilatzen hasiko gara, eta, gero, jauzien edo urratsen bidez, gure suposizioa gorantz mugitzen jarraituko dugu, gailurrera iritsi arte. Prozesu horri gradiente estokastikoaren jaitsiera deritzo.

Hona hemen hasierako itzulpena: Bilaketa lokalak optimizazio matematikoa erabiltzen du problema bati zenbakizko ebazpena aurkitzeko. Suposizioren batekin hasten da, eta, gero, isuna jartzen zaio, pixkanaka, harik eta fintze gehiago egin ezin diren arte. Algoritmo horiek igoera itsu gisa ikus daitezke: paisaiaren zorizko puntu batean bilatzen hasiko gara, eta, gero, jauzien edo urratsen bidez, gure suposizioa gorantz mugitzen jarraituko dugu, gailurrera iritsi arte. Prozesu horri gradiente estokastikoaren jaitsiera deritzo.

Algoritmo genetikoak

Informatika eta operazioen ikerketan algoritmo genetiko bat algoritmo ebolutiboen klase handienari dagokion hautespen naturalaren prozesuan inspiratutako metaheuristiko bat da

Algoritmo genetikoak ataza konplexuak ebazteko erabiltzen diren optimizazio teknikak dira eta hautespen naturalaren prozesuetan eta genetikan oinarritutak daude.

2. ikaslea: Markel Etxabe

Tresnen atalean txertatzekoa

Espazio egoera bilaketa

Elia bidezko itzupena: Egoera objektibo bat aurkitzen saiatzeko, balizko egoeren zuhaitz baten bidez bilatzen du estatuaren espazioa. [67] Adibidez, plangintza-algoritmoek xede- eta azpihelburu-zuhaitzak bilatzen dituzte, helburu baterako bidea bilatzen saiatuz, analisi izeneko prozesu batek esan nahi du. [68]

Bilaketa sinple zehatzak[69] oso gutxitan izaten dira nahikoak mundu errealeko arazo gehienetarako: bilaketa-espazioa (bilatu beharreko leku-kopurua) zenbaki astronomikoetara azkar hazten da. Emaitza bilaketa geldoegia edo inoiz erabatekoa da. [12] "Heuristika" edo "erpuruaren arauak" lagungarriak izan daitezke helburu bat lortzeko joera handiagoa duten aukerak lehenesteko. [70]

Kontrako bilaketa joko-programetarako erabiltzen da, hala nola xakean edo Gon. Bilatu zuhaitz baten bidez mugimendu eta kontramugimendu posibleak, postu irabazle bat bilatuz. [71]

Itzulpen hobetua: Espazio egoera bilaketak, zuhaitz batean zehar egoera posibleak bilatzen ditu helburu egoera bilatzeko. [67] Adibidez, plangintza-algoritmoek helburu- eta azpihelburu-zuhaitzetan zehar bilatzen dute, helburu baterako bidea lortzen saiatuz, means-ends analysis (MEA) izeneko prozesua erabiliz. [68] [prozesua da edota teknika bat, alegia, problemak ebazteko teknika bat da, adimen artifizialaren (IA) arloan erabiltzen dena, IAn oinarritutako programen bilaketa mugatzeko. JM]

Bilaketa sinple zehatzak[69] oso gutxitan izaten dira nahikoak mundu errealeko arazo gehienetarako: bilaketa-espazioa (bilatu beharreko ingurune-kopurua) zenbaki astronomikoetara azkar hazten da. Emaitza bilaketa geldoegia edo inoiz erabatekoa da. [12] "Heuristikoak" edo "erpuruaren arauak" lagungarriak izan daitezke helburu bat lortzeko joera handiagoa duten aukerak lehenesteko. [70]

Adversarial search is used for game-playing programs, such as chess or Go. It searches through a tree of possible moves and counter-moves, looking for a winning position.[71]

Kontrako bilaketa joko-programetarako erabiltzen da, hala nola xakean edo Gon. Aukera zuhaitz batean zehar mugimendu eta kontramugimendu posibleak bilatzen ditu, egpera irabazle bat bilatuz. [71]

Algoritmo genetiko

Informatika eta operazioen ikerketan algoritmo genetiko bat algoritmo ebolutiboen klase handienari dagokion hautespen naturalaren prozesuan inspiratutako metaheuristiko bat da. Algoritmo genetikoak, normalean, kalitate handiko soluzioak sortzeko erabiltzen dira optimizazio eta bilaketa-arazoetan, biologikoki inspiratutako eragileekin erlazionatuz, hala nola mutazioa, gurutzaketa eta hautaketa. Aplikazioen adibide batzuk dira, besteak beste, erabaki-zuhaitzak hobeto burutzeko optimizatzea, sudoku puzzleak konpontzea, hiperparametroen optimizazioa, kausa-inferentzia, etab.

Informatika eta operazioen ikerketan algoritmo genetiko bat hautespen naturalaren prozesuan inspiratutako metaheuristiko bat da. Algoritmo genetikoak, normalean, kalitate handiko soluzioak sortzeko erabiltzen dira optimizazio eta bilaketa-arazoetan, biologikoki inspiratutako eragileekin erlazionatuz, hala nola mutazioa, gurutzaketa eta hautaketa. Aplikazioen adibide batzuk dira, besteak beste, erabaki-zuhaitzak hobeto burutzeko optimizatzea, sudoku puzzleak konpontzea, hiperparametroen optimizazioa, kausa-inferentzia, etab.

3. ikaslea: Markel Ferro

Hardware eta software espezializatuak

2010eko hamarkadaren amaieran, grafikoen prozesamendu-unitateak (GPU) gero eta gehiago diseinatu ziren AI-berariazko hobekuntzekin, eta TensorFlow software espezializatuarekin erabili ziren. Aurretik erabilitako prozesatze-unitate zentrala (CPUak) ordeztu zuten, makinen ikaskuntza-ereduak eskala handian (komertziala eta akademikoa) prestatzeko bitarteko nagusi gisa. [122] Historikoki, hizkuntza espezializatuak erabili ziren, hala nola Lisp, Prolog eta beste batzuk.

4. ikaslea: Leire Estanga

Aplikazioen atalean txertatzekoa

Adimen artifizialaren eta ikasketa automatikoaren teknologia 2020ko hamarkadako funtsezko aplikazio gehienetan erabiltzen da, honako hauek barne: bilaketa-motorrak (Googleren bilaketa, esaterako), online zuzendutako publizitatea, gomendio-sistemak (Netflix, YouTube edo Amazonek eskainiak), Interneteko trafikoaren gidaritza, publizitate gidatua (AdSense, Facebook), laguntzaile birtualak (Siri edo Alexa adibidez), ibilgailu autonomoak (droneak, ADAS eta auto autonomoak barne), hizkuntzen itzulpen automatikoa (Microsoft Translator, Google Translate), aurpegi-azterketa (Appleren Face ID edo Microsoften DeepFace eta Googlen FaceNet), eta irudien etiketatzea (Facebook-ek, Appleren iPhoto-k eta TikTok-ek erabiliak).

5. ikaslea: Zuriñe Solaguren Salazar

Aplikazioen atalean txertatzekoa

Horretaz gain, adimen artifizialeko milaka aplikazio arrakastatsu daude, hainbat industriatan edo erakundetan arazo espezifikoak konpontzeko erabiltzen direnak. 2017an egindako inkesta baten arabera, bost enpresatik batek jakinarazi zuen "AA" (Adimen Artifiziala) txertatu zutela bere produktu edo prozesu batzuetan. Hona hemen adibide batzuk: energia biltegiratzea, diagnostiko medikoa, logistika militarra, erabaki judizialen emaitza iragartzen duten aplikazioak, kanpo-politika edo hornidura-kateen kudeaketa.

6. ikaslea: Ibon Garcia Soto

Aplikazioak

Joko-Programak

Joko-programak 1950eko hamarkadatik erabiltzen dira Adimen Artifizialaren teknika aurreratuenak frogatzeko eta probatzeko. Deep Blue 1997ko maiatzaren 11n bihurtu zen munduko xake txapeldun bat, Garry Kasparov, irabazteko lehen xake sistema informatikoa. 2011n, Jeopardy! Quiz show lehiaketa batean, IBMren galdera-erantzuteko sistema, Watson, bi Jeopardy handienak garaitu zituen, Brad Rutter eta Ken Jennings txapeldunak, muga garrantzitsu batekin. 2016ko martxoan, Alfphagok 5 partidatatik 4 irabazi zituen, Go txapelduna zen Lee Sedolen aurka jokatuz, lehen Go-play sistema informatikoa bihurtuz elbarririk gabeko Go jokalari profesionala garaitzeko. 2017an Ke Jie garaitu zuen, bi urtez mundu mailan etenik gabe mantendu zena. [13] [13] . Beste programa batzuek inperfekzio-informazioko jokoak kudeatzen dituzte, hala nola, Poker-a gizakiaz gaindiko mailan, Pluribus [1] eta Cepheus [2]. DeepMindek, 2010ko hamarkadan, adimen artifizial "generalizatu" bat garatu zuen, Atari joko ezberdin asko bere kabuz ikas zitzakeena.

7. ikaslea: Markel Mutuberria

Aplikazioen atalean txertatzekoa

Aplikazioaren azken atala

2020ko hasieran, generatibo AAk hedapen zabala lortu zuen. ChatGPT, GPT-3 eta beste lengoaia eredu handi batzuetan oinarritua, estatubatuar helduen %14ak probatu zutena. [140] "Midjourney", "DALL-E" eta "Stable Diffusion" bezalako argazki biralen sortzaileen errealismo eta erabilera gero eta errazagoak, AAk sortutako argazki sorta biral bat ekarri zuen(141 [142]). Frantzisko aita santuaren argazki faltsu batek lortu zuen arreta: txamarra zuria, Donald Trumpen kartzelatze faltsuak, [144] eta Pentagonoaren aurkako atentatuak, [14], baita arte profesionalaren sorkuntzaren erabilerak.

8. ikaslea: Aitor Velaz eta 9. ikaslea: Asier Aizpurua

Arrikusak eta kalteak

Pribatutasuna eta egile-eskubideak

Informazio gehigarria: Datuen babes

Ikaskuntza automatikoko algoritmoek datu-kopuru handiak behar dituzte. Datu horiek eskuratzeko erabilitako teknikek pribatutasunari, zaintzari eta egile-eskubideei buruzko kezkak sortu dituzte.

Teknologia-enpresek erabiltzaileen datu-sorta zabala biltzen dute, lineako jarduera, geolokalizazioko datuak, bideoa eta audioa barne. Adibidez, ahotsa ezagutzeko algoritmoak eraikitzeko, Amazonek milioika elkarrizketa pribatu grabatu ditu eta denboraleei horietako batzuk entzun eta transkribatzeko aukera eman zien. Zaintza orokor horri buruzko iritziak askotarikoak dira: batetik, gaitz erdi dela uste dutenetatik, eta bestetik, argi eta garbi ez oso etikoa eta pribatutasunerako eskubidea urratzen dutela diotenentzat.

IA garatzaileek diote hori dela aplikazio baliotsuak emateko modu bakarra eta datuak lortzen diren bitartean pribatutasuna babesten saiatzen diren hainbat teknika garatu dituzte, hala nola, datuen agregazioa, desidentifikazioa eta pribatutasun diferentziala. 2016 urteaz geroztik, pribatutasuneko aditu batzuk, hala nola Cynthia Dwork, pribatutasuna berdintasunean ikusten hasi ziren. Brian Christianek idatzi zuen adituek "dakitenaren" auzitik "berarekin egiten ari direnaren" auzira bozkatu dutela. ".

IA sortzailea, maiz, lizentziarik gabeko egile-eskubideak dituzten lanetan gaitzen da, baita irudi edo kode informatiko moduko domeinuetan ere; orduan, irteera "Fair use" logikapean erabiltzen da. Adituak ez daude ados ondasunari dagokionez, eta zer egoeratan mantenduko den logika hori justizia-epaitegietan; faktore garrantzitsuek honako hauek har ditzakete: "autore-eskubideak dituen lanaren erabileraren xedea eta izaera" eta "autore-eskubideak dituen lanaren merkatu potentzialaren gaineko eragina". 2023an, autore garrantzitsuek (John Grisham eta Jonathan Franzen barne) auzitara eraman zituzten IAko enpresak, beren lana IA sortzailea osatzeko erabiltzeagatik.

10. ikaslea: Mikel Martin

Gardentasun falta

AAko aplikazio moderno gehienek ezin dute azaldu nola hartzen duten erabakia. Sare neuronal sakonetako sarreren eta irteeren arteko erlazio ugariak eta ondoriozko konplexutasunak zaila egiten diote aditu bati irteerak nola egin diren azaltzea, eta horrek kutxa beltza bihurtuz.

Kasu askotan, ikasketa automatikoko programa batek proba zorrotzak egin zituen, baina, hala ere, programatzaileek nahi zutena ez bezalako zerbait ikasi zuen. Adibidez, Justin Kok eta Roberto Novoak azaleko gaixotasunak profesional medikoek baino hobeto identifika zitzakeen sistema bat garatu zuten; hala ere, edozein irudi erregela batekin sailkatu zuten "minbizi" gisa, tumore gaiztoen irudiek eskala erakusteko erregela bat izan ohi dutelako. Rich Caruanak adibide arriskutsuago bat aurkitu zuen 2015ean: ikasteko sistema automatiko bat, 65 urtetik gorako paziente baten hiltzeko arriskua zehatz-mehatz aurreikusi zuena, asma eta arnasa hartzeko zailtasuna "arrisku txikitzat" jo zituen. Ikerketa gehigarriek erakutsi zuten horrelako arrisku handiko kasuetan ospitaleak baliabide gehiago esleituko zituela eta pazientearen bizitza salbatuko zuela, programak neurtutako arriskua murriztuz. Horrelako akatsak begi-bistakoak bihurtzen dira programa erabaki batera nola iritsi zen dakigunean. Azalpenik gabe, litekeena da arazo horiek ez aurkitzea kaltea eragin arte.

Algoritmo genetiko definizioaren hobekuntza

Informatika eta operazioen ikerketan, algoritmo genetiko bat (GA) hautespen naturalaren prozesuan oinarritutako metaheuristiko bat da, algoritmo ebolutiboen (EA) klase handienari dagokiona. Algoritmo genetikoak, normalean, kalitate handiko soluzioak sortzeko erabiltzen dira optimizazio eta bilaketa-arazoetan, biologikoki inspiratutako eragileekin erlazionatuz, hala nola mutazioa, gurutzaketa eta hautaketa. Aplikazioen adibide batzuk dira, besteak beste, erabaki-zuhaitzak hobeto burutzeko optimizatzea, sudoku puzzleak konpontzea, hiperparametroen optimizazioa, kausa-inferentzia, etab.

11. ikaslea: David Pintado

Gardentasun falta atalaren segida dugu, elkartu Mikel eta David bion zatiak

Bigarren kontu bat da algoritmo baten erabakiak kalte egin dien pertsonek eskubidea dutela azalpenak emateko. Medikuek, adibidez, argi eta garbi azaldu behar dute hartzen duten edozein erabakiren atzean dauden arrazoiak. [184] Europar Batasuneko Data Babestuaren Erregelamendu Orokorrak, 2016an, eskubide hori existitzen dela dioen adierazpen esplizitua sartu zuen. [0] Industriako adituek esan zuten konpondu gabeko arazoa dela, eta ez dagoela konponbiderik.[10] Erregulatzaileek zioten, hala ere, kaltea benetakoa dela: arazoak konponbiderik ez badu, tresnak ez dira erabili behar [185].

DARPAk XAI programa ("argipen artifizial esplizitua") ezarri zuen 2014an arazo hauek konpontzeko [186].

Hainbat konponbide potentzial daude gardentasunaren arazorako. Multitask ikaskuntzak irteera asko eskaintzen ditu helmugako sailkapenaz gain. Beste irteera hauek garatzaileei sareak ikasitakoa deduzitzen lagun diezaiekete. [187] Deconvolution, Deepdream eta beste metodo generatibo batzuk ahalbidetu diezaiokete garatzaileei sare sakon bateko geruza ezberdinek zer emaitza ikasi dituzten, eta sareak zer ikasten duen iradoki dezaketen ikusteko. [188] Supersparse Linear Integer modeloek erabiltzen dute ikaskuntzaren ezaugarri garrantzitsuenak identifikatzeko, sailkapena baino gehiago. Ezaugarri hauen gehikuntza sinpleak sailkapena egin dezake (adibidez, ikaskuntza, sistema puntuagarri bat sortzeko erabiltzen da, gardena dena [189]).

Algoritmo genetiko definizioaren hobekuntza

Informatika eta operazioen ikerketan algoritmo genetikoa (GA) hautespen naturalaren prozesuan oinarritutako metaheuristikoa da, eta algoritmo ebolutiboen klase handienari dagokio. Algoritmo genetikoak, normalean, kalitate handiko soluzioak sortzeko erabiltzen dira optimizazio eta bilaketa-arazoetan, biologikoki inspiratutako eragileekin erlazionatuz, hala nola mutazioa, gurutzaketa eta hautaketa. Aplikazioen adibide batzuk dira, besteak beste, erabaki-zuhaitzak hobeto burutzeko optimizatzea, sudoku puzzleak konpontzea, hiperparametroen optimizazioa, kausa-inferentzia, etab.

12. ikaslea: Irene Quesada

Aktore txarrak eta adimen artifiziala

Artikulu nagusiak: Arma autonomo hilgarriak, Adimen artifizialeko karrera armamentista eta Adimen artifizialaren segurtasuna.

Arma autonomo hilgarria giza helburuak giza zaintzarik gabe kokatzen, aukeratzen eta gauzatzen dituen makina da. 2015erako, berrogeita hamar herrialdetatik gora ari ziren robotak ikertzen. Arma hauek bereziki arriskutsutzat jotzen dira hainbat arrazoirengatik: errugabe bat hiltzen badute, ez dago argi nor izan behar duen erantzule, ez da erraza helburuak modu seguruan aukeratzea, eta, eskalan sortzen badira, suntsipen masiboko arma potentzialak dira. 2014an, 30 naziok (Txinak barne) arma autonomoen debekua babestu zuten Nazio Batuen Konbentzioaren arabera, Certain Conventional Weaponsen kasuan, nahiz eta Estatu Batuak eta beste batzuk ados ez egon.

Adimen artifizialak hainbat lanabes eskaintzen ditu, bereziki gobernu autoritarioentzat baliagarriak direnak: espioitza azkarra, aurpegi eta ahots ezagupena, zabalkuntza eta zaintza; zaintza horrek aukera ematen die makinei Estatuaren etsai potentzialak sailkatzeko eta ezkutatzea galarazteko; gomendio-sistemek propaganda eta informazio okerren aurka jo dezakete, ondorio handietarako; sakontasun eta sortze-laguntza eman behar dute, informazio okerra sortzeko; Adimen artifizial aurreratuak erabaki zentralizatzaile autoritarioak egin ditzake, sistema liberaltu gisa.

Terroristek, gaizkileek eta gaizkile estatalek a gerra digital aurreratua eta arma autonomo hilgarriak terminoak erabil dezakete.

Machine-learning adimen artifiziala ere gai da hamarnaka mila molekula toxiko diseinatzeko ordu batzuetan.