Adimen artifizialaren aurrerapena

Adimen artifizialaren aurrerapenak denboran zehar adimen artifizialaren arloan lortutako aurrerapen eta aurkikuntzetan datza. Adimen artifiziala konputazio zientziaren barnean dagoen diziplina anitzeko adarra da, haren helburu nagusia gizakiaren adimena behar duten zereginak egiteko gai diren makinak eta sistemak sortzea da Russell, Stuart; Norvig, Peter. "Artificial Intelligence: A Modern Approach", 2009.. Adimen artifizialarekin sortutako aplikazioak hainbat arlotan erabili dira: medikuntzan, industrian, zuzenbidean, zientzian, adibidez. Adimen artifizialaren erabilpena 1990eko hamarkadaren amaieran hasi zen, momentu horretan AA teknologia sistema handiagoen elementu bat zen, baina sistema hauen arrakasta gutxitan aitortu zitzaizkion Adimen artifizialari.

AAko aplikazioak ez dira halakotzat hartzen, abangoardiko AA asko aplikazio arruntetan txertatu da, sarritan AA izena erabili gabe, behin aplikazioa erabilgarri eta ohiko bihurtzen denean, jada ez baita AAren etiketa jartzen.  Adimen artifizialaren sailean aurrerapenak lortzeko “Giza garunak adimena nola lortzen duen deskubritzen dugun heinean, erabiltzeko aukerak hazten joan daitezke arkitektura konputazional eta algoritmo berdinak ordenagailuetan”.

 Adimen artifizialaren historia 
Adimen artifiziala (AA) XX. mendearen erdialdean gertatzen hasi zen, konputazioaren eta informazioaren prozesamenduaren inguruko lehen ideia aurreratuak sortu zirenean. 1956an, John McCarthy-k, Dartmouth College-n egin zen konferentzian, adimen artifiziala kontzeptuari forma eman eta AA diziplina autonomo gisa definitu zuen McCarthy, John. "Dartmouth Conference on Artificial Intelligence". 1956.. Hori izan zen lehenengo pausoa, eta hasierako ikerketa eta teoriak oinarri hartuta, ikaskuntza, sormena eta pentsamendu automatizatuaren inguruko ideia sakonak esploratzen hasi ziren. Prozesua ez zen erraza izan, baina urteen poderioz, zientzialariek eredu eta algoritmo berriak sortu zituzten, eta lehen makina adimentsuak garatzen saiatu ziren. Teknologia hauek izan ziren etorriko zen iraultza teknologikoaren oinarriak, eta XX. mendeko beste aldaketen artean, gizartea eta eguneroko bizitza ere aldatzen lagundu zuten.

 Bilakaera faseak 
Kaplanek eta Haenleinek hiru bilakaera-fasetan sailkatzen dute adimen artifizialaren egitura Kaplan, R., & Haenlein, M. "Artificial Intelligence: The Good, the Bad, and the Ugly", 2020.:

 Adimen artifizial estua: Adimen Artifiziala zeregin zehatzetarako soilik aplikatzen da. Irudien aintzatespena edo hizkuntzaren prozesamenduaren aplikazio espezializatuak sartzen dira maila honetan.
 Adimen artifizial orokorra: Adimen Artifiziala hainbat arlotan aplikatzea, eta modu autonomoan diseinatu ez zitzaizkion arazoei irtenbidea aurkitzeko gai da Goertzel, B., & Pennachin, C. "Artificial General Intelligence", 2007.. Sistema horiek ingurune anitzetan aritzeko eta ikasitakoa egoera berrietara eramateko gaitasuna dute.
 Adimen artifizial supergaratua: Adimen-sormena, gizarte-trebetasunak eta jakinduria orokorra sortzeko gai den edozein arlotan AA aplikatzea Bostrom, N. "Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies", 2014..
XXI. mendean, AA beste fase batera igaro zen, ikaskuntza sakona eta sare neuronal sakonak garatuz. Ikaskuntza sakona milioika datu aztertzeko gai den teknika bat da, eta honek aplikazio ugari sortzen lagundu du Schmidhuber, J. "Deep Learning in Neural Networks: An Overview", 2015.. Irudiak ezagutzeko eta hizkuntza prozesatzeko gaitasunak gero eta hobeak dira, eta sare neuronal sakonek makinak eredu konplexuak identifikatzeko gai egiten dituzte. Aurrerapen horiei esker, sistema autonomoak garatu dira, eta aplikazio ugari sortzea ahalbidetu dute. Fase berri honi esker, AA teknologiak gero eta gai zailagoak konpontzeko ahalmena daukate, eta aurrerapen horrek etorkizunean AAren erabilpenak handitzen jarraitu dezake.

 Adimen artifizialaren arabilerak eta arrakastak arlo desberdinetan 
AA aplikazioek sektore askotan erabilpen esanguratsuak izan dituzte, hala nola medikuntzan, industria adimentsuan, hezkuntzan eta azpiegituren kudeaketan. Medikuntzan, diagnostiko azkarragoak eta tratamendu pertsonalizatuak lortzeko erabiltzen da, adibidez, irudi medikoak aztertzen dituzten sistema adimentsuen bidez. Industria arloan, makinak mantentze prediktiboa egiteko eta automatizazio adimenduna ezartzeko gai dira. Hezkuntzan, ikasleen beharretara egokitutako sistema adimentsuak garatu dira, ikaskuntza pertsonalizatua bultzatuz. Horrela, AA teknologiak sektore hauetan emaitza praktikoak lortzen lagundu du, horien eraginkortasuna eta produktibitatea hobetuz. 

 Turing probak 
Adimen artifiziala gizakien errendimenduarekin alderatu ahal izateko, AA arazo mugatu eta ondo definituetan ebaluatu daiteke. Ebaluazio honi Turing probak izenarekin ezagutzen da gaiaren adituen artean Turing, A. "Computing Machinery and Intelligence", 1950..  Turing proba bi ataletan banatzen da: makinaren gaitasunak eta gizakiaren esperientzia. Lehenengoan, makina edo sistema batek galderak erantzun eta konplexutasunak konpondu behar ditu, bere funtzionamendua eta emaitzak giza pentsamenduaren antzekoak izan behar direlarik. Bigarren atalaren arabera, probaren emaitzak gizakiak eta makina artean benetako ezberdintasunak nabaritzen diren neurrikoak izan behar dira. Hau da, proba burutzen duen pertsonak ezin du erraz bereiztu zein den makina eta zein den giza erantzuna.

 Gizakiak vs GPT-4 
2023. urtean gizakiak oraindik askoz hobeak dira OpenAI-k garatutako adimen artifizialeko eredua, "GPT-4", eta ConceptARC erreferentziarekin entrenatutako eredua sofistikatuak baino; horiek, kategoria gehienetan %60 eta kategoria batean %77 lortu baitzuten, gizakiek kategoria guztietan %91 eta kategoria batean %97 lortu zuten bitartean. Emaitz hauek oraindik ere gizakiak hobeto moldatzen direla abstrakzioa eta kontzeptu-konponbidea eskatzen duten arazoak ebazteko erakusten dute. Hala ere, azkeneko aurrerapen teknikoek argi uzten dute adimen artifizialak proba errazenetan emaitza positiboen kopurua hazten ari dela. Horrela, AAko ikerketak oraindik erronka handiak ditu aurretik, baina orain arteko garapenak aurrerapenak ekarri ditu hainbat esparrutan, gizakien errendimendu mailara iristeko oraindik asko geratzen den arren.

 Adimen artifizialaren eragina lanean 
AAren aurrerapenak lan munduan aldaketak sortu dituzte ere. Automatizazioak hainbat lanpostu ordezkatu ditu, batez ere errepikakorrak diren lanetan, esaterako fabrikazioan. Aldi berean, AA sistemak garatzeko eta mantentzeko, gaitasun tekniko handiko lanpostu berriak sortzen ari dira, zeinek langileen profila aldatu eta zeregin sofistikatuagoetara bideratzen duten. Langileek AA inguruneetan aritzeko trebetasun berriak ikasi behar dituzte, eta horrek birziklapen profesionala eta heziketa garrantzitsuak bihurtzen ditu, izan ere, gaitasun horiek lan merkatuan lehiakorrak izaten jarraitzeko ezinbestekoak dira. Aldaketa horien ondorioz, lan egiteko eta enpresak kudeatzeko modu berriak sortzen ari dira hainbat industrietan, produktibitatea eta eraginkortasuna hobetzeko.
ezkerrera|200x200px
 Adimen artifizialaren etika 
Adimen artifiziala garatzen den heinean, haren etikaren inguruko azterketa sakontzen doa. Izan ere, teknologian sortu diren kezka handienetakoa bihurtu da. Jende askok uste dute AAren garapenak gizakion balio etikoak errespetatu behar dituela eta modu arduratsuan jokatu behar duela. Etika honek esan nahi du AA sistemek erantzukizuna, gardentasuna eta justizia bezalako balioak izan behar dituztela, erabiltzaileek kontrola izateko eta erabakietan parte hartzeko aukera izan dezaten. Adibidez, AA bidez hartzen diren erabakiek eragin zuzena izan dezakete jendearen bizitzan, hala nola osasunean, enpleguan, justizian eta hezkuntzan; eta erabaki desegokiek kalteak eragin ditzakete. Teknologia garatzeak, beraz, etika aldetik etengabeko lana eskatzen du, eta AAren erabilera arduratsua eta segurua sustatzeko arau eta estandar egokiak finkatzeko beharra gero eta handiagoa da.

 Adimen artifizialaren arriskuak eta aukerak 
Adimen Artifizialaren aurrerapenak aukera berriak ekarri ditu gizateriari, baina teknologia aurreratu bezala, arrisku eta arazo batzuk ere baditu Yudkowsky, E. "Artificial Intelligence as a Positive and Negative Factor in Global Risk", 2008.. Adimen artifiziala erabiliz, lanpostu batzuk automatikoki egin daitezke, eta horrek enpresetan produktibitatea handitu dezake. Hala ere, langabeziaren igoera ere sor dezake, batez ere kualifikazio ertaina duten lanetan. Gero eta toki gehiagotan automatizazioa sartzen denean, giza lanaren beharra murrizten da, eta horrek langileei presio egiten die, teknologiara egokitzeko trebetasun berriak ikas ditzaten. Honek langileen bizitzan eta ekonomian ezegonkortasuna sor dezake, eta beraz, gobernuak eta enpresak langileei formatzeko eta lanpostu berriak sortzeko konpromisoa hartu behar dute.  

Bestalde, AAren erabilera zabaltzeak beste arrisku bat ere badakar, hau da, datuen pribatutasuna eta segurtasuna. AA sistemek datu pertsonalak erabiltzen dituzte ikasteko eta funtzionatzeko; horrek, ordea, norbanakoen pribatutasuna arriskuan jar dezake. Honek datu pertsonalak biltzea eta aztertzea eskatzen du, eta zenbait kasutan datu horien erabilera desegokia edo baimenik gabekoa gerta daiteke. Datuak biltzen dituzten enpresa eta erakundeek pribatutasuna bermatu behar dute, eta horretarako arau eta politika zorrotzagoak behar dira. Etorkizunean, adimen artifizialaren inguruan etika eta balioak finkatzea erronka handia izango da, eta horrela, AAren erabilera bidezkoa eta arduratsua ziurtatu daiteke. Gobernuek, enpresek eta ikerlariek etika-kode eta arau zehatzak garatu beharko dituzte teknologia honek gizarteari mesede egiteko modu seguruan.

 Adimen artifiziala eta teknologia iraultzailea XXI. mendean 
XXI. mendeko adimen artifizialaren aurrerapenek iraultza teknologikoa eragin dute, makina eta sistema adimentsu asko sortuz. Ikaskuntza automatikoa eta ikaskuntza sakona bezalako teknikek makinak eta sistema adimentsuak sortzea ahalbidetu dute, eta horrek aldaketak ekarri ditu hainbat sektoretan, batez ere robotika eta sistema autonomoen arloan. Adimen artifizialak ordenagailuei giza ikaskuntza eta portaera imitatzen laguntzen die, eta horrek eragina du teknologia berrien garapenean eta gure eguneroko bizitzan. Adibidez, adimen artifizialari esker, robotak modu autonomoan lan egin dezakete fabriketan, eta horrek produktibitatea eta eraginkortasuna handitzen ditu. 

Bestalde, IoT edo Gauzen Internetak gailuen arteko komunikazioa errazten du, eta AA lagun, gailu hauek erabakiak hartu eta datuak aztertzeko gai dira. IoT sistemak etxeetan, hiri adimendunetan eta osasun-sistemetan erabiltzeak lanak errazagoak eta eraginkorragoak egiten ditu. Sistema autonomoen garapenak, hala nola auto autonomoak, eraldaketa handia ekarri du, eta aukera berriak eta eraldaketa soziala sortzen ari dira. Teknologia hauek guztiek elkarrekin, mundu osoan komunikazioa hobetzen dute, eta etorkizunean AAren onurak gehiago ikusi ahal izango ditugu.

 Adimen artifizialak gizakien errendimenduarekin alderatuta 
Azken urteotan, ikerketa zientifikoek adimen artifizialak gizakien errendimendua zenbait arlotan hobetzeko ahalmena duela frogatu dute, baina oraindik ez ditu gizakien gaitasun guztiak gainditzen. Zenbait aplikaziotan, adibidez, datuen analisi masibo eta azkarra eskatzen dutenetan, AA sistemak hobeto aritzen dira eta gero eta erantzun zehatzagoak emateko gai dira. Adibidez, medikuntzan, irudiak aztertzen dituzten AA sistemek diagnostikoak azkartu eta zehaztasuna hobetu dezakete. Finantza arloan ere, AA sistemak iruzurra azkar identifikatzeko gai dira, eta horrek arriskuak eta galerak saihesten laguntzen du. Hala ere, giza intuizioa eta sormena bezalako gaitasunetan, gizakiek oraindik abantaila dute. Adimen artifizialak ez du oraindik giza sormena edo enpatia imitatzen; gizakien sormena bat-batekoa eta irudimenaren mende dago. Aurrera begira, AAren eta gizakien arteko elkarlana handitu nahi da, bakoitzaren indarguneak erabiliz errendimendu optimizatua lortzeko. Esparru honek aukera asko eskaintzen dizkio gizarteari, baina funtsezkoa izango da teknologia hau eta giza gaitasunak bateratzea.

 Erreferentziak 

Kategoria:Adimen artifiziala

 Kanpo estekak