Inteligjenca artificiale

**Inteligjenca artificiale** (**IA**) i referohet aftësisë së një kompjuteri për të kryer funksione dhe arsyetime që aktualisht janë tipike vetëm të mendjes njerëzore. Shpesh termi i referohet edhe degës së shkencës kompjuterike që ka për qëllim krijimin e saj. Tekstet e librave përkufizojnë këtë fushë si "studimi dhe krijimi i agjentëve inteligjent" ku një agjent inteligjent është një sistem që e percepton mjedisin e tij dhe merr masa për të maksimizuar shanset e tij për sukses. John McCarthy, i cili përdori i pari këtë term më 1956, e përkufizon si "shkenca dhe inxhinieria e bërjes së makinave inteligjente".

Teknologjia IA përdoret gjerësisht në të gjitha industritë, qeveritë dhe shkencë. Disa zbatime të profilit të lartë janë: motorët e përparuar të kërkimit në ueb (p.sh. Google Search), sistemet e rekomandimeve (të përdorura nga YouTube, Amazon dhe Netflix), të kuptuarit e të folurit njerëzor (si Siri dhe Alexa), makina vetëdrejtuese (p.sh. Waymo), mjete gjeneruese ose krijuese (arti ChatGPT dhe arti IA në përgjithësi) dhe konkurrimi në nivelin më të lartë në lojërat strategjike (të tilla si shahu dhe Go).

Fusha u themelua mbi pohimin se një veti qendrore e njerëzve, inteligjenca (urtësia e njeriut) mund të përshkruhet me hollësi të mjaftueshme sa të mund të simulohet nga një makinë. Kjo ngre çështje filozofike për natyrën e mendjes dhe etikën e krijimit të qenieve artificiale, çështje të cilat janë trajtuar nga miti, trillimi dhe filozofia që në lashtësi.

## Historia 
Në lashtësi, krijimi i makinave dhe qenieve artificiale janë paraqitur në mitet greke, si Talosi i Kretës, robotët e artë të Hefestit dhe Galatea e Pigmaljonit.

Mekanika është zhvilluar nga filozofët dhe matematikanët që në antikitet. Studimi i logjikës çoi direkt në shpikjen e kompjuterit dixhital, elektronik të programueshëm, bazuar në punën e matematikanit Alan Turing dhe të tjerë. Teoria e llogaritjes e Turing sugjeroi se një makinë që vepron mbi simbole të thjeshta si "0" dhe "1", mund të simulojnë çdo arsyetim të mundshëm matematikore.

Kjo, së bashku me zbulimet e rishta në neuroshkencë, teorinë e informacionit dhe kibernetikë, frymëzoi një grup të vogël studiuesish të fillojnë të marrin seriozisht mundësinë e ndërtimit të një truri elektronik .

Fusha e studimit për inteligjencë artificiale është themeluar në një konferencë  në kampusin e Dartmouth College në verën e vitit 1956. Të pranishmit, përfshirë John McCarthy, Marvin Minsky, Allen Newell dhe Herbert Simon, u bënë krerët e studimit në inteligjencë artificiale për disa dekada.
Ata dhe studentët e tyre shkruan programet që, për shumicën e njerëzve, ishin thjesht të mahnitshme: kompjuterët zgjidhnin problema të algjebrës, duke vërtetuar teorema logjike dhe të duke folur anglisht.
Nga mesi i viteve 1960, hulumtimi në SHBA u financuar kryesisht nga Departamenti i Mbrojtjes dhe laboratorët ishin të shpërndarë përreth globit, Themeluesit e inteligjencës artificiale ishin thellësisht optimistë për të ardhmen e fushës së re: Herbert Simon parashikoi se "makina do të jetë në gjendje, brenda njëzet vjetësh, të bëjë çfarëdo pune që mund të bëjë një njeri" dhe Marvin Minsky e mbështeti, duke shkruar se "brenda një brezi [...] problemi i krijimit të “inteligjencës artificiale”, do të jetë zgjidhur në thelb."

Historia e Inteligjencës Artificiale (IA) është një rrugëtim i gjatë që fillon me ëndrrat e filozofëve dhe përfundon në teknologjinë moderne që po ndryshon botën. Ja një përmbledhje e shkurtër:

### Rrënjët filozofike dhe mekanizmat e parë (para viteve 1900) 
* Ideja e krijimit të një makinerie që mund të mendojë është diskutuar që nga filozofët e lashtë, si Aristoteli dhe Leibnizi.
* Në shekullin XVIII, mekanizmat automatikë të ndërtuar nga Jacques de Vaucanson dhe Karl Kempelen (si "Turku mekanik") ishin shembuj të hershëm të makinave që imitonin aftësi njerëzore.

### Fillimi i informatikës dhe koncepti i IA (1900-1950) 
* Alan Turing, në vitin 1936, prezantoi "Makinerinë Turing", një model teorik për kompjuterët modernë.
* Në vitin 1950, ai propozoi "Testin e Turingut" për të përcaktuar nëse një makinë mund të mendojë si një njeri.
* John von Neumann kontribuoi në zhvillimin e kompjuterëve të parë programues.

### Lindja e inteligjencës artificiale (1950-1970) 
* **1956:** Konferenca e Dartmouth-it (John McCarthy, Marvin Minsky, Allen Newell, dhe Herbert Simon) konsiderohet si momenti kur IA u bë një fushë më vete.
* **1957:** Frank Rosenblatt zhvilloi "Perceptronin", një rrjet artificial nervor bazik.
* **Vitet 1960-1970:** U krijuan programet e para të IA, si ELIZA (një chatbot i hershëm) dhe Shakematësi i parë.

### Periudhat e ngritjes dhe dimrit të IA (1970-1990) 
* Mungesa e fuqisë kompjuterike dhe fondet e kufizuara çuan në "Dimrin e IA", kur interesimi për këtë fushë ra.
* Pavarësisht kësaj, ekspertët zhvilluan sisteme ekspertësh dhe algoritme më të avancuara.

### Rilindja dhe revolucioni i të dhënave (1990-2010) 
* Rritja e fuqisë së kompjuterëve dhe zhvillimi i internetit sollën një valë të re të IA.
* Makina Deep Blue e IBM mundi kampionin e shahut Garry Kasparov në 1997.
* Algoritmet e të mësuarit të makinerive (Machine Learning) dhe rrjetet nervore filluan të përmirësohen.

### Inteligjenca artificiale moderne (2010-sot) 
* **2011:** Siri nga Apple u bë asistenti i parë personal i bazuar në IA.
* **2016:** AlphaGo i DeepMind mundi kampionin e lojës Go, një sfidë që konsiderohej jashtëzakonisht e vështirë për kompjuterët.
* **2017-2023:** Inteligjenca artificiale gjenerative si GPT dhe DALL·E revolucionarizuan krijimin e teksteve dhe imazheve.
* **Sot:** IA përdoret në pothuajse çdo fushë – nga mjekësia, biznesi, teknologjia, e deri te argëtimi

## Hulumtim 
Problemi i përgjithshëm i simulimit apo krijimit të një inteligjence, është i ndarë në disa nën-problemeve. Këto përbëhen nga tipare të veçanta ose aftësi që studiuesit do të donin të shfaqte një sistem inteligjent. Tiparet e përshkruara më poshtë kanë tërhequr më shumë vëmendje.
### Përfundime, argumentime, zgjidhja e problemeve 
Kërkuesit e hershëm të Inteligjencës Artificiale kanë zhvilluar algoritme që imitojnë hap-pas-hapi arsyeshmërinë që njerëzit e përdorin kur duan të zgjidhin mistere ose të japin përfundime logjike. Në fund të viteve të 1980-ta dhe 1990-ta, hulumtuesit e IA zhvilluan po ashtu metoda të suksesshme për tu përballur me informacion të pakompletuar ose të pasigurt, duke vënë në punë koncepte nga probabiliteti dhe ekonomia.

Për probleme të vështira, shumica e algoritmeve mund të kërkojnë burime të panumërta kompjuterike – përvoja me një “eksplodim kombinatorik”: një sasi e memories ose kohës së kërkuar të kompjuterit bëhet astronomike kur problemet shkojnë pas madhësisë së paracaktuar. Kërkimi për më shumë algoritme për zgjidhjen e problemeve është një prioritet i lartë për hulumtuesit e IA-ve.

Qeniet njerëzore zgjidhin shumicën e problemeve të tyre duke përdorur gjykime të shpejta, intuitive më shumë se me ndërgjegje, përfundim hap-pas-hapi që hulumtuesit e hershëm të IA-ve ishin të gjendje të modelonin. IA-të kanë shënuar progress në imitimin e këtij lloji të zgjidhjes së problemeve: agjetët e mishëruar theksojnë rëndësinë e aftësive sensorimotorike të arsyetimit të lartë; rrjeti nervor kërkon përpjekje për të simuluar strukturën brenda trurit që i jep rritje kësaj aftësia; qasjet statistikore të IA-ve imitojnë natyrën probabilistike të aftësive njerëzore për të menduar.

### Paraqitja e njohurive 
**Paraqitja e njohurive** dhe **inxhinieria e njohurive**
janë qendrore për kërkuesit e IA-ve. Shumë probleme të cilat pritet të zgjidhin makinat do të kërkojnë njohuri ekstensive mbi botën. Ndër gjërat e tjera që IA nevojitet t’i paraqes janë: objektet, vetitë, kategoritë dhe lidhjet ndërmjet objekteve; situatat, ngjarjet, gjendjet dhe kohën; shkaqet dhe efektet; njohuri mbi njohurinë (çka ne dimë mbi atë që dinë njerëzit e tjerë); dhe shumë të tjera, fusha më pak të hulumtuara. Një paraqitje e asaj se “çka ekziston” është një ontologji: një grup objektesh, lidhjesh, konceptesh dhe kështu me radhë që makina i di. Më të përgjithshmet quhen ontologji të larta, të cilat provojnë të sigurojnë një fondacion për gjitha njohuritë.

Ndër problemet më të vështira në paraqitjen e njohurive janë: 
;**Arsyetimi i paracaktuar** dhe **problemet e kualifikimit**
Shumë gjëra që njerëzit i dinë marrin formën e “supozimeve punuese”. Për shembull, nëse bie fjala për një zog, njerëzit tipikish pikturojnë një kafshë që është sa një grusht, që këndon, dhe fluturon. Asnjë nga këto gjëra nuk janë të vërteta për të gjithë zogjtë. John McCarthy identifikoi këtë problem në vitin 1969 si problem i kualifikimit: për çfarëdo rregulle të kuptimit të njëjtë që hulumtuesit e IA-ve kujdesen ta paraqesin, ka një tendencë për tu bërë një numër i madhi i përjashtimeve. Pothuajse asgjë nuk është e vërtët ose e pavërtetë në mënyrën që e kërkon logjika abstrakte. Kërkuesit e IA-ve kanë eksploruar një numër zgjidhjesh të këtij problem.

### Planifikimi 
Agjentët inteligjentë duhet të jenë në gjendje të vendosin qëllime dhe t’i arrijnë ato. Atyre iu nevojitet një mënyrë për të vizualizuar të ardhmen (ata duhet të kenë një paraqitje të gjendjes së botës dhe të jenë në gjendje të bëjnë parashikime se si veprimet e tyre do ta ndryshojë atë) dhe të jenë në gjendje të bëjnë zgjidhje që maksimizojnë dobinë (ose “vlerën”) e zgjidhjeve të mundshme.

Në planifikimin klasik të problemeve, agjenti mund të supozojë se ajo është gjëja e veta që vepron në botë dhe mund të jetë i sigurt se cilat do të jenë konsekuencat e veprimeve të tij. Sidoqoftë, nëse agjenti nuk është aktori i vetëm, ai duhet periodikisht të përcaktojë se kur bota përshtatet me parashikimet e tij dhe duhet të ndryshj ashtu si të jetë e nevojshme.

### Mësimi 
### Përpunimi i gjuhës së natyrës 
### Montimi dhe manipulimi 
## Veglat 
### Logjika 
Logjika përdoret për tipet e njohurive mjaft të formalizuara dhe zgjidhjen e problemeve, por mund të zbatohet edhe tek fushat e tjera gjithashtu, megjithëse nuk është shumë efektive në rrethanat e jetës së vërtetë ku kërkohet arsyetimi më i shpejtë probabilist.

### Kërkimi dhe optimizimi 
parapamje|Një algoritëm i pjesëzave të tufës duke kërkuar minimumin botëror
Qëllimi i mësimit, pra gjetja dhe zbatimi i zgjidhjeve të dobishme për një problem mund të arrihet duke kërkuar zgjuarsisht mes shumë zgjedhjeve të mundshme. Megjithatë për shkak se hapësira e kërkimit rritet shpejt në numra astronomikë, një kërkim i tillë nuk jep rezultat në kohë. Shpesh heuristika ose rregullat e gishtit nevojiten për tu dhënë përparësi zgjedhjeve në favor të atyre që mendohet se arrijnë më shpejt rezultat.

Një lloj shumë i ndryshëm kërkimi erdhi në dritë në vitet 1990, bazuar në teorinë matematike të optimizimit. Për shumë probleme, është e mundur të fillohet kërkimi me një hamendësim dhe më pas të rafinohet me pjesë derisa të mos jetë e mundur të rafinohet më. Këto algoritme mund të vizualizohen si ngjitja e verbër e kodrës: fillojmë kërkimin në një pikë të çfarëdoshme të peizazhit dhe pastaj me kërcime dhe hapa vazhdojmë të ecim me hamendësimin përpjetazi derisa të arrijmë majën.

Llogaritja evolucionare përdor një formë të kërkimit të optimizuar. Për shëmbull ato mund të fillojnë me një popullatë organizmash (hamendësimet) dhe pastaj i lejojnë ato tu nënshtrohen mutacioneve dhe të rikombinohen duke zgjedhur vetëm më të shëndetshmit për të mbijetuar çdo brez (rafinimi i hamendësimeve).

Në mënyrë alternative, proceset e shpërndara të kërkimit mund të koordinohem me anë të algoritmave të inteligjencës së tufës. Dy algoritma tufe popullorë të përdorur në kërkim janë optimizimi i pjesëzave të tufës dhe optimizmi i kolonisë së milingonave (i frymëzuar nga shtigjet e milingonave).

## Shiko edhe 
* Kompjutimi afektiv
* Vetëdija artificiale
* Kibernetika
* Shkenca kognitive
* Llogaritja kuantike

## Shënime 
## Referime