Ba al duzu irudia jada? Zer imajinatu duzu? Utzidazu asmatzen, zure irudipenean, adimen artifiziala AirPod bitxi baten formako robota da, zenbakiz inguratua dagoena eta hondo urdin baten aurrean kokatzen dena. Asmatu al dut? Bueno, esan beharra dut, ez zabiltzala gaizki. Askotan, hain zaila egiten zaigu AA nolakoa den eta nola funtzionatzen duen imajinatzea, fikziozko pertsonaietara eta kultura popularrera jotzen dugula hauen irudia burura ekartzeko.

Horrelako teknologietan pentsatzean, ona egiteko intentzioarekin sortu arren azkenean gaizkia egiten zuen Ultron ikusten dugu, edo HER filmean hain bakarrik sentitzen zen protagonista maitemintzeko gai izan zen Samantha deitutako gailuan pentsatzen dugu. Hori ez da errealitatea, ordea, AA ez delako soilik pelikuletan agertzen den zerbait. AA egunerokotasunean erabiltzen dugun tresna da.

Edonon aurki dezakegu teknologia hori: hain lagun ditugun Siri eta Alexa gailuetan, edozein lekutara joateko erabiltzen dugun Maps-ean edota zerbitzu publiko baten dirulaguntzak ematen dituzten administrazio publikoko programetan.

Baina adimen artifiziala hain ezaguna, liluragarria eta egunerokoa bada, zergatik egiten zaigu hain zaila identifikatzea? Testu honetan, teknologia horrek nola funtzionatzen duen ulertzen lagunduko dizugu, eta buruan hainbeste denboran daramagun galdera behin betiko erantzungo dizugu: zer da eta zer ez da adimen artifiziala?

ADIMEN ARTIFIZIALAREN KONTU HORI

AA denbora guztian eboluzionatzen ari den eremua da. 50. hamarkadatik (urte horietan hasi zen garatzen, gezurra badirudi ere) gaur egunera arte, haren definizioa eta helburuak aldatuz joan dira inguruko teknologia garatzen zihoan heinean. Simon Allardice software garapenaren irakasleak dioenez, AAri dagokionean, helmuga mugimenduan dago beti.

Hala ere, zientzialari konputazionalaren eta adimen artifizialaren sortzaileetako bat izan zen John McCarthy-k eman zion definizioa gaur egun erabiltzen jarraitzen da. Eman zitzaion lehendabiziko definizioa izan zen hau, eta 1956an Darmouth-en emandako biltzar batetik atera zen. Bertan zegoen jende guztia, McCarthy barne; AAren aitzindaritzat hartzen da gaur egun. Horrela definitzen du McCarthy-k adimen artifiziala:

“Makina adimendunak sortzeko zientzia eta adimena, batez ere zenbatzeko programa adimendunak sortzen dituena”

(John McCarthy, 1956).

Eta orain, aurreko hau guztia jakinda, goazen mamira…

ZALANTZA GAINETIK KENDU DEZAGUN… ZER DA AA?

• AA indartsua eta ahula da. Oraingoz, ordea, soilik ahula da. Weak edo Narrow AI (AA ahula) deitzen diogu AAk ikasi ditzakeen zeregin espezifikoetan zentratzen den adimen artifizialari. Pertsona batek aurreprogramaturik dago, testuinguru konkretu baterako eta gizakiaren jarrerak imitatzeko helburuarekin. Beste era batera esateko, mota hau, egunerokotasuneko adimen artifiziala da, gizakiek gizakientzako sortutako teknologia, gu imitatzeko sortua. Honen adibidetzat jar dezakegu xakera jokatzen duen bot bat, lehiakide bakoitzarengandik ikasten doana, edo egunerokotasuneko beste erreminta batzuk: itzultzaileak, Spotify-n kantak gomendatzen dizkizun sistema, auto automatikoak edo hain hurbil ditugun Siri eta Alexa. Hala ere, zientzialariak lanean ari dira beste adimen artifizial mota bat sortzeko, Strong AI (AA Indartsua) deiturikoa. Honek, gizakiek egiten dutena imitatzeaz gain, bere kabuz ikasteko gaitasuna izango luke. Adibidetzat jar ditzakegu aurretik aipatutako Samantha (HER filmeko protagonistetako bat) edo edozein pelikulatan agertzen den adimen artifizialen bat. Pelikuletako adibideak jarri ditugu, zeren eta, esan bezala, AA mota hau oso esperimentala da oraindik. Bizitzako esperientziekin ikasten duen ume bat balitz bezala, makinak jasotzen dituen input guztietatik ikastea da erronka. AA mota hau, autonomoa, adimenduna eta erabilera anitzekoa da.
• AA datuak irensten dituen sistema da. Daturik gabe, AA ez litzateke existituko. Esan bezala, orain arte ez gara bere kabuz pentsatzen duen garun artifizialik sortzeko gauza izan, eta horren ondorioz, edozein adimen artifizialek datuen beharra du, hauengandik eta gizakiengandik ikasi ahal izateko. Datu hauek bi eratakoak izan daitezke: egituratuak (beraien prozesamendua errazten duten datu antolatuak) edo ez-egituratuak (bideo edo audio formatuan eman diren datuak, aurreprozesamendu baten beharrean daudenak erabili ahal izateko). AA bere ondorioak ateratzen joaten da, datu horiek kontutan hartuta eta ikasketa metodo bat edo beste baliatuz. Azken urteotan, enpresak eta erakundeak adimen artifizialaren arlo ezberdinetan aurrerapenak egiteko nahitaezkoak izan diren datuak biltzeko gai izan dira. Datu bilketa horren irabazle nagusia machine learning-a izan da (laster hitz egingo dizugu honi buruz).
• AA matematikako irakaslearen ikasle gustukoena da. Aljebra, kalkulua, probabilitatea… dena ondo egiten du! Matematikako modalitate gehienak beharrezkoak dira edozein adimen artifizial sortzeko, baita sinpleenak ere. Algoritmoak dira adimen artifizialari ikasteko gaitasuna ematen dietenak. Algoritmo bat, nolabait esateko, kalkulu bat egiteko eta arazo bati soluzioa bilatzeko egiten den operazio multzoa da. Makinari zerbaiten soluzioa bilatzeko ematen zaizkion instrukzioak dira. Algoritmo horiek programatzeko lengoaietan (AA programatzen laguntzen duten erremintetan) erabiltzen dira. Programatzaileen ikuspuntutik, ez dago AA garatzeko lengoaia perfekturik, hala ere, erabilienak Python, C++, R eta Java dira. Tradizionalki, oso garestia zen AA programatzea, hori egiteko gaitasuna zuten diskoak oso garestiak baitziren. Gaur egun, ordea, plataforma batzuen bidez espazio handiak eskuratu daitezke (online, gainera); plataforma horiek merkataritza-espazio handiak eskaintzen dituzte hodeian, eta bakarrik erabiltzen dena ordaintzen da. Microsoft Azure, AWS edo Google Cloud Platform dira plataforma horien adibide batzuk. Baina badaude dohaineko beste aukera batzuk ere, BigML esaterako.
• AA igarle modernoa da. Gaur egun edozein gertakariren aurretik ibil gaitezke AA eta berak ematen dituen aukerekin. Astebete barru oporretara joateko zer arropa jantzi behar dugun jakin dezakegu, gure dirua gehien sinesten dugun horretan inbertitu dezakegu edota gure gorputzak jasan ditzakeen gaixotasun edo hutsei aurrea hartu ahal diegu. Nahiz eta hauek azken urteotan AAren aurrerapenekin lortu diren adibide batzuk izan, eta nahiz eta hauen bidez egonkortasuna eta segurtasuna lortu ditugun, AA, munduko pertsona guztiak bezala, batzuetan oker ibiltzen da. Izan ere, probabilitatea eta errealitatea oso gauza ezberdinak dira, eta askotan estatistika ez da tartean dagoen aldagai bakarra. Hala ere, AA askotan izan da estatistika eta datuak erabiltzeko gauza etorkizuna aurreikusteko. Horren adibide dugu Delta 8.7 erakundeak egiten duen lana: AA erabiltzen du gizakien salerosketan parte hartzen duten pertsonen patroiak identifikatzeko eta, horri esker, jarduera horrekin amaitzeko.

BAINA ORDUAN… ZER EZ DA AA?

• AA ez da machine learning (ML). Edo behintzat AA guztia ez da machine learning. Izan ere, AA ML baino askoz kontzeptu zabalagoa da, ML adar bat baino ez da eta. Nolabait definitzeko, machine learning-a, makinak ikasteko behar duen funtsezko prozesua da; AAk bere adimenaren zati bat eskuratzen du, aldez aurreko datuetatik automatikoki ikasiz eta aldez aurreko programaziorik behar izan gabe. AAren eskola dela esan dezakegu. Datu kopuru handia erabiltzen du emaitzak edo aurreikuspenak sortzeko. Horregatik, esan dezakegu machine learning guztia adimen artifiziala dela, baina ez alderantziz. machine learning-a erabiltzen da aurpegien detekziorako programetan edota spam-a identifikatzeko orduan.
• AA ez da Deep Learning. Deep Learning kontzeptua MLaren barruan sartu dezakegu, izan ere, makinak ikasteko duen beste modu bat da hau. Hala ere, aurrekoarekin ezberdintasun handi bat du. Ezberdintasun hori, neurona-sareetan dago, eta hauek ere ez dira AA. Neurona-sareak gizakiaren garuna bezalakoak direla esatean oso ondo geratuko ginen arren, oraingoz behintzat ezin dezakegu horrelakorik esan. Garunaren zati txiki batean inspiraturik daude. Neurona-sare bat euren artean konektaturik dauden geruza ezberdinez osaturik dago. “Neurona” bakoitzak informazioa bidaltzen dio beste bati, eta horrela, guztiekin, datuak jaso eta jakintza sortzen da. Teknologia hori erabiltzen dute bakarrik gidatzen duten autoek, esaterako.
• AAk ez du bere kabuz pentsatzen (oraingoz behintzat). Makina hauek jateko modukoak izango balira, barazkijaleek jan ahal izango zituzten, oraindik bizirik gabeko makinak baitira, edozertarako pertsonen beharra dutenak. Giza-faktorea adimen artifizialaren eragile garrantzitsuenetako bat da oraindik. Gizakiak sortutako teknologia izatean, AAren beharra da gizakion jarrerak errepikatzea, eta hau bi ahoko ezpata izan daiteke. Honen adibide dugu Simsimi deitutako eta konpainia egiteko sortutako chatbot horia eta polit-polita: gizakiak esaten zionetik ikasi eta sarean zeuden pentsamendu ilun guztiak biltzen amaitu zuen munstro txikia. Hainbat ekimen daude horrelako kasuak ez gertatzeko lan egitera bideratuta, AA behar bezala erabiltzeko helburuarekin. “Partnership on AI” deituriko taldeak, adibidez, 100 bazkide baino gehiago ditu (Apple, Microsoft, Amazon, Google edo Accenture, esate baterako), guztiak oso konprometiturik erabiltzaile orori AA seguru eta justu bat eskaintzeko.
• AA ez dira robotak; haratago doa. Robotika, roboten sorkuntzaz eta horien mantentzeaz arduratzen den zientzia da. Robot batzuk adimen artifizialaz programaturik daude, baina ez da beti horrela izaten. Robotika eta AA konbinatzen duten roboten artean, etxea garbitzen duen Roomba edota jatetxean janaria mahaira ekartzen dizun Penny robota ditugu; konbinazio hau egiten dute gizakiaren egunerokotasuna lasaiago eta erosoago egiteko. Hala ere, Thermomix-ek, industrian erabiltzen diren beso robotikoek edo elkarren kontra lehiatzen diren robotek erakusten digute ez dela beharrezkoa beraien kabuz aurrera ateratzeko gauza izatea funtzionalak izanez gero. Programatutakoa egiteko gauza badira, nahikoa da batzuetan.

ARGI AL DAGO?

Testu hau irakurri eta gero, espero dugu hasieran planteatu dugun Shakespeare-ren “izan edo ez izan” galdera argi izatea (gutxi gorabehera), adimen artifizialari dagokionean, behintzat. Izan ere, jatorrizko galderak ez du erantzunik, autorearen helburua Hamlet irakurtzen zuen pertsona orori krisi existentzial bat sortzea baitzen. Eta testu honekin erantzunak argi eman dizkizugun arren, adimen artifizialaren industria oso aldakorra da, egunetik egunera alda daiteke. Batek daki, baliteke aipatu ditugun puntu guztiak bihar guztiz aldaturik egotea eta zientzialariek “Ultron” edo “Vision” bezalako izakiak sortu ahal izatea. Horregatik, nahiz eta “izan edo ez izan” argi egon, hemendik aurrera izango dena pixka bat konplikatuagoa da.