Despre Machine Learning, Terminator și (așa-numita) Inteligență Artificială

Despre autor: Fondator și asociat al agenției de comunicare integrată Kooperativa 2.0. Trainer cu peste 300 de workshopuri pe teme de marketing digital susținute. Speaker și moderator la peste 300 de evenimente de business. Blogger din 2007, cu peste 13.000 de articole scrise.

Contact: cristi@kooperativa.ro.

Dacă ai ajuns pe acest articol, sunt șanse imense să faci parte din una din cele trei categorii majore, pe care eu, în tot ce fac pe zona digitală, le-am văzut în mulți ani.

Categoria 1. Interesați de tehnologie, dar nu specialiști. Mai exact, vorbim despre cei interesați de beneficiile pe care tehnologia le poate aduce în viața lor, nu neapărat de tehnologia în sine.

Eu personal fac parte din categoria aceasta, apropo. Adică nu mă interesează de nicio culoare cum funcționează tehnic excelenta soluție de protecție informatică Bitdefender 2020, dar mă interesează teribil de tare beneficiile pe care această protecție mi le aduce. Și mi le aduce. Tocmai de aceea îți recomand cu maxim simț de responsabilitate această soluție.

Categoria 2. Speriați de tehnologie, dar nu îngroziți. Îmi aduc aminte de șocul care a fost pentru generația mea filmul Terminator. Cu Arnold Schwarzeneger robot venit din viitor ca să îl omoare pe cel care, în viitor, va fi liderul rezistenței umanității în lupta cu roboții, care au dezvoltat o conștiință și au început să îi dea omenirii de să o julească grav.

Bine, atunci, în anii 90 când a apărut filmul, tehnologia era pistol cu apă față de ce vedem că se întâmplă acum. Dar poate tocmai de aceea șocul a fost unul mare. Iar spaima de ”calculatoarele” care la un moment dat o să se sature de noi, oamenii, și o să preia controlul a fost de atunci una constantă în rândul categoriei de oameni despre care zic acum. Spaima fără bază, după cum voi demonstra mai jos.

Categoria 3. Specialiștii pe domeniu. Care, dacă ar avea un slogan, ar fi așa: ”Ia să mai vedem ce prostii mai zice și bloggerul ăsta în articol…”.

Bine, mai există și posibilitatea să nu faci parte din nici una din categoriile de mai sus și să fii doar unul din miile de cititori constanți ai acestui prea-frumos blog, motiv pentru care îți mulțumesc la modul corespunzător :D

Am făcut împărțirea de mai sus pe ideea că sunt sigur că în ce zic mai jos o să-i nemulțumesc pe specialiști pentru că nu aduc nimic nou și pentru că fac asta într-un limbaj mai de la peluză, așa. Și o să îi nemulțumesc pe cei speriați de tehnologie pentru că nu le dau ”muniție” pe care să o folosească pe sistem ”v-am zis eu că e nașpa cu tehnologia asta!”.

Dar, în același timp, sper să aduc cât de cât o informație valoroasă pentru cei aflați în prima categorie: interesați de tehnologie, dar nu specialști. Să purcedem la drumul lecturii, deci.

Dar, înainte, hai să îți spun de ce realizez acest articol pe acest subiect în colaborare cu Bitdefender (pe lângă faptul că este unul din brandurile mele preferate):

Bitdefender investește 25% din bugetul său anual de cercetare și dezvoltare în ceea ce ei numesc – și ce frumos sună… – ”visele de securitate vizionare”. Drept urmare, dintr-un total de 72 de brevete, Bitdefender a avut 42 de brevete emise pentru tehnologiile de bază numai în ultimii trei ani! Alte 35 sunt în prezent examinate, cu o zecime din toate brevetele referitoare la învățarea automată.

De aceea i-am rugat pe cei de la Bitdefender să mă lovească cu o juma de tonă de informații pe subiectul în cauză, pe care eu încerc să o ”traduc”…

De ce putem folosi ciocanul, dar ciocanul nu ne poate folosi pe noi

Ok, știu, cam forțată comparația asta. Dar o folosesc pentru că vreau să pornim de la basic, cum ar zice patagonezul ajuns din întâmplare în Poplaca. Și zic direct:

Machine Learning este acea abilitate a ciocanului care ne ajută și să nu mai dăm lovitura pe lângă cui, dar mai ales să nu ne mai dăm peste degete.

Tehnic vorbind, Machine Learning este abilitatea programelor de calculator de a analiza date mari, de a extrage informații automat și de a învăța din ele. Programele de calculator, ca și ciocanul, sunt practic niște extensii tehnologice ale noastre, care ne ajută să trăim mai bine în viața noastră, ca să zic așa. Din ce în ce mai bine, aș zice.

Atunci când punem mâna pe ciocan pentru prima dată, realizăm că ne ia niște (multe!) lovituri de antrenament până să știm cum să lovim bine. Pentru că ciocanul ăla clasic nu învață din loviturile pe care noi le dăm folosindu-l. Doar noi învățăm.

Ei bine, în Machine Learning ”ciocanul” învață după fiecare ”lovitură” dată, astfel încât următoarea și următoarea lovitură să fie din ce în ce mai bune.

Pe partea de protecție informatică, algoritmii de Machine learning îmbunătățesc semnificativ timpul de detectare a amenințărilor moderne, deoarece pot analiza semnificativ cantități mari de date mai repede decât ar face orice om. Dacă sunt instruiți pentru a detecta cu exactitate diferite tipuri de comportament malware, algoritmii de învățare automată pot avea o rata mare de detecție, chiar și pe eșantioane noi sau necunoscute.

Diferența dintre Machine Learning și (așa-numita) Inteligența Artificială

Robotul jucat de Arnold în Terminator este coșmarul maxim al speciei umane: o mașină care este o Inteligență Artificială alimentată de Machine Learning. Doar că e ficțiune, pură ficțiune. Pentru simplul – dar atât de necesar de înțeles – motiv că NU suntem în situația ardelenului, care vede pentru prima dată o girafă și exclamă ”așa ceva nu există!” :))

La un eveniment internațional exact pe tema asta, unul din speakeri – bătrân fiind, am uitat care… – ne-a zis apropo de spaima că roboții o să preia controlul: ”este la fel cu spaima că un gândac de grădină o să îți spargă parola la laptop și o să își cumpere cu cardul tău focoase nucleare”.

Am râs atunci. Mai ales că omul, fiind specialist, ne-a adus o grămadă de argumente. Ocazie cu care am și înțeles diferența fundamentală între Machine Learning și Inteligență Artificială:

Machine Learning înseamnă abilitatea unui sistem de a învăța singur, în timp ce Inteligența Artificială însemnă un sistem care este PROGRAMAT să semene cu un om sau să aibă comportamentul unui om și atât.

Altfel spus, o Inteligență Artificială care nu are abilitatea de Machine Learning este de o limitare masivă. În același timp, când o să se întâmple la un moment dat să se construiască (acesta este verbul, da?) o Inteligență Artificială care să poată și învăța continuu pe principiul Machine Learning, atunci, da, o să putem povesti despre niște chestii. Inclusiv despre niște pericole.

Doar că suntem atât de departe de acel moment încât putem povesti în acelați context de (i)realitate și despre viitoarea colonizare a unei planete din Proxima Centauri, care e cam la 4 ani lumină de Pământ :)

Pe de altă parte, putem accepta că Machine Learning face parte din conceptul mai larg de Inteligență artificială, așa cum zic unii cercetători. Doar că este echivalent cu a accepta că este mai aplicat să ne apucăm de un regim alimentar decât să filosofăm despre cum o să fie când ne apucăm de el :))

Circulă în anumite cercuri o zicere care – cică – ar fi a lui Grigore Moisil: ”dacă vreți ca mașinile să semene cu oamenii, nu le dotați cu inteligență artificială, ci cu prostie artificială” :))

Râdem, glumim, dar să știi că ne aflăm atât de departe de inteligența artificială a mașinilor încât, deși nu îi zicem prostie artificială (că nu e frumos, știi cum zic), putem să îi zicem gângureală artificială. Adică ce face un copil în primele luni de viață.

Cam pe acolo suntem în domeniul ăsta, așa să știi. Adică, la fel ca în cazul unui copil care gângurește, ni se pare adorabil conceptul de inteligență artificială. Dar deocamdată doar gângurește, aia zic. Eu aș paria în următorii muuuuuulți ani pe Machine Learning, deci :)

Cum functioneaza Machine Learning in produsele Bitdefender

Și, pentru că simt că cei care vă pricepeți mult mai bine decât mine la astfel de chestiuni vi se pare că prea le-am ”laicizat”, hai să vă dau și niște chestii de astea mai tehnice. Pe care le folosește Bitdefender. Și din care voi înțelegeți mai multe chestii din care, recunosc, am înțeles eu :))

Caracteristici: O caracteristică în Machine Learning este o proprietate măsurabilă individuală a unui fenomen observat. Bitdefender extrage atât caracteristicile statice, cât și dinamice ale fișierelor și ale adreselor URL. Înțelegerea profundă a Bitdefender a comportamentului malware îi permite să identifice setul potrivit de funcții.

Tehnici de extragere a caracteristicilor: Bitdefender folosește emulatorul construit cu acest scop, tehnicile de dezambalare, de dezafectare pentru extragerea caracteristicilor statice și dinamice ale fișierelor și adreselor URL.

Algoritmi pentru Machine Learning: Bitdefender folosește mai mulți algoritmi diferiți. Acești algoritmi au, de asemenea, un nivel de funcții suprapuse care le fac mai rezistente împotriva atacurilor avansate. De asemenea, include algoritmi personalizați de învățare a mașinilor pentru a spori precizia detectării.

Seturi de date: În învățarea automată, seturile de date sunt foarte importante în formarea și testarea modelelor de învățare automată. Bitdefender deține una dintre cele mai mari baze de date ale industriei cu mostre de fișiere curate și rău intenționate pentru a antrena și testa modele de învățare a mașinilor, îmbunătățind dramatic eficiența și acuratețea detectării. Tehnici de detectare în mai multe etape: 1. Învățarea mașinii 2. Hyper Detect 3. Sandbox Analyzer 4. Memory Protection 5. Inspector de process.

Share on facebook
Distribuie pe Facebook
Share on linkedin
Distribuie pe LinkedIn
Share on whatsapp
Distribuie pe Whatsapp

8 thoughts on “Despre Machine Learning, Terminator și (așa-numita) Inteligență Artificială”

  1. Frumos articolul, documentat, esential si la obiect. Bravo Cristi!
    Ce admir la tine este flexibilitatea si adaptabilitatea intr-un context nestructurat.
    Si uite am grait si eu ca specialistii din HR (resurse umane), dar fara sa vreau :)

    Referitor la „Tehnic vorbind, Machine Learning este abilitatea programelor de calculator de a analiza date mari, de a extrage informații automat și de a învăța din ele”, este foarte corect. In plus am un argument care, tot asa, nu este de natura sa sperie, ci dimpotriva.

    Astfel, in link-ul de mai jos (februarie) am vorbit si eu despre amandoua conceptele, dar nu pe intelesul tuturor cum admirabil ai explicat tu in acest articol. Mai precis, fac referire la ceva la fel de practic (ca si articolul tau in domeniul securitatii si protectiei antivirus), respectiv aplicabilitatea in domeniul modelarii statistice. Stiu ca este si acesta un subiect extrem de specializat, insa Machine Learning si Artificial Intelligence poate ajuta omul semnificativ pe oamenii care lucreaza cu multe cifre, in special din zona statisticii matematice.

    https://gabrieldumitrescu.com/2020/02/03/identify-patterns-in-big-data-and-build-statistical-models-a-manual-work-to-be-automated-by-ai/

    Era vorba de un start-up care stransese 15 milioane dolari SUA (wow!) si am incheiat articolul astfel:
    „I like how AI is supposed to help human and make their life easier. This tool [un instrument de tip AI / ML – n.a.] could be an example of such good “cooperation””.

    Sper sa contribuie si sursa de mai sus la o cat mai putina sperietura pe metrul patrat :)

    1. Foarte bună contribuția ta cu acest comentariu, mulțumesc mult! Chiar cred că este nevoie de cât mai multă scriitură, ca să îi zic așa, pe tema respectivă. Pentru că sunt prea multe legende și prea puține… adevăruri :))

Lasă un comentariu

Adresa ta de email nu va fi publicată. Câmpurile obligatorii sunt marcate cu *

Acest sit folosește Akismet pentru a reduce spamul. Află cum sunt procesate datele comentariilor tale.

4900 de abonați la newsletterul meu n-au cum să greșească :)