Inteligența artificială mă interesează ca domeniu în care se întâlnesc matematica, datele, programarea și întrebările despre oameni. Învăț să disting între un program care urmează reguli scrise explicit și un model care identifică tipare pe baza unor exemple. Diferența este importantă pentru a înțelege ce poate face un instrument și unde apar limitele lui. Un răspuns convingător sau o interfață plăcută nu sunt suficiente pentru a demonstra că sistemul a înțeles corect o cerință ori că informația oferită este adevărată.
Una dintre direcțiile mele de studiu este lucrul cu exemple simple. Clasificarea unei imagini, recunoașterea unui tipar sau gruparea unor înregistrări pot fi puncte de pornire. Îmi doresc să înțeleg cum sunt alese datele și cum se separă exemplele folosite pentru învățare de cele folosite pentru evaluare. Dacă un model este verificat doar pe exemple pe care le-a văzut deja, rezultatul poate crea o impresie greșită. O demonstrație trebuie însoțită de o explicație a condițiilor în care a fost obținută.
Modelele care generează text pot ajuta la formularea unor idei, la explicarea unor concepte sau la explorarea mai multor variante de rezolvare. Le privesc ca pe instrumente de sprijin pentru învățare. Încerc să verific afirmațiile importante, să compar explicațiile cu materiale de încredere și să refac pașii unei soluții. Dacă nu pot explica un fragment de cod sau un raționament primit, acesta rămâne ceva de studiat. Folosirea unui instrument nu înlocuiește înțelegerea rezultatului și responsabilitatea pentru ceea ce public.
Mă interesează și relația dintre inteligența artificială și datele de mediu. Un proiect precum Planeta vie ar putea, într-o etapă viitoare, explora identificarea unor tipare sau semnalarea unor valori care merită verificate. Acestea sunt posibilități de studiu, fără a pretinde că o componentă AI este deja implementată. Înainte de orice model, datele trebuie să fie documentate și suficient de potrivite întrebării. O analiză simplă și bine explicată poate fi mai utilă decât un sistem complex a cărui ieșire nu o pot interpreta.
Un alt subiect important este folosirea responsabilă a informațiilor. Învăț să evit introducerea datelor personale în instrumente fără să înțeleg ce se întâmplă cu ele. Mă preocupă diferența dintre o recomandare generală și o decizie care poate influența viața unei persoane. Pentru domenii sensibile sunt necesare competențe, verificări și supraveghere adecvate. Îmi doresc să pot discuta atât avantajele unui instrument, cât și erorile posibile, prejudecățile din date și situațiile în care este mai bine să cer ajutorul unui specialist.
Pe această pagină voi putea adăuga treptat experimente, explicații și rezultate concrete. Pentru fiecare exemplu vreau să arăt întrebarea inițială, datele folosite, metoda și limitele observației. Nu îmi atribui o calificare profesională în inteligență artificială; prezint un proces de învățare. Curiozitatea mea este orientată spre înțelegerea mecanismelor și spre aplicații cu scop clar. Mă motivează posibilitatea de a construi instrumente utile, dar și nevoia de a păstra gândirea critică atunci când tehnologia pare să ofere foarte repede un răspuns.
Îmi propun să păstrez un jurnal al experimentelor, cu întrebarea de pornire și cu observațiile mele. Atunci când o încercare nu reușește, vreau să notez și motivul posibil. Compararea mai multor variante poate fi o lecție utilă, dacă schimbările sunt explicate și dacă rezultatele sunt prezentate în condiții comparabile.
Creații cu inteligență artificială
Imagini, filme și experimente vizuale realizate cu ajutorul inteligenței artificiale vor fi reunite în această colecție.
Colecția este pregătită pentru primele creații.