Cat de mult pot sa gandeasca masinile?

Dincolo de credintele populare, alimentate de mass-media, care vad in tehnologia bazata pe Inteligenta Artificiala (IA) un fel de lume dominata de roboti ucigasi care se razbuna pe oamenii neputinciosi, IA este un domeniu fascinant care merita o atentie mai profunda.

 In numarul trecut treceam in revista cateva idei legate de domeniul  Inteligentei Artificiale si pomeneam in final despre cea mai recenta carte a lui Michael Wooldridge, profesor de IA la Universitatea Cambridge din Marea Britanie, intitulata The Road to Conscious Machines: the Story of AI, „Drumul spre masinile constiente, Povestea Inteligentei Artificiale”. Continuam acum prezentarea observatiilor sale privind perspectivele IA intr-un viitor mai indepartat.

 Pentru a intelege posibilitatile si limitarile IA, Wooldridge exploreaza evolutia sa de la ideile initiale ale lui Alan Turing, parintele computerului, pana in prezent, compunand un ghid informativ si interesant, care surprinde noutatile noilor descoperiri din domeniu, explicand in acelasi timp conceptele-cheie care stau la baza cercetarii moderne din domeniul AI.

 Dar cartea nu se refera doar la realizari, Wooldridge ofera, de asemenea, o evaluare onesta a numerosilor pasi gresiti efectuati pe parcursul acestor cercetari. Un astfel de exemplu a fost proiectul Cyc, initiat de vizionarul AI Doug Lenat in 1984. Douglas Bruce Lenat este un proeminent cercetator in domeniul IA, in special al „invatarii automate” („machine learning”) prin programele AM si Eurisko si inginerie ontologica, prin programul Cyc. Desi s-a incheiat in 1994, Cyc este un proiect de inteligenta artificiala pe termen lung care isi propunea sa constituie o ontologie cuprinzatoare si o baza de cunostinte care acopera conceptele si regulile principale despre modul in care functioneaza lumea.

 Vastul sistem-expert ar fi trebuit sa poata raspunde la intrebari intr-un mod asemanator omului. Informatiile pe care le continea Cyc s-au dovedit a fi totusi neuniforme, iar raspunsurile sale prea imprevizibile. Sistemul a fost considerat  un esec, devenind chiar parte a folclorului calculatoristilor: „Unitatea stiintifica pentru masurarea afirmatiilor aiurea se numeste micro-Lenat”, spune Wooldridge, deoarece „nimic nu ar putea fi la fel de aiurea ca un Lenat intreg”.

 In ciuda unor esecuri de acest gen, IA a fost transformata in ultimii ani dintr-o curiozitate pentru academicieni in unul dintre cele mai atragatoare domenii ale stiintei si tehnologiei. Aceasta schimbare radicala a fost determinata de progresele in domeniul invatarii automate, care au permis computerelor sa rezolve probleme fara a fi nevoie sa urmeze o lista cuprinzatoare de instructiuni.

 In plus, programele puternice bazate pe retele neuronale pot fi instruite pentru a indeplini sarcini specifice, cum ar fi jocuri de societate sau traducerea limbilor straine. Puterea acestor abordari a fost ilustrata in 2014, atunci cand compania de IA DeepMind a demonstrat ca un program de computer se poate auto-invata sa joace o serie de jocuri video la un nivel superior celui uman.

 In loc sa se bazeze pe un set de date de intrare vast, cum sunt programele conventionale, programul a fost conceput pentru a invata, folosind un proces de incercare si eroare. Ruland o asemenea strategie, programul a descoperit o strategie castigatoare pe care nici proiectantii sai nu o luasera in considerare. Dar chiar si asa, o observatie ramane in picioare: „nici cele mai avansate sisteme IA nu au o intelegere reala a ceea ce fac”, dupa cum avertizeaza Wooldridge, fapt ce poate crea mari probleme, mai ales daca ne bazam strict pe sistem care pare a lua deciziile corecte de cele mai multe ori.

 De exemplu, primele masini autonome, o tehnologie care are deja o vechime de cativa ani, si care mai are multe retusuri de facut, au provocat accidente fatale atunci cand soferii lor umani nu erau atenti. Chiar si sistemul de recunoastere faciala dezvoltat pentru identificarea potentialilor infractori a esuat deoarece setul de date de intrare a fost distorsionat din cauza ca s-a bazat pe informatiile extrase din fotografiile realizate in sectiile de politie in care niciun infractor nu zambea.

 Wooldridge ofera o analiza echitabila a acestor situatii, dar si a altor probleme etice, pe care noile tehnologii IA le ignora, considerand ca toti cei implicati in activitatea de cercetare din acest domeniu vor trebui sa le abordeze cu atentie.

 Sigur, recunoaste si Wooldridge, „sistemele IA au potentialul de a fi deturnate si sa fie folosite in scopuri gresite, cum ar fi arme autonome mortale”, cercetatorul nu e cert convins ca tentantele tehnologii de moment, propuse de oamenii de stiinta vor capata un cadru de reglementare prea curand.

 De asemenea, Wooldridge face si unele speculatii cu privire la perspectivele unei „IA puternice” care inseamna „drumul catre masini autonome constiente, constiente de sine”.

 „Inteligenta Artificiala puternica” sau generala, „este inteligenta ipotetica a unei masini care are capacitatea de a intelege sau de a invata orice sarcina cognitiva pe care o poate indeplini o fiinta umana”, capacitate valabila si in cazul fiintelor animale. Unele surse academice folosesc termenul de „Inteligenta Artificiala puternica” doar pentru masinile care pot dezvolta o constiinta. Realitate sau SF, ramane de vazut, oricum, tehnologiile de Inteligenta Artificiala se afla la decenii departare, de o ipotetica IA puternica. Spre deosebire de „IA puternica”, „Inteligenta Artificiala slaba” sau restransa,  nu este destinata masinilor cu abilitati cognitive, ci se limiteaza practic la „utilizarea unui program (software) capabil de a studia sau indeplini sarcini specifice de rezolvare a problemelor sau de rationament”.

 In cartea sa, Wooldridge face, de asemenea, si unele speculatii sau previziuni legate de perspectivele unei IA puternice si dezvoltarea unor masini autonome constiente, constiente de sine, spre deosebire de masinile autonome de azi.

 Orice astfel de sistem ar trebui sa reproduca ceea ce filosofii numesc „teoria mintii”, spune Wooldridge si anume „capacitatea umana de a intelege si de a prezice comportamentul altor oameni pe baza credintelor si dorintelor lor”. Numai acest tip de masina, spune Wooldridge, „ar fi cu adevarat in masura sa treaca testul Turing – sa actioneze intr-un mod care sa nu se distinga de adevaratul lucru – si acest obiectiv poate ramane o fantezie pentru multi ani de acum incolo.

 Sa amintim ca Testul Turing, numit initial „jocul imitatiei” de Alan Turing in 1950, este un test „al abilitatii unei masini de a prezenta un comportament inteligent echivalent sau nediferit de cel uman”. Pentru acest test, Turing a propus ca un evaluator uman sa judece conversatiile dintre un om si o masina conceputa pentru a genera raspunsuri asemanatoare omului.

 In fine, dincolo de credintele populare, de subiectele provocatoare speculate de mass-media, Inteligenta Artificiala este o provocare extraordinara. Ea este utilizata azi, chiar doar timid si poate doar la nivelul IA slabe, in aplicatii din lumea reala, dar masinile viitorului, bazate pe IA puternica raman un vis indepartat.

GEORGE CUSNARENCU