Inteligenţa artificială, încotro? Un profesor român în SUA explică de ce suntem încă foarte departe de a avea oameni-roboţi

Inteligenţa artificială (AI), o tehnologie despre care se vorbeşte tot mai des în ultimii. Atât de des încât specialiştii atrag atenţia că în multe cazuri a devenit o strategie de promovare a unor produse, de altfel banale. Şi totuşi, cercetătorii în domeniu vorbesc despre inteligenţa artificială care ar putea înlocui mintea umană. Cât de departe suntem de acel punct şi de ce AI este blocată la nivelul anilor '70.

Pentru a putea discuta despre noua paradigmă a inteligenţei artificiale trebuie să ne uităm întâi la paradigma originală, cea creată de fondatorii acestei tehnologii.

AI este o tehnologie relativ nouă, dezvoltarea ei a început la finele celui de Al Doilea Război Mondial şi este asociată cu creara computerelor digitale (calculatoarelor). Doar că acestea au fost invetate cu un cu totul alt scop. Nimeni nu se gândea la inteligenţă artificială pe atunci, scopul calculatoarelor era acela de a realiza operaţii matematice complexe. Însă, folosind aceste operaţii creatorii AI şi-au dat seama că pot duce lucrurile mai departe de atât şi poate fi luat un computer, introduse câteva simboluri într-o listă, pe care să le aranjezi după o anumită logică pentru a obţine noi rezultate valide. Acest lucru se bazează pe o idee veche – silogism (o formă de argumentare logică), care a dus la creara algoritmilor şi treptat la ceea ce numim, azi, inteligenţă artificială şi la ideea că creierul uman funcţionează asemeni unui computer, foloseşte anumiţi algoritmi. Iar, acest lucru a dus şi la concluzia că inteligenţa nu depinde neapărat de un organism biologic, de creier, putem avea inteligenţă şi într-un sistem artificial – a explicat Dan Cautiş, fost profesor al Universităţii Politehnice din Bucureşti şi fost angajat al Universităţii Georgetown din Statele Unite, invitat la o conferinţă a companiei IT Qualitance.

Pornind de la această concluzie, profesorul susţine că fondatorii AI au continuat dezvoltarea acestei tehnologii bazându-se pe dualismul cartezian (după Rene Descartes) – care se referă la faptul că mintea şi corpul sunt două substanţe diferite, mintea şi trupul trebuie privite ca fiind două lucruri separate.

Însă, el este de părere că această premiză de la care au plecat creatorii AI este falsă, şi face aici referire la aşa-numiţii părinţi ai AI - Herbert Simon şi Marvin Minsky. Cautiş argumentează asta apelând la filosofia lui Hubert Dreyfus, care critică dualismul cartezian şi susţine că gândirea, cogniţia nu sunt procese separate de fizic, de corpul biologic. Însă paradigma clasică, aceea că inteligenţa poate exista şi în afara unui corp este încă populară, deşi este una depăşită, subliniază profesorul.

Soluţia inteligenţei artificiale “încorporate”

Inteligenţa nu înseamnă doar algoritmi. Presupune şi interacţiunea cu realitatea, iar pentru ca agenţii de inteligenţă artificială să poată funcţiona în lumea reală trebuie să fie încorporaţi” (embodied), în caz contrar realitea devine infinită (haos) şi nu poate fi cunoscută, spune Dan Cautiş.

Paradigma clasică este extrem de utilă, mai subliniază el, dar pentru a putea evolua trebuie depăşită şi trebuie să se adapteze noului concept – inteligenţa artificială are nevoie de un corp pentru a funcţiona.

Provocările robotului-om

Răspunsul la acestă provocare – a face inteligenţa artificială să cunoască lumea reală, poate părea simplu. Creezi un robot inteligent (care foloseşte AI) şi îl pui să exploareze ceea ce este în jur. Dar, lumea din jur este infinită, iar un astfel de robot va funcţiona doar în limitele pe care i le setează programatorul.

Într-un mod mai simplist, atâta vreme cât un astfel de robot nu are voinţă proprie, gândire, dar şi instincte va putea funcţiona doar limitat de scopul pentru care a fost creat. Roboţii funcţionează în parametrii impuşi de intenţia creatorilor lor, nu pot explora şi învăţa singuri realitatea.

Drept urmare, scopul principal al cercetătorilor AI rămâne acela de a crea tehnologia care să poată funcţiona asemeni creierului uman, care să poată fi încorporată, iar acel agent autonom să funcţioneze singur în lumea reală, fără o altă intervenţie umană, fără instrucţiuni sau supraveghere. Dar, aici revenim la ideea de mai sus, cum că mintea (inteligenţa) nu funcţionează dependent de corp, iar cogniţia nu depinde doar de creier.

Percepţia mediului înconjurător nu presupune doar un proces ce ţine strict de creier, ci de întregul corp, organism. “Nu absorbim pasiv date din jurul nostru doar cu ajutorul ochilor sau al urechilor, precum o fac o cameră de filmat sau un microfon, ci mai degraba scanăm şi testăm mediile înconjurătoare pentru a interacţiona cu ele”, spune Cautiş.

Iar aici intervine ceea ce profesorul numeşte Enactive AI (o interacţiune dinamică a inteligenţei artificiale) - un concept corelat cu principii rezultate din cercetările ştiinţelor cognitive. Ştiinţa care studiază procesele mentale şi de care trebuie să ne folosim dacă vrem să ducem inteligenţa artificială la nivelul următor, adică de a o integra într-un organism care să funcţioneze singur în lumea reală.

“Cum putem transpune inteligenţei artificiale un concept echivalent metabolismului biologic al unui animal unui agent AI sau unui robot? Răspunsul este: Enactive AI”, adaugă Dan Cautiş.

Dar până acest lucru va fi posibil inteligenţa artificială riscă să rămână blocată la nivelul anilor '70, blocaj pe care profesorul îl numeşte “The Winter of AI”. El subliniază că vechea paradigmă a inteligenţei artificiale este extrem de importantă pentru a dezvolta tehnologii pe care să le folosim în viaţa de zi cu zi, dar trecerea la nivelul următor se va face probabil abia când omul va reuşi să cunoască mai multe despre ce presupune “conştiinţa”.

Vezi în video întreaga conferintă şi explicaţia profesorului Dan Cautiş:

Dan Cautiş a predat până în anii '80 la Universitatea Politehnică din Bucureşti. A plecat apoi în Statele Unite, unde până în 2006 a fost angajat al Georgetown University. Până în 2015 a fost vice-preşedinte responsabil cu operaţiunile infrastructurilor IT (Data Centers, Computer Operations, Network Operations) la aceeaşi universitate, iar în prezent mai predă cursuri despre transumanism, ştiinţă şi religie, inteligenţă artificială şi machine learning. Înainte de a fi profesor la Georgetown el a deţinut funcţii de conducere în companii precum Maxtor, Seagate, Maxoptix, Western Digital, Lawrence Livermore National Lab (LLNL).