Autor: Acad. GHEORGHE TECUCI

Articol apărut în două episoade, în CERTITUDINEA 166,167

Academicianul Gheorghe Tecuci este profesor de informatică și director al Centrului pentru agenți care învață de la Universitatea George Mason, SUA. A fost „președinte de inteligență artificială” la Centrul pentru conducere strategică a Colegiului de război al armatei SUA. Este membru titular al Academiei Române.

____________________________

A existat o mare agitație în legătură cu inteligența artificială, cu afirmații conform cărora agenții inteligenti vor deveni mai inteligenți decât oamenii și chiar vor inlocui umanitatea. Vom arăta că această teamă este nejustificată, că inteligența artificială diferă în mod fundamental de inteligența umană și că acestea sunt complementare, inteligența artificială fiind mai bună la rezolvarea unor probleme unele sarcini, dar incapabilă să rezolve altele care pot fi rezolvate de inteligența umană. Vom prezenta un model de gândire critică care facilitează integrarea sinergică a raționamentului imaginativ al unui om cu raționamentul critic al unei mașini, subliniind rolul unic și de neînlocuit al omului în rezolvarea problemelor, limitat doar de imaginația noastră. Ca orice tehnologie nouă și puternică, inteligența artificială vine cu riscuri și oportunități. Multe locuri de muncă umane vor fi îndeplinite de mașini, dar toate acestea sunt locuri de muncă algoritmice, lăsându-le pe cele cu adevărat creative oamenilor. Cel mai important, inteligența artificială ne poate ajuta să devenim gânditori critici mai buni, și să păstram democrația, care este cel mai bun sistem de guvernare.

Cea mai mare realizare a minții umane

Inteligența artificială (IA) este domeniul științei și ingineriei care se ocupă cu teoria și practica dezvoltării de sisteme care prezintă caracteristicile pe care le asociem cu inteligența în comportamentul uman, cum ar fi percepția, procesarea limbajului natural, rezolvarea problemelor și planificarea, învățarea și adaptarea.

Principalul obiectiv științific al IA este înțelegerea principiilor care permit un comportament inteligent la oameni, animale și agenți artificiali. Acest obiectiv științific sprijină în mod direct mai multe obiective inginerești, cum ar fi dezvoltarea de agenți inteligenți, formalizarea cunoștințelor și mecanizarea raționamentului în toate domeniile de activitate umană, făcând ca lucrul cu computerele să fie la fel de ușor ca lucrul cu oamenii și dezvoltând sisteme om-mașină care să exploateze complementaritatea raționamentului uman și automat.

S-a făcut multă vâlvă în legătură cu inteligența artificială, cu afirmații potrivit cărora agenții de inteligenți vor deveni mai inteligenți decât oamenii și chiar vor inlocui umanitatea. Recent, peste 27.000 de persoane, inclusiv mai mulți directori din domeniul tehnologiei și cercetători foarte reputați, precum Elon Musk, Steve Wozniak și Stuart Russell, au semnat o scrisoare deschisă prin care solicită o pauză în antrenarea celor mai puternice sisteme de inteligență artificială pentru cel puțin șase luni, din cauza „riscurilor profunde pentru societate și umanitate”. Mai mulți lideri ai Asociației pentru Progresul Inteligenței Artificiale au semnat o scrisoare în care solicită o colaborare pentru a aborda promisiunile și riscurile IA (Durden, 2023).

Sunt unul dintre cei mai mari susținători ai inteligenței artificiale este probabil cea mai mare realizare a minții umane. Am avut ocazia să interacționez cu unii dintre părinții fondatori ai IA, inclusiv Herbert Simon (care a prezis viitorul mașinilor și importanța datelor și a câștigat Premiul Nobel pentru economie pentru contribuțiile sale la teoria raționalității limitate) și John McCarthy (care a inventat termenul „inteligență artificială”, a creat limbajul LISP și a inventat programarea interactivă cu partajarea timpului). Am fost unul dintre coeditorii volumelor clasice de Machine Learning, alături de unii dintre cei mai renumiți oameni de știință din domeniul inteligenței artificiale, Tom Mitchell, Ryszard Michalski, Jaime Carbonell și Yves Kodratoff. Mi-am dedicat viața profesională dezvoltării unei teorii generale a agenților care învăța precum oamenii, prin exemple și explicații, numiți „agenți Discipoli”, pentru că învață să reproducă comportamentul de rezolvare a problemelor al profesorilor lor.

Ce poate și ce nu poate face un „agent inteligent”

Există, într-adevăr, unele realizări impresionante ale inteligenței artificiale, cum ar fi Deep Blue (programul de șah al IBM care l-a învins pe campionul mondial Gary Kasparov), AlphaGo, care joacă Go mai bine decât orice om, Watson de la IBM, care a învins cei mai buni jucători de Jeopardy. Cel mai recent succes este ChatGPT, care reprezintă și integrează ceea ce a fost postat pe internet și poate răspunde la orice întrebare la care poate răspunde Google. Face acest lucru „citind” o cantitate mare de text existent și învățând cum apar cuvintele în context cu alte cuvinte. Apoi prezice următorul cuvânt cel mai probabil care ar putea apărea în răspunsul la o intrebare și fiecare cuvânt ulterior (asemănător cu funcțiile de autocompletare din motoarele de căutare, smartphone-uri și programe de e-mail).

Capacitățile sale excelente de generare a limbajului natural îi permit să compună răspunsuri și să scrie povești și scrisori pentru diferite grupe de vârstă și cu diferite niveluri de detaliu. Poate compune muzică, eseuri și poezii, poate scrie și depăna programe de calculator, poate juca jocuri, poate scrie CV-uri și scrisori de intenție personalizate etc.

Aceste rezultate sunt atât de impresionante, încât Geoffrey Hinton, unul dintre inventatorii învățării profunde (deep learning), susține că „agentii inteligenti” pot „înțelege” și chiar vor depăși inteligența umană. El atrage atenția asupra faptului că aceștia folosesc rețele neuronale care conțin deja mai mulți neuroni decât creierul uman și pot învăța mult mai repede decât oamenii.

Voi demonstra că se înșeală. Ca oamenii sunt mai inteligenți decat calculatoarele. Vom începe prin a compara neuronul uman cu cel artificial.

Neuronul uman are o structură arborescentă, cu o coroană formată din corpul celular și nucleu, ramuri (dendrite), un trunchi (axon) și rădăcini (dendrite). Dendritele unui neuron se conectează cu dendritele altor neuroni pentru a forma o rețea foarte complexă de neuroni interconectați.

Creierul funcționează pe bază de electricitate. Axonul este ca un fir cu izolație in care neuronul trimite impulsuri electrice care se deplasează de-a lungul axonului până la dendrite. Dendrita de la un neuron se termină și începe dendrita de la un alt neuron, dar exista un spatiu între ele. Această conexiune se numește sinapsă. Transmisia nu este electrică, ci chimică. Sinapsa determină eliberarea de substanțe chimice către celălalt neuron, care primește un semnal. Fiecare neuron primește semnale de la alți neuroni. Dacă suma electricitate depășește un prag, atunci neuronii se declanșează. Sinapsa poate fi puternică, medie sau slabă. Dacă sinapsa este slabă, atunci când intră un semnal, acesta creează un semnal slab în următorul neuron. Dar dacă sinapsa este puternică, aceasta creează un semnal puternic. Ceea ce face ca conexiunea să fie puternică sau slabă este experiența ta. Dacă acest neuron îl face pe neuronul respectiv să se aprindă, atunci conexiunea lor devine mai puternică. Aceasta este ceea ce determină învățarea. Din punct de vedere statistic, dacă neuronii se aprind împreună, aceștia sunt corelați. Atunci când vedeți că unul dintre ei pornește, vă așteptați ca și celălalt să pornească. Sistemele biologice de învățare sunt construite din rețele foarte complexe de neuroni interconectați.

Neuronul artificial este o aproximare rudimentară a unui neuron uman. Acesta calculează suma ponderată a intrărilor sale și emite 1 (adevărat) dacă această sumă este pozitivă și -1 (fals) în caz contrar.

Tabelul 1 compară caracteristicile celor două tipuri de neuroni. Neuronul artificial este mult mai rapid, dar numărul său de conexiuni este mult mai mic. Rețeaua artificială este mult mai mare, dar are nevoie de mult mai multă energie și timp pentru a recunoaște o scenă decât creierul uman.

Există trei forme de raționament: deductiv (care arată că ceva este în mod necesar adevărat), inductiv (care arată că ceva este probabil adevărat) și abductiv sau imaginativ (care arată că ceva este posibil să fieadevărat). Un agent de inteligent poate efectua numai raționamente deductive și inductive, dar nu poate efectua raționamente abductive (imaginative). Ca urmare, un agent de AI este rapid, riguros, precis și obiectiv, dar nu are intuiție, imaginație și capacitatea de a face față unor situații noi.

Inteligența umană

Un computer efectuează doar manipularea simbolurilor sintactice, așa cum a demonstrat în mod convingător filosoful John Searle cu argumentul camerei chinezești (1980):

John se află într-o cameră în care se află o carte care conține o colecție uriașă de reguli „dacă-atunci”:

      „DACĂ primești simbolul X, ATUNCI returnezi simbolul Y”.

 Prin deschiderea unei uși, John primește din exteriorul camerei simbolul X, care reprezintă o întrebare în chineză și, urmând una dintre reguli, returnează simbolul Y, care reprezintă răspunsul în chineză. Pentru observatorul din exterior, John pare să înțeleagă chineza. Dar John nu știe deloc chineza.

Adevărata „înțelegere” necesită o procesare „semantică” pe care numai oamenii o pot face.

Mihai Drăgănescu (1979, 1985)  a avansat ideea că creierul are atât moduri de procesare a informației care utilizează calculul, cât și moduri care nu utilizează calculul. Acest lucru a fost demonstrat ulterior de Roger Penrose (1994). Drăgănescu face distincție între două tipuri de informații: structurale, carepot fi reduse la biți, și fenomenologice, care au o manifestare în sentimente, semnificații și qualia. În filosofia minții, qualia sunt definite ca fiind instanțe ale experienței subiective, conștiente. Printre exemplele de qualia se numără senzația de durere percepută în urma unei dureri de cap, gustul vinului și roșeața unui cer de seară. Ambele tipuri de informații pot acționa, de asemenea, împreună, constituind un tip mixt de informații.

Creierul are minte și conștiință. Potrivit lui Drăgănescu (2000), în creier există mai multe niveluri de procesare a informației:

• Cel mai înalt nivel este nivelul psihologic, carepoate fi considerat un nivel macroscopic specific, care cuprinde comportamentul, activitățile intelectuale, gândirea, sentimentele, voința și altele.
• Nivelul neuronal cuprinde rețelele de neuroni, modulele de neuroni și organizarea structurală a creierului.
• Nivelul molecular cuprinde activitățile moleculare din interiorul neuronilor și de la nivelul sinapselor dintre neuroni.
• Nivelul cuantic, care a fost propus de o serie de fizicieni.
• Nivelul experiențial (nivelul fenomenologic) s-a dovedit a fi o realitate a creierului și a minții.

Oamenii sunt lenți, neglijenți, uituci și subiectivi, dar au conștiință, intuiție și imaginație și pot găsi soluții creative în situații noi. Oamenii pot efectua toate tipurile de raționament, inclusiv raționamentul abductiv (imaginativ),ceea ce o mașină nu poate face.

Vorbind despre imaginație, Einstein a spus: „Când mă examinez pe mine însumi și metodele mele de gândire, ajung la concluzia că darul fanteziei [imaginației] a însemnat mai mult pentru mine decât talentul meu de a absorbi cunoașterea absolută. Adevăratul semn al inteligenței nu este cunoașterea, ci imaginația. Logica te va duce de la A la B. Imaginația te va duce peste tot”.

După cum puteți vedea, inteligența artificială și inteligența umană sunt complementare. Prin urmare, este logic să ne gândim la sisteme om-mașină. De exemplu, ce om sau mașină ar fi în stare să-l învingă pe Kasparov dacă ar fi asistat de Deep Blue?

Sisteme om-mașină

Gândirea critică este abilitatea de a analiza în mod obiectiv informațiile și de a emite judecăți argumentate. Aceasta începe cu un fenomen interesant care trebuie explicat, sau cu o întrebare la care trebuie să se răspundă (de exemplu, „Cine a pus bomba?”). Explicațiile fenomenului sau răspunsurile la întrebare sunt ipotezele generate prin raționament abductiv (imaginativ). Problemele care pot fi rezolvate de un sistem om-agent sunt limitate doar de imaginația umană. De exemplu, Steven Rieber (2023 ) și-a imaginat o aplicație de informații în care agentul ar produce automat comentarii (feedback și recomandări), evidențiind dovezi relevante suplimentare și identificând punctele forte și punctele slabe ale raționamentului analistului. Analiștii pot utiliza comentariile pentru a-și îmbunătăți analizele.

Spre deosebire de aplicațiile actuale ale tehnicilor analitice structurate, sistemul va produce automat comentarii fără niciun efort suplimentar din partea analiștilor, care pot utiliza orice comentariu pe care îl consideră valoros. Aceste comentarii se vor baza pe aplicarea automată a unor tehnici analitice structurate eficiente. Comentariile vor fi analoge cu cele făcute de verificările automate de ortografie și gramatică, cu excepția faptului că se vor concentra pe îmbunătățirea argumentării, în loc de a scrie.

Concluzii

Ca orice tehnologie nouă și puternică, cum ar fi energia nucleară, inteligența artificială vine cu riscuri și oportunități. Depinde de noi să gestionăm riscurile și să profităm de oportunitățile enorme oferite. Inteligența Artificială va contribui la tranziția către o societate a cunoașterii (Drăgănescu, 2002), în care multe locuri de muncă umane vor fi îndeplinite de mașini, dar toate acestea sunt locuri de muncă algoritmice, lăsând oamenilor locurile de muncă cu adevărat creative. Acest lucru s-a mai întâmplat înainte, odată cu Revoluția Industrială, când multe locuri de muncă intensive au fost „pierdute” în favoarea mașinilor prin automatizare. Pe lângă progresele tehnologice făcute posibile (de exemplu, doar AI poate determina videoclipurile sau imaginile false), ne va ajuta să devenim gânditori critici mai buni, aceasta fiind cea mai bună modalitate de a păstra democrația, care, cu toate imperfecțiunile sale, este încă cel mai bun sistem de guvernare (Tecuci, 2024).