Originile Inteligenței Artificiale, de la Alan Turing la ChatGPT

În iarna anului 1958, un psiholog în vârstă de 30 de ani pe nume Frank Rosenblatt se afla pe drum, de la Universitatea Cornell către Oficiul de Cercetare Navală din Washington DC, atunci când s-a oprit la o cafea cu un jurnalist.

Rosenblatt dezvăluise o invenție remarcabilă care, în zilele de început ale informaticii, a creat o adevărată agitație. Era, a declarat el atunci, „prima mașină care este capabilă să aibă o idee originală”.

• Cercetătorii spun că au găsit noi dovezi pentru o planetă ascunsă în Sistemul Solar
• Cum au trecut razele cosmice prin atmosfera Pământului acum 41.000 de ani?

Creația lui Rosenblatt a fost Perceptron, un program inspirat de neuronii umani, care funcționa pe un computer de ultimă generație: un computer de cinci tone, de mărimea unui perete. Dacă îi dădea Perceptronului un teanc de cartele perforate, acesta putea învăța să le deosebească pe cele marcate la stânga de cele marcate la dreapta. Lăsând deoparte pentru o clipă banalitatea sarcinii, mașina a fost capabilă să învețe, potrivit The Guardian.

„Ceea ce avem astăzi sunt papagali artificiali”

Perceptronul a fost prima rețea neuronală, o versiune rudimentară a rețelelor neuronale „profunde”, mult mai complexe, care stau la baza Inteligenței Artificiale (AI) moderne. Totuși, după aproape 70 de ani, încă nu există un rival serios pentru creierul uman.

„Ceea ce avem astăzi sunt papagali artificiali. Acest lucru în sine este un progres fantastic, ne va oferi instrumente grozave pentru binele umanității, dar să nu fugim de noi înșine”, spune profesorul Mark Girolami, cercetător-șef la Institutul „Alan Turing” din Londra.

Istoria Inteligenței Artificiale (cel puțin așa cum este scrisă astăzi) nu duce lipsă de părinți fondatori. Rosenblatt este uneori numit „părintele învățării profunde”, un titlu împărțit cu alți trei bărbați. Alan Turing, spărgătorul de coduri din timpul războiului de la Bletchley Park și fondatorul informaticii, este considerat un părinte al Inteligenței artificiale. El a fost unul dintre primii oameni care au luat în serios ideea potrivit căreia computerele pot gândi.

Într-un raport din 1948, Alan Turing a analizat modul în care mașinăriile pot imita un comportament inteligent. O cale către „o mașinărie care gândește” ar fi înlocuirea componentelor unei persoane cu mașinării: camere pentru ochi, microfoane pentru urechi și „un fel de creier electronic”.

Alan Turing, primul care a crezut că un computer poate gândi

„Pericolul pentru cetățeanul obișnuit ar fi grav”, a remarcat el, respingând ideea ca fiind prea lentă și nepractică, potrivit The Guardian.

Dar multe dintre ideile lui Turing au rămas valabile și astăzi. Mașinăriile ar putea învăța așa cum învață copiii: cu ajutorul recompenselor și pedepselor, spunea el. Mai mult, unele mașinării ar putea să se modifice singure, rescriindu-și propriul cod. Astăzi, învățarea, recompensele și modificările sunt concepte de bază în Inteligența Artificială.

Termenul de „Inteligență Artificială” nu a apărut decât în 1955. John McCarthy, un informatician de la Dartmouth College, din New Hampshire (Marea Britanie), a folosit această expresie într-o propunere pentru o școală de vară. El era extrem de optimist în ceea ce privește perspectivele de progres.

„Credem că se poate face un progres semnificativ (…) dacă un grup de oameni de știință atent selecționați lucrează împreună la acest lucru timp de o vară”, a scris el.

În anii 1970 era prevestit un robot care putea citi Shakespeare

Cercetătorii s-au aruncat într-o „epocă de aur” a construirii de programe și senzori care au echipat computerele pentru a percepe și pentru a răspunde la mediul în care se află, pentru a rezolva probleme, a planifica sarcini și pentru a se confrunta cu limbajul uman.

Roboții computerizați executau comenzi în engleză simplă pe monitoare cu tub catodic (de la catod, un electrod prin care iese curentul electric continuu de conducție dintr-o baie de electroliză), în timp ce laboratoarele prezentau roboți care se plimbau prin birouri și dulapuri de arhivă.

În 1970, Marvin Minsky de la Massachusetts Institute of Technology, o figură marcantă în domeniul Inteligenței Artificiale, a declarat în presă că, în trei-opt ani, lumea va avea o mașină cu o inteligență generală egală cu cea a unui om obișnuit. Aceasta ar fi capabilă să citească Shakespeare, să repare o mașină, să spună glume, să facă politică de birou și chiar să se bată. În câteva luni, învățând singură, puterile sale vor fi „incalculabile”.

Balonul încrederii s-a spart tot în anii 1970. În Marea Britanie, Sir James Lighthill, un eminent matematician, a scris un raport dur despre progresele slabe ale IA, declanșând reduceri imediate de fonduri.

Revenirea a venit odată cu un nou val de oameni de știință, care urmăreau să codifice expertiza umană direct în computere. Cel mai ambițios proiect a fost Cyc. Acesta intenționa să posede toate cunoștințele pe care o persoană educată le folosea în viața de zi cu zi. Dar obiectivul s-a dovedit a fi mult mai greu de atins decât și-au imaginat oamenii de știință.

Robotul care l-a bătut la șah pe Kasparov a jucat „ca un zeu”

Totuși, Inteligența Artificială din secolul XX a avut succese notabile. În 1997, Deep Blue de la IBM l-a învins pe marele maestru de șah Garry Kasparov. Competiția a generat titluri de primă pagină la nivel mondial, presa anunțând „Ultima rezistență a creierului”. În timpul unei partide, Deep Blue a scanat 200 de poziții pe secundă și a previzualizat aproape 80 de mutări. Rememorând concursul, Kasparov a spus că mașinăria „a jucat ca un zeu”.

Totuși, situațiile din lumea reală sunt mai complicate: regulile sunt neclare, lipsesc informații. O Inteligență Artificială care joacă șah nu poate schimba sarcinile pentru a planifica ziua, a face curat în casă sau a conduce o mașină, au atras atenția oamenii de știință sceptici.

„Șahul nu este cel mai bun punct de referință pentru Inteligența Artificială”, spune profesorul Eleni Vasilaki, șeful departamentului de învățare automată de la Universitatea din Sheffield.

O mare descoperire a avut loc în 1986, când cercetătorii, inclusiv Geoffrey Hinton de la Universitatea Carnegie Mellon, au dezvoltat „backpropagation” ca modalitate de învățare a rețelelor.

ChatGPT, pericol pentru mediu

Descoperirea a propulsat din nou rețelele neuronale în lumina reflectoarelor, dar, încă o dată, cercetătorii s-au lovit de lipsa de putere de calcul și de date. Această situație s-a schimbat în anii 2000, atunci când au apărut procesoare mai puternice, în special unități de procesare grafică pentru jocurile video și cantități uriașe de date, datorită unui internet plin de cuvinte, imagini și înregistrări audio.

O altă schimbare importantă a avut loc în 2012, atunci când oamenii de știință au demonstrat că rețelele neuronale „profunde” (cele cu multe straturi) sunt extrem de puternice.

Având în vedere această traiectorie, trebuie totuși subliniat că proiectele revoluționare vin cu un cost. Formarea unor modele precum ChatGPT necesită o cantitate enormă de putere de calcul, iar emisiile de carbon sunt mari.

Inteligența Artificială generativă „ne-a pus pe un curs de coliziune cu criza climatică”, spun oamenii de știință.

Vă mai recomandăm să citiți și:

42% dintre directorii marilor companii cred că Inteligența Artificială va distruge omenirea în următorii zece ani

Inteligența Artificială prezice viitorul Inteligenței Artificiale

Premieră mondială: Inteligența Artificială a descoperit o supernova fără intervenție umană

Salvador Dalí, suprarealistul spaniol cu cea mai faimoasă mustață din lume. „Inteligența fără ambiție este ca o pasăre fără aripi”