Orgoni Crystal

 
Orgoni Crystal

 

Pot deveni calculatoarele mai inteligente ca oamenii?

64

inteligenta artificialaSigur, în zilele noastre, există un computer care îl bate la şah pe celebrul campion Kasparov, dar nu putem deduce că, din acest motiv, este şi inteligent. Inteligenţa artificială (IA) este ultima treaptă, spirala cea mai de sus a elicei descrisă de dezvoltarea informaticii. Pentru a ajunge la acest nivel, nu sunt suficiente mărirea capacităţii de calcul, a memoriei şi vitezei de calcul, sau programe astfel întocmite încât calculatorul să găsească soluţii corecte la toate, sau la cât mai multe probleme, pe care el trebuie să le rezolve. Deocamdată, cu toate succesele înregistrate de tehnica de calcul, cel mai performant computer nu atinge nivelul de inteligenţă al programatorului său.

De exemplu, când un matematician abordează o nouă problemă, el ştie că poate întâlni trei situaţii: va găsi soluţia ei într-un timp rezonabil; nu va reuşi să o rezolve, dar problema are soluţie; şi, ultima, nu va reuşi s-o rezolve pentru că problema n-are soluţie.

Inginerul şi informaticianul sunt confruntaţi cu aceleaşi situaţii, dar pentru ei este important să ştie dacă, pentru o problemă dată, există un algoritm – o metodă de calcul definită matematic, capabilă să-i dea un răspuns: „da” sau „nu”. Calculatorul nu poate să răspundă „nu ştiu”, dar un copil de trei ani este conştient, dacă nu ştie ceva, şi poate să răspundă – în cunoştinţă de cauză – cu „nu ştiu”.

Alan Turing (1912 – 1954), unul din iniţiatorii informaticii, a demonstrat că, pentru anumite probleme, numite „indecilabile”‘, nu există algoritmi. Dar chiar dacă o problemă este decilabilă, aceasta nu garantează găsirea unei soluţii. Ea este una din problemele a cărei soluţie rămâne inaccesibilă din punct de vedere algoritmic, dar care va impulsiona progresele ştiinţei, ceea ce va duce la rezolvarea ei în viitoarele veacuri… Rezultă de aici că este important să clasificăm problemele şi să ne ocupăm de acelea care au o soluţie accesibilă, astfel încât să nu ne pierdem vremea în zadar.

O problemă a cărei soluţie nu o poate da calculatorul nu este neapărat una nemaiîntâlnită. Ea poate fi, pur şi simplu, una care necesită un volum de calcul atât de mare încât nu poate fi dus până la capăt. De exemplu, calculul lui 2n, unde n este un număr mare (n = 100), calculul numărului n cu un miliard de zecimale exacte etc.

Odată ce superioritatea creierului uman în raport cu cel mai performant calculator a devenit evidentă, cercetătorii au început să se inspire, în ceea ce priveşte realizarea unui calculator inteligent, după mama natură. S-a început cu modelarea neuronului (pentru a înţelege cum funcţionează) – primele încercări fiind aduse la cunoştinţa celor interesaţi de Warren McCulloch şi Walter Pitts, într-un text publicat în 1943, lucruri care astăzi par „bâlbâieli”. Termenul „inteligenţă artificială” este folosit din 1956, când apare Logic Theorist, primul logician IA, un demonstrator de teoreme de logică.

Apoi, în anii 1970, au apărut faimoasele „sisteme expert”, care simulau raţionamentele unui specialist. Ştiinţa (mai exact, cunoştinţele expertului), consta într-un set cât mai complet de „reguli”. Un „motor de inferenţă” descoperea, în această bază de date (cunoştinţe), regulile aplicabile în fiecare situaţie – pentru a formula un raţionament, concluzia fiind adusă la cunoştinţa beneficiarului. În anii 1980, au sfârşit prin a face fâs! Şi, totuşi, rămăşiţe ale modei trecute, sistemele expert sunt folosite şi astăzi în sectoare variate: finanţe, inginerie, agricultură, sănătate etc.

Următorul proiect de cercetare în IA (numit Cyc) este un sistem bazat pe autoînvăţare. Ideea a apărut în 1984, când Douglas Lenat, de la Universitatea Stanford, S.U.A., a constatat că nu se face uz de una dintre competenţele umane, respectiv de bunul simţ comun. Astăzi, Cyc include în baza de date 200 000 de noţiuni evidente pentru tot ce trebuie să ştie un calculator, pentru fiecare pas pe care trebuie să-l facă: să ştie că ploaia udă, că noaptea e neagră şi că lucrurile cad în jos etc. D. Lenat este convins că bunul simţ comun, acumulat prin acest sistem, va face ca acesta să devină realmente inteligent.

Un alt cal de bătaie al IA reapare astăzi: reţelele neuronale. La mijlocul anilor 1980, conceptul „reţea de neuroni formală” a luat locul sistemelor expert. În epocă, era o „caricaturizare” a modelului biologic.

Acum, se întâmplă contrariul. Încercăm să înţelegem cum funcţionează cu adevărat circuitele neuronale existente în creierul nostru. în acest scop, Jeff Hawkins a înfiinţat, în 2002, un institut dedicat elucidării funcţionării creierului, numit Redwood Neurosciente Institute. Tot el a pus bazele societăţii Numenta, pentru comercializarea unui „nou tip de arhitectură a memoriei capabile de autoînvăţare”, inspirată de cortexurile mamiferelor. Această renaştere a IA o pune pe o traiectorie ce-i va permite, într-o bună zi, construirea unei maşini (robot) capabile să rivalizeze cu omul?

La aceasta, Pierre Vandeginste, autorul unui articol privind inteligenţa artificială, publicat în revista Recherche (în 2005), răspunde: „Nu cred. Nu văd cum ar putea o maşină să gândească la fel ca un om, să-i înţeleagă pe oameni, fără a trăi ea însăşi o viaţă de om”.

(Text de Nicolae Chiorcea)

Orgoni Crystal