Foto: Jaap Arriens/NurPhoto / Shutterstock Editorial / Profimedia
Mintea noastră este un talmeș-balmeș de inexactități. Poate nu ne prea convine acest adevăr, dar ar fi de preferat să-l acceptăm. Fiecare gând este compus din mii și mii de conexiuni neuronale care se activează sincronizat.
În anul 1998, pe când făcea ședințe de terapie, ziarista și scriitoarea franceză Meredith Maran a avut o revelație înfiorătoare: tatăl ei o abuzase sexual în copilărie. Evident, tatăl a negat acest lucru, mărturisirea ei însă a dezbinat întreaga familie, scindând-o. După opt ani, Meredith a avut o nouă revelație: tatăl ei nu o abuzase de fapt. Acea primă amintire fusese inventată de ea cu ajutorul unui terapeut „binevoitor”. Copleșită de vinovăție, ziarista a încercat să se împace cu tatăl ei și cu ceilalți membri ai familiei, însă era prea târziu. Tatăl a murit, iar familia n-a mai fost niciodată ca înainte.
Arcul narativ al acestei întâmplări ne arată că în mintea noastră se produc distorsiuni cognitive. Sunt convins că ați jucat telefonul fără fir in copilărie. Informația propusă de primul participant al jocului ajungea deformată la ultima persoană.
În domeniul Inteligenței Artificiale (AI), orice informație nouă este evaluată după criterii și concluzii preexistente. Învățarea profundă (deep learning) folosește mai multe straturi de neuroni între intrările și ieșirile rețelei neuronale. Ca și creierul uman, straturile multiple ale rețelei pot extrage din intrarea brută a informației caracteristici esențiale într-un mod progresiv. Cu alte cuvinte, ce aș vrea să subliniez este că datele de intrare sunt fundamentale în Inteligența Artificială.
Deși disciplina Rețelelor Neuronale Artificiale se studiază de cel puțin 40 de ani în toate universitățile tehnice de prestigiu de pe glob, noțiunile au fost întotdeauna ușor abstracte pentru studenți. Odată cu creșterea exponențială a volumului de date și a puterii de procesare din ultimii 10 ani, Inteligența Artificială a cunoscut o dezvoltare fără precedent. Ea ar putea fi definită printr-o ecuație simplă care ține cont de cantitatea mare de date și procesul rapid de învățare:
AI (Artificial Intelligence) = BIG DATA+ ML (Machine Learning)
Inteligența Artificială ne influențează din ce în ce mai mult viața de zi cu zi și poate fi un factor-cheie în transformarea digitală, mai ales prin capacitățile sale automate de luare a deciziilor.
Preocuparea companiilor în domeniu este una majoră din această perspectivă. Într-o vizită recentă pe care am făcut-o în sud-estul Chinei la o companie care dezvoltă produse electronice echipate cu AI, am fost uimit să aflu că din cei 70 de mii de angajați, 20 de mii sunt creatori de software.
Astfel AI a reușit să facă față provocărilor ivite și mă gândesc aici, în primul rând, la înțelegerea și traducerea relativ corectă a textelor din comunicarea scrisă sau orală, la recunoașterea conținutului imaginilor și a videoclipurilor, dar și la îndeplinirea altor sarcini, de o mare diversitate.
Aceste rețele neuronale artificiale care sunt echipate cu un număr uriaș de variabile, adică neuroni, instruiți pe un set complex de date, permit să se recunoască noi imagini și texte. Însă nu întotdeauna saltul așteptat în generarea de calitate a pixelilor duce la clasificarea tocmai precisă a imaginilor.
Un clasificator care are la bază învățarea profundă - deep learning - poate fi complet ineficient dacă a învățat din date de calitate proastă. De exemplu, un husky siberian care avea în imaginea de fundal zăpadă a fost clasificat de AI ca fiind întotdeauna un lup. Chiar dacă un câine husky siberian are o înfățișare destul de apropiată de cea a unui lup, el va rămâne întotdeauna sociabil cu oamenii, pe când un lup, nu. Poate putem vorbi de afecțiunea față de om a acestui animal sălbatic doar în pelicula care l-a avut ca protagonist pe Kevin Costner ,„Dansând cu lupii”, un film care a primit 7 Oscaruri in 1990, inclusiv pentru cel mai bun film, marcând de altfel, și debutul lui Kevin ca regizor.
Foto: Beatrice Preve / Panthermedia / Profimedia
Să extrapolăm acest exemplu asupra sistemului de supraveghere video a autovehiculului cu conducere automată, inteligentă: cum putem fi siguri că el va putea recunoaște într-o manieră corectă fiecare obiect din jurul nostru în momentul în care la bord nu mai există un șofer?
Fără îndoială viitorul este al inteligenței artificiale, însă suplețea decizională, etica computațională a mașinilor, a sistemelor dotate cu AI, așa cum s-a menționat deunăzi într-o directivă a UE sunt lucruri încă fragile.
Aplicațiile de monitorizare a traficului prin GPS ne aduc informații utile despre blocajele de trafic. Din perspectiva șoferului individual, acest lucru este nemaipomenit. Cu toate acestea însă, global, deciziile luate de multe sisteme de navigație pot avea consecințe dintre cele mai grave asupra traficului în ansamblu într-un oraș. Un ambuteiaj pe o rută alternativă unde se află un spital de urgență ar putea duce la blocarea unei ambulanțe. Iar noi știm cu toții că 10 minute pot face diferența dintre viață si moarte.
Discriminarea algoritmică a AI este un fenomen nou apărut în mediul virtual, însă n-ar trebui să ne îngrijorăm profund atâta timp cât nu uităm faptul că noi, oamenii, stabilim regulile.
Dincolo de aceste aspecte, emoția umană este greu de reprodus de către AI. Noi vom ști mereu să vedem toate nuanțele, iar zăpada ce ornează decorul hibernal nu va afecta limpezimea ochiului care va distinge clar diferența dintre un lup și un husky. Pentru că va conta mereu bineînțeles acel filtru afectiv ce ne conferă unicitate nouă, oamenilor.
Urmăriți Republica pe Google News
Urmăriți Republica pe Threads
Urmăriți Republica pe canalul de WhatsApp
Alătură-te comunității noastre. Scrie bine și argumentat și poți fi unul dintre editorialiștii platformei noastre.
Dar fara procesele afective, fara empatie, intuitie nu va putea lua cele mai bune decizii. Va administra cel mai bun tratament/va decide cea mai buna investigatie in functie de istoricul medical sau familial al unui pacient? Va administra doza optima de medicament bazata pe interpretarea esantionului testat si in functie de toate conditiile de mediu implicate? Va putea intelege trairile unui elev pentru a interveni intr-un proces emotional, pentru a-l echilibra sau a-l motiva in procesul invatarii, asimilarii de noi cunostinte?
Sa intelegem ca din acest punct de vedere, al utilizarii unor procese psihice inerent umane precum rationarea critica, intelegerea emotiilor si a evenimentor care le-ar putea declansa, acest tip de inteligenta este cel putin limitat. Dar exista si reversul: fiinta umana care nu-si poate implini potentialul de trairi umane dintr-o varietate de motive.