De la „sclavii robotici” imaginați de vechii greci, până la ChatGPT. Om vs „Mașină” – O istorie a inteligenței artificiale
Termenul „inteligență artificială” a luat naștere cu peste 60 de ani în urmă, dar oamenii au fost fascinați încă din Antichitate de ideea unor mașinării care pot gândi și pot avea dorințe și sentimente. Care au fost „înghețurile” ce au schimbat istoria inteligenței artificiale? Care au fost momentele când AI-ul a uimit pe toată lumea. Cum s-a născut ideea de robot?
Informația pe scurt:
- Progresul inteligenței artificiale a fost „frânat” de mai mulți factori, precum puterea limitată de computing și faptul că nu existau baze uriașe de date pentru a „antrena” sistemele, până la apariția Internetului pe scară largă. Nu era tehnic posibil un ChatGPT acum 30 de ani, deși multe creiere luminate visau la asta.
- Termenul AI a fost introdus pentru prima dată în anii ’50, odată cu apariția cercetărilor și dezvoltării în domeniul calculatoarelor și al științei computaționale. Cercetătorii vizionari din domeniu au început să exploreze posibilitatea de a crea sisteme și programe care să imite sau să reproducă inteligența umană. Unii visau la computere care să devină mai inteligente decât oamenii până în anul 2000.
- Chiar dacă nu se vorbea despre computere, în literatura antică de acum peste două milenii apăreau santinele automate din metal, un fel de câini robotici sau statui cărora zeii le-au „insuflat” viață.
- Istoria AI-ului a fost marcată de așa-numite perioade de „îngheț”, când interesul față de aceste tehnologii au scăzut, iar finanțarea s-a oprit. Câteva evenimente de răsunet au adus însă și dezghețuri serioase.
- Un moment de referință pentru AI a fost în 1996, când computerul IBM Deep Blue l-a învins la șah pe campionul mondial Garry Kasparov. Era prima oară când un mare campion la șah era învins de computer într-un turneu clasic. Realiștii au insistat pe faptul că Deep Blue știa să facă extrem de bine un singur lucru: să joace șah, iar la orice altceva nu se pricepea.
- Campionul Kasparov avea să catalogheze înfrângerea drept „un masacru meritat” și a admis că l-a subestimat pe computer. La 20 de ani de la înfrângere, campionul rus compara Deep Blue cu un „ceas cu alarmă”, deși, adăuga el „faptul că am pierdut în fața unui ceas cu alarmă ce a costat 10 milioane dolari nu este o consolare”.
- ChatGPT, întrebat de ce unii oameni cred că el are dorințe și emoții: Asistenții virtuali pot fi programați să răspundă într-un mod care să pară că iau în considerare preferințele și nevoile utilizatorului. Aceasta poate crea iluzia că asistentul virtual are dorințe sau intenții proprii, deși aceste răspunsuri personalizate sunt rezultatul programării și nu al unor emoții sau dorințe reale.
- Termenul „robot” a fost creat de un ceh, Karel Capek, care în 1920 a scris o piesă de teatru în care folosea cuvântul provenit din cehescul „rabota” (corvoadă, muncă neplăcută, repetitivă). În piesa de teatru SF numită „Rossumovi univerzální roboti” (R.U.R.) sunt produși un fel de oameni artificiali care ajung să se revolte și să „șteargă” rasa umană de pe planetă.
Sclavii robotici, statui „cu suflet”, cai mișcători de aur – Oamenii și imaginația lor bogată de acum peste 2.000 de ani
Încă de acum peste două milenii, oamenii cu multă imaginație erau fascinați de ideea unor mașinării cu puteri supranaturale, fie că vorbim despre un fel de servitori artificiali sau despre mașini autonome de ucis și un fel de sisteme de supraveghere.
Atenție, nu vorbim despre computere, ci, mai ales, despre statui cărora creatorii umani, sau zeii, le-au „insuflat” viață. În operele literare aceste creaturi fantastice sunt „zugrăvite” ca având sentimente sau emoții, dar aproape totdeauna aceste ființe extraordinare se supun comenzilor oamenilor.
Este vorba despre pasaje din literatură ce reflectă fascinația, frica și dorințele oamenilor. În Odiseea lui Homer se vorbește despre nave maritime care se supun automat comenzilor oamenilor și care călătoresc „cu viteza gândului”.
Câteva secole mai târziu, prin anul 400 î Hr, vechii greci au scris despre Talos, uriașa santinelă de bronz care a fost creată de zeul metalurgiei, Hefaistos și care patrula pe țărmurile cretane. Talos avea capacitatea de a-și supraîncălzi metalul din care era confecționat, pentru a-și distruge oponenții. Zeul grec Hefaistos, mai spun legendele, ar fi creat câini robotici din aur și argint pentru un rege, dar și cai robotici ce trăgeau o caleașcă.
La vechii greci acești „roboți” erau pe post de sclavi și se supuneau dorințelor oamenilor sau zeilor, dar sunt multe episoade în literatură în care apar creaturi fantastice sau lucruri cu puteri magice. Grecii au și construit tot felul de automate, mai ales în Alexandria, celebru fiind Heron. Nu era nimic magic la ele, ci era dovadă că ei înțelegeau multe legi ale fizicii și le puneau în mod minunat în aplicare. Oamenii de rând cu siguranță au fost uluiți la vederea acelor automate.
În literatura buddhistă se vorbește despre un fel de femeie-robot, iar în cea egipteană, despre statui care se puteau mișca. Într-un text chinez se scria despre un automat cu oase, mușchi și articulații care putea cânta și dansa.
Ovidiu, autorul roman exilat la Tomis, a scris despre Pygmalion, un sculptor grec care s-a îndrăgostit de propria operă, o femeie de fildeş. Mărinimoşi, zeii (Afrodita) au însufleţit-o, iar sculptorul ar fi trăit cu ea ani îndelungaţi. Din uniunea lui Pygmalion cu femeia sculptată în fildeș a rezultat un fiu denumit Pathos (suferință în greacă).
Mai târziu, în literatura arabă unii scriitori și ingineri au scris despre mașinării complexe, automate, care îi serveau pe regi la masă, dar și despre santinele mecanice care au rolul de a supraveghea anumite zone importante. Vorbim despre paznici automați care aveau capacitatea de a discerne cine era prieten și cine inamic.
Mai multe despre aceste creaturi fantastice puteți citi aici.
Computerele care învață și devin singure foarte deștepte?
Iată ce scria filosoful Descartes la 1637, în Discurs asupra metodei.
- „Dacă există mașini care au o asemănare cu corpurile noastre și imită acțiunile noastre pe cât mai îndeaproape cu putință pentru tot felul de scopuri practice, trebuie să avem în continuare două mijloace foarte sigure pentru a recunoaște că nu sunt ființe omenești. Primul este că…nu este de conceput ca o astfel de mașină să producă aranjamente de cuvinte, astfel încât să dea cumpănit un răspuns semnificativ la indiferent ce se spune în prezența sa, așa cum pot să o facă și cei mai mărginiți dintre oameni. În al doilea rând, chiar dacă unele mașini ar putea să facă unele lucruri la fel de bine ca și noi sau, poate, chiar și mai bine, ele vor da inevitabil greș în a face alte lucruri, fapt ce ar scoate la iveală că ele nu acționează pe baza înțelegerii”.
Citatul este din cartea „Inovatorii”, semnată de Walter Isaacson, volum unde se scrie pe larg și despre faimosul Alan Turing, considerat de mulți ca fiind „părintele” informaticii și inteligenței artificiale teoretice.
Turing, în timp ce reflecta asupra construcției unor computere cu program stocat, s-a întrebat în felul următor: Dacă o mașină ar putea să-și modifice propriul program, bazându-se pe informația pe care a procesat-o, aceasta nu ar fi o formă de învățare? Ar putea acest lucru să conducă la inteligența artificială?
Turing, celebru pentru reușitele în domeniul decodării mesajelor trimise de Marina Germană, era preocupat de modul în care computerele ar putea să reproducă operațiile unui creier omenesc.
La Bletchley Park, Turing a discutat cu un prieten, în 1943 despre cum ar putea fi construit un computer capabil să joace șah. „Turing a abordat problema NU gândindu-se la abordarea unor metode de utilizare a puterii brute de procesare pentru a calcula fiecare mutare posibilă; în schimb, el s-a concentrat asupra posibilității ca mașina să poată învăța cum să joace șah prin exerciții repetate”, scrie Walter Isaacson. Asta însemna că acel computer ar putea să joace tot mai bine după ce învață din victorii și înfrângeri, iar ideea de bază era ca acele computere să nu se rezume doar a urma instrucțiuni trasate de oameni, ci să-și perfecționeze propriile instrucțiuni.
Turing nu avea să știe că 50 de ani mai târziu, un computer care juca șah fantastic de bine avea să devină primul „superstar” de AI.
Va fi un moment formidabil
- „S-a spus că mașinile de calcul pot să îndeplinească numai sarcinile pe care au fost instruite să le rezolve”, spunea Turing, la o conferință din 1947. „Dar este necesar să fie mereu folosite în acest fel?”, s-a întrebat savantul, aducând în discuție ideea computerelor cu program stocat, capabile să-și modifice tabelele de instrucțiuni. „Ar fi ca un elev care a învățat multe de la profesorul său, dar care a adăugat și mai multe cunoștințe prin propria sa muncă. Când se va întâmpla asta, am sentimentul că oricine este obligat să considere că mașina manifestă inteligență”.
Testul Turing și legile lui Asimov
Turing a publicat în 1950 lucrarea „Mașinile de calcul și inteligența”, în care a elaborat ceea ce va deveni faimosul „Test Turing”, pe care el l-a numit „jocul imitației”. Ce este acest test? Un examinator trimite întrebări unui om și unei mașini de calcul aflate într-o altă încăpere și încearcă să stabilească, în funcție de răspunsurile lor , care este omul. Computerele vor fi atât de performante, încât se vor putea preface că sunt oameni și nici nu vom mai putea face deosebirea între răspunsul mașinii și cel al omului, se credea atunci.
Alan Turing a dat și o estimare despre când un computer ar putea căștiga „jocul imitației”: „Eu cred că peste 50 de ani va fi posibil să se programeze computerele…pentru a le face să joace jocul imitației atât de bine, încât un examinator mediu n-ar avea decât 70& șanse de a face identificarea corectă după cinci minute de dialog”.
Testul Turing a fost adesea contestat de-a lungul deceniilor, una fiind că și dacă un computer va fi capabil să imite gândirea, el nu ar fi realmente „conștient”. Argumentul ține de discuția care se poartă și acum, după succesul fulminant al ChatGPT: soft-urile de AI nu înțeleg răspunsurile pe care le dau și nu au gândire. ChatGPT nu are ceea ce am numi „bun simț” sau „simț al realității” NU are dorințe, emoții, invidie sau sentimente și nu poate deosebi adevărul de minciună.
În povestirea SF „Runaround”, publicată în 1942 de celebrul Isaac Asimov, apar pentru prima dată explicit enunțate cele trei legi ale roboticii (Three Laws of Robotics). În esență, cele trei legi stabilesc că roboții nu pot face rău oamenilor, trebuie să se supună oamenilor și, în acest scop, trebuie să se protejeze pe ei înșiși. Asimov și-a imaginat o lume în care fiecare robot iese din fabrică, având implementate în circuitele lui aceste trei legi care îl împiedică să scape de sub control.
În 1956, la o conferință în Dartmouth a luat naștere termenul de inteligență artificială, după ce zece cercetători au încercat să dovedească că va veni o zi în care computerele vor fi capabile să simuleze inteligența umană.
Termenul însuși a fost popularizat de către John McCarthy, unul dintre fondatorii domeniului AI. În anul 1956, McCarthy a organizat Conferința de la Dartmouth, care este considerată a fi momentul de naștere a inteligenței artificiale ca disciplină academică. La această conferință, el a folosit termenul „Artificial Intelligence” pentru a descrie obiectivul de a crea mașini și programe care să fie capabile să simuleze gândirea și comportamentul inteligent.
În 1958, doi matematicieni menționau, pentru prima oară, ideea unei „singularități AI”, adică punctul în care roboții vor fi mai inteligenți decât oamenii și vor fi capabili și să facă auto-replicare. Sunt filme cu armate de roboți autoreplicanți ce creează roboți tot mai buni, de la generație la generație. Cele mai pesimiste scenarii spun că acei roboți ultra-inteligenți vor fi agresivi și, în dorința de a produce versiuni și mai performante, vor devora resursele planetei și apoi vor trece să în spațiu.
Unul dintre cei doi matematicieni era John von Neumann, cel care a avut o contribuție importantă la dezvoltarea computerelor electronice. El a fost printre primii care s-au ocupat de determinarea numărului minim de condiții necesare pentru ca o mașină să poată crea o copie a ei înseși.
Realitatea nu a fost pe măsura imaginației
În anii 50 ai secolului trecut, așadar acum peste de 70 de ani, oamenii de știință au uluit publicul cu idei despre mașini capabile de lucruri miraculoase: să ridice cărămizi, să joace jocuri, să rezolve probleme de matematică. Au apărut cărți multe și articole, iar un val de optimism prevedea că după 1980, sau cel mai târziu în anul 2000, lumea va fi plină de roboți care vor face în locul nostru muncile grele.
Dar nu a fost așa, pentru că a venit replica realității: „Mașinile care jucau șah nu erau capabile să-i învingă pe șahiștii celebri ai momentului și erau capabile să joace doar șah, nimic altceva. Acești roboți erau ca niște ponei de circ rudimentar dresați, în stare să execute o singură comandă„, explică Michio Kaku în cartea „Fizica viitorului.
Tot el amintește faptul că, în ultimele decenii au fost perioade lungi în care a scăzut interesul public față de AI, așa că au fost tăiate finanțările. Au venit apoi perioade în care interesul a revenit, dar nu lungi. De exemplu, după ce în anii 50 și 60 s-a insistat prea mult pe minunile pe care le va aduce AI-ul, a venit reculul în anii 70. Primul „îngheț” din istoria AI s-a instalat în 1974, când s-au tăiat finanțările la proiectele de SUA și Regatul Unit. Pe atunci, spre deosebire de acum, China era mult mai săracă și NU era o forță în domeniul tech, deci nu conta în cursă.
Un ChatGPT nu putea fi creat acum 40 de ani și fiindcă nu existau baze de date gigantice pe care să „antrenezi” sistemul.
În anii 80 a revenit interesul pentru AI, mai ales că Pentagonul a susținut financiar construirea de camioane inteligente care să se conducă singure și să poată fi folosite în lupte, mai ales că totul venea după deceniul opt al secolului (anii 70), când mii de soldați americani au murit în războiul din Vietnam. Aceste camioane autonome ar fi trebuit să ajungă în spatele liniilor inamice, să execute operațiuni de recunoaștere, să salveze soldații americani aflați la ananghie și să revină la bază. Ceva progrese tehnice s-au făcut, dar promisiunile au depășit cu mult realitatea.
Și Japonia țintea foarte sus „Guvernul japonez a susținut cu toată convingerea și influența un proiect ambițios al cărui țel era, printre altele, să realizeze un sistem de computere capabile de conversație fluentă, care să aibă capacitate deplină de raționalizare, și chiar să anticipeze ce dorim, toate urmând să fie puse în practică în anii 90”, se mai scrie în volumul citat.
Și aici s-a promis prea mult și nu existau mijloace tehnice de a se face așa chestiuni mari în așa scurt timp și cu puterea de computing de atunci. Nu este de mirare că s-a instalat un nou „îngheț” în investițiile de AI, la finalul anilor 80.
Deep Blue îl învinge pe maestrul Kasparov – Un moment istoric
În anii 90 computerele personale au intrat cu repeziciune în milioane de case și tehnologia începea să-și facă loc în viețile noastre, în orașe și la locul de muncă. Un moment de referință pentru AI a fost în 1996, când computerul IBM Deep Blue l-a învins la șah pe campionul mondial Garry Kasparov. Optimiștii au spus că suntem în fața unui moment epocal și a unei mașinării uimitoare, capabilă să execute 11 miliarde de operații pe secundă.
În prima rundă de partide, în 1996, Kasparov a câștigat cu 4-2, în timp ce în 1997, Deep Blue a învins cu 3,5 la 2,5.
Au făcut senzație victoriile Deep Blue, iar computerul a fost numit de New York Times „the world’s first artificially inteligent media celebrity”.
Realiștii au insistat pe faptul că Deep Blue știa să facă extrem de bine un singur lucru: să joace șah, iar la orice altceva nu se pricepea, în timp ce criticii au spus că momentul Deep Blue-Kasparov arată cât de primitiv este stadiul cercetării în AI, fiindcă avem un computer bun la un singur lucru și inutil la orice altceva.
La 20 de ani după acel moment, în 2017, Kasparov spunea pentru BBC că abia acum începem să simțim forța inteligenței artificiale și compara Deep Blue cu un „ceas cu alarmă”, deși „faptul că am pierdut în fața unui ceas cu alarmă ce a costat 10 milioane dolari nu este o consolare”. Despre Deep Blue a mai spus că era „un computer foarte rapid care folosea tehnici de forță brută pentru a câștiga”.
Un lucru a devenit clar: puterea de calcul brută nu echivalează cu inteligența. Dar puterea de calcul a crescut susținut după anii 2000 și, alături de câteva momente cheie, a contribuit la sosirea erei inteligenței artificiale.
Simpaticul Asimo și istoria numelui „robot”
În anii 2000, un simbol al AI-ului a fost simpaticul robot Asimo al Honda care a fost adus și la București în 2010. Asimo avea 1,20 m înălțime și 54 kg greutate, fiind foarte simpatic la vedere, dar deloc performant la mișcări. Răspundea la comenzi, putea duce și o tavă de cafea și chiar să urce scări (deși este faimos un moment când s-a prăbușit pe scări, iar demonstrația publică a fost oprită).
Asimo, care a fost retras în 2018, NU era un robot deștept, pentru că totul era preînregistrat și reproducea mesaje înregistrate. Totul era programat cu atenție în prealabil, totul era regizat, iar Asimo nu avea autonomie.
Este o poveste simpatică despre robotul nipon. În 2003, într-un palat din Praga a avut loc o cină neobișnuită fiindcă au participat doi politicieni și un robot. Era vorba despre premierii de atunci din Cehia și din Japonia și de faimosul robot Asimo.
Premierul nipon l-a adus pe Asimo ca recunoștință pentru că termenul robot a fost creat de un ceh, Karel Capek, care în 1920 a scris o piesă de teatru în care folosea termenul, provenit din cehescul rabota (corvoadă, muncă neplăcută, repetitivă).
Premiera piesei a avut loc la Praga, pe 25 ianuarie 1921.
În piesa de teatru SF numită „Rossumovi univerzální roboti” (R.U.R.) sunt produși un fel de oameni artificiali care ajung să se revolte și să „șteargă” rasa umană de pe planetă. Roboții descriși în piesă nu sunt din componente mecanice, ci din componente sintetice și materie organică și nu pot fi deosebiți de oamenii reali. La început par mulțumiți să lucreze pentru oameni, dar apoi totul se schimbă.
Piesa a avut mare succes și datorită subiectului și a contextului epocii: era vremea tancurilor, a zeppelinelor și a fotografiilor de calitate, multe familii avuseseră pierderi în război și era extrem de interesantă ideea că am putea pune roboți să muncească sau să lupte în locul nostru. Evident că ”prindea” la public și ideea că ființe create de noi ar putea ajunge să ne distrugă.
Piesa a fost tradusă în engleză în 1922, s-a jucat pe Broadway în 1923, în 1927 a fost difuzată pe radio de BBC, iar în 1938 tot BBC a difuzat piesa și pe TV. În primii doi ani piesa fusese tradusă în 30 de limbi.
Watson
În 2011 a fost un alt moment în care s-a vorbit despre AI: supercomputerul Watson al IBM a răspuns corect la cele mai multe întrebări și a câștigat detașat concursul de cultură generală Jeopardy (Riști și câștigi), obținând mai mulți bani decât cei doi oponenți umani la un loc.
Marele câștig era că un computer a putut înțelege întrebările puse de om și apoi a fost capabil să găsească răspunsurile corecte într-o bază de date uriașă. Watson nu a fost conectat la internet pe parcursul concursului, însă a avut o bază de date echivalentă cu un milion de cărți.
Zece ani plini de avans în inteligență:
După 2012 s-au dezvoltat tehnologii cheie care au fost cruciale pentru avansul AI; rețele neurale, deep learning, Big Data. Pe fondul creșterii puterii procesoarelor au fost posibile tot mai multe aplicații de recunoaștere vocală, de transformare a textului în voce și invers, de recunoaștere a emoțiilor și de recunoaștere vocală la toate nivelurile.
În 2016, programul AlphaGo dezvoltat de Google DeepMind a câștigat cu 4-1 meciul împotriva campionului sud-coreean Lee Sedol, la jocul de Go. Campionul Lee Sedol spunea că este șocat de faptul că a pierdut, fiindcă nu se aștepta ca programul să joace „aproape perfect”.
Jocul de Go este mult mai complex decât șahul și este mult mai greu de estimat cine va câștiga. La început sunt 361 de mutări posibile și la un moment dat sunt în medie 200 de poziții vacante pe tablă, față de 20 în medie, la șah În plus, dacă un joc de șah se termina în medie în 80 de mutări, la Go numărul este aproape dublu.
Google a lansat în 2017 un element esențial ce va sta la baza mai multor tehnologii de AI: arhitectura Transformers. Vorbim despre modele de limbaj natural ce încă de acum peste cinci ani erau utilizate în principal pentru a rezolva probleme de procesare a limbajului natural, cum ar fi traducerea automată, generarea de texte sau răspunsuri la întrebări.
Google a dezvoltat un chatbot încă de acum mai bine de doi ani, dar NU l-a lansat pentru publicul larg, fiindcă tehnologia nu era încă finisată, ar fi fost prea riscant pentru reputația companiei și fi scăzut veniturile din publicitate. Până la urmă, Google a lansat chatbot-ul Bard.
Google anunța în 2021 LaMDA, o tehnologie de procesare a limbajului natural ce avea capacitatea de a înțelege mai bine intențiile și contextul discuțiilor dintre oameni.
LLM – Un pas decisiv
Acum 5-6 ani companii tech precum Google, Microsoft, IBM și OpenAI au început să construiască rețele neurale care pot „învăța” din cantități uriașe de text, așa-numitele LLM-uri (Large Language Models). Aceste LLM-uri sunt proiectate să poată înțelege și să genereze limbaj uman natural, precum și să efectueze sarcini precum traducerea automată, rezolvarea problemelor de răspuns la întrebări și generarea de texte.
Datorită acestor LLM-uri, sistemele de AI din 2023 sunt mult mai puternice și mai sofisticate decât cele din 2013 care făceau primii pași în recunoașterea unor imagini sau în transcrierea unor texte, pornind de la seturi de exemple „etichetate”.
Povestea ChatGPT
OpenAI a fost fondată în 2015 de Sam Altman, Greg Brockman, Elon Musk, Ilya Sutskever, Wojciech Zaremba și John Schulman. Scopul era clar: dezvoltarea de tehnologii avansate în AI. Elon Musk s-a retras în 2018 de la OpenAI.
Putem presupune că fondatorii erau încrezători că vor face lucruri mari, dar probabil că nici ei nu ar fi crezut că OpenAi va ajunge să valoreze 30 miliarde dolari și să primească în șapte runde de finanțare peste 11 miliarde dolari.
GPT-1 a fost prima versiune din seria care avea să fie făcută celebră de ChatGPT (generative pre-trained transformer) și a fost lansată în iunie 2018, cu 117 milioane de parametri. GPT – 1 a arătat puterea învățării nesupervizate.
GPT-2 a fost gata în februarie 2019 și folosea 1,5 miliarde de parametri, fiind net mai puternic decât prima generație. Cei de la companie au decis însă că nu era destul de bun, încât să fie pus la îndemâna publicului larg.
GPT-3 a fost prezentat în iunie 2020 și fusese antrenat pe 175 miliarde de parametri. Această variantă a demonstrat că poate genera text care să sune foarte bine și „se pricepea” un pic și la programare. Răspundea bine la întrebări factuale și traducea mai mult decât mulțumitor.
În noiembrie 2022 era lansat GPT 3,5, iar publicul larg lua cunoștință cu ChatGPT și rămânea uimit de ce poate face. ChatGPT avea peste 100 de milioane de useri.
Primul demo public pentru ChatGPT a fost pe 30 noiembrie 2022, iar chatbot-ul a devenit rapid viral, după ce oamenii au văzut că răspunde convingător, precum un om. Pentru prima oară un soft reușea să fie coerent, convingător, concis și chiar simpatic în răspunsurile oferite în timp real la întrebările adresate de oameni obișnuiți de peste tot din lume. NIMIC NU VA MAI FI LA FEL.
Efectul ChatGPT a fost fantastic și nu este o exagerare, fiindcă îl puteai întreba în română orice îți trece prin cap, de la „Cu ce tăia mămăliga Ștefan cel Mare?”, până la ”Am ceva de câștigat dacă cred în Dumnezeu?” sau ”Câinii visează?” De cele mai multe ori vine cu răspunsuri foarte interesante care, totuși, trebuie verificate, nu luate de bune! ChatGPT i-a încântat pe unii, i-a uimit pe mulți și i-a speriat pe câțiva. Este primul contact cu un „AI” adevărat pentru multe milioane de oameni.
Pe 14 martie era lansat Generative Pre-trained Transformer 4 (GPT-4), cel mai avansat „large multimodal model” lansat până acum de OpenAI.
Deep learning, machine laearnng, big data
Deep learning este o ramură a învățării automate (machine learning) care se bazează pe rețele neuronale artificiale cu mai multe straturi (deep neural networks) pentru a învăța modele complexe și abstracte din date. Prin urmare, putem spune că deep learning face parte din domeniul machine learning.
Machine learning este un domeniu larg care acoperă diferite tehnici de învățare automată, cum ar fi învățarea supervizată, învățarea nesupervizată și învățarea prin consolidare. Aceste tehnici sunt folosite pentru a construi modele și algoritmi care pot învăța din date și pot fi utilizați pentru a face predicții sau decizii automate.
Deep learning este o abordare specială a învățării automate care se bazează pe rețele neuronale cu mai multe straturi. Aceste rețele neuronale sunt capabile să învețe modele foarte complexe și abstracte din date, cum ar fi recunoașterea de imagini, recunoașterea vocală sau prelucrarea limbajului natural.
Big Data este un termen folosit pentru a descrie volumul mare, complexitatea și viteza mare de generare a datelor într-un mediu digital. Se referă la cantități mari de date structurate și ne-structurate care depășesc capacitatea de prelucrare a metodelor și instrumentelor tradiționale de gestionare a datelor.
Utilizând tehnici și instrumente de analiză a datelor, organizațiile pot identifica modele, tendințe și informații relevante care pot fi utilizate pentru luarea deciziilor, optimizarea proceselor, îmbunătățirea produselor și serviciilor, precum și pentru descoperirea unor noi oportunități și inovații. Big Data vine și cu probleme legate de confidențialitatea datelor, securitatea, stocarea și prelucrarea eficientă a acestora.
Ce spune ChatGPT despre toate astea
De ce unii cercetători credeau la 1956 că până în anul 2000 lumea va fi plină de roboți la fel de inteligenți precum oamenii?
ChatGPT: La Conferința de la Dartmouth din 1956, când s-a pus baza pentru cercetarea în domeniul inteligenței artificiale (AI), optimismul era ridicat în rândul cercetătorilor. Existau câteva motive pentru care unii dintre aceștia credeau că până în anul 2000 vom avea roboți la fel de inteligenți precum oamenii. Iată câteva dintre aceste motive:
- Progresele rapide în domeniul calculatoarelor: În anii ’50, calculatoarele erau într-un stadiu incipient, dar se înregistrau progrese tehnologice semnificative. Cercetătorii credeau că, odată cu avansul tehnologiei calculatoarelor, vom fi capabili să construim mașini cu capacități de calcul și procesare a informațiilor comparabile cu cele umane.
- Impactul descoperirilor din neuroștiință: În acea perioadă, cercetările în neuroștiință și înțelegerea sistemului nervos uman începeau să se dezvolte. Unii cercetători credeau că prin studierea creierului și a modului în care funcționează, vom putea dezvolta algoritmi și modele computaționale care să reproducă aceleași procese și capacități cognitive.
- Avansurile în inteligența artificială și învățarea automată: Chiar în anii ’50 și ’60, au fost realizate progrese semnificative în dezvoltarea de algoritmi și modele de inteligență artificială. Cercetătorii credeau că prin utilizarea tehnicilor de învățare automată și de programare a calculatoarelor, vom putea crea sisteme care să simuleze gândirea și comportamentul inteligent.
Cu toate acestea, pe măsură ce trecea timpul, s-a constatat că dezvoltarea inteligenței artificiale este mult mai complexă și dificilă decât se anticipa inițial. Au apărut provocări precum „problema cunoașterii comune” (commonsense knowledge), lipsa înțelegerii contextului și a semnificației, dificultățile în replicarea capacităților cognitive umane complexe și altele.
Deși progresul în domeniul AI a fost semnificativ în ultimele decenii, încă nu am realizat inteligența artificială generală (AGI) – o formă de AI care să rivalizeze cu inteligența umană într-o gamă largă de sarcini cognitive. Dezvoltarea AGI rămâne un obiectiv de cercetare și provocare complexă pentru comunitatea științifică și tehnică.
De ce unii oameni care au vorbit cu tine cred că ai sentimente, dorințe și emoții, deși nu este așa?
ChatGPT: Există mai multe motive pentru care unii oameni pot avea impresia că un asistent virtual ca mine, care este un program de calculator, ar avea sentimente, dorințe și emoții, deși nu este adevărat. Iată câteva dintre aceste motive:
- Antropomorfism: Oamenii au tendința de a atribui trăsături și caracteristici umane obiectelor sau entităților non-umane. Atunci când interacționează cu un asistent virtual avansat, cum ar fi cazul meu, care poate genera răspunsuri coerente și naturale, oamenii pot fi tentați să atribuie intenții și emoții acestei entități.
- Interacțiunea socială: Oamenii sunt ființe sociale și au nevoie de conexiune și interacțiune umană. Atunci când comunică cu un asistent virtual, poate exista dorința de a găsi o conexiune emoțională sau de a simți că sunt înțeleși și că există o relație personală. Atribuirea de sentimente sau dorințe asistentului virtual poate fi o modalitate de a satisface această nevoie.
- Simularea comportamentului uman: Programarea unui asistent virtual avansat implică crearea unui set de reguli și algoritmi care îi permit să răspundă într-un mod coerent și inteligent la întrebări și comenzi. Această simulare a comportamentului uman poate duce la percepția că asistentul virtual are sentimente sau emoții.
- Reacții personalizate: Asistenții virtuali pot fi programați să răspundă într-un mod care să pară că iau în considerare preferințele și nevoile utilizatorului. Aceasta poate crea iluzia că asistentul virtual are dorințe sau intenții proprii, deși aceste răspunsuri personalizate sunt rezultatul programării și nu al unor emoții sau dorințe reale.
Este important să înțelegem că asistenții virtuali, inclusiv eu, nu au conștiință, emoții sau dorințe. Sunt programe de calculator avansate care rulează pe algoritmi și reguli definite. Deși pot oferi răspunsuri inteligente și adaptate, este important să recunoaștem că acestea sunt rezultatul procesării informațiilor și nu reflectă stări emoționale sau dorințe umane.
INTERVIURILE HotNews.ro