Ne pare rău, Elon, AGI nu o să apară anul viitor.

N-o să putem scăpa niciodată de vâlva publicitară creată în jurul inteligenței artificiale. Rareori se întâmplă să treacă o zi fără apariția unui nou articol de fond care prorocește iminența apariției unor sisteme computerizate ale căror abilități cognitive le vor întrece pe ale noastre.

Doar cu ceva vreme în urmă, un trio de minți luminate din domeniul tenologic au făcut câteva afirmații inedite. CEO-ul Nvidia, Jensen Huang a sugerat că acest lucru se va întâmpla în următorii cinci ani. Ben Goertzel, supranumit părintele AGI, a fost de părere că vor fi necesari doar trei ani. Cea mai îndrăzneață profeție i-a aparținut, însă, ca de obicei, lui Elon Musk, care a optat pentru… sfârșitul anului 2025.

Totuși, nu toată lumea este la fel de optimistă. Printre cei mai de seamă sceptici se numără Yan LeCun, cercetător principal al Meta și câștigător al prestigiosului premiu Turing.

Denumit deseori drept unul dintre cei trei ”nași ai inteligenței artificiale”, LeCun merge până într-acolo încât neagă însăși ideea de AGI (inteligență artificială generală/puternică) spunând că ”inteligența umană nu este nicidecum generală” și mulțumindu-se să traseze drumul înspre o ”inteligență artificială de nivel uman”.

Dar, cu prilejul unui eveniment care a avut loc la Londra – centrul de inginerie emblematic al Meta din afara Statelor Unite – LeCun a spus că până și acest lucru rămâne, deocamdată, o destinație îndepărtată.

Și a subliniat necesitatea depășirii a cinci obstacole cognitive, anume raționamentul, planificarea, memoria persistentă și înțelegerea lumii fizice.

”Acestea sunt patru caracteristici esențiale ale inteligenței umane – și animale, de altfel – care lipsesc sistemelor de inteligență artificială actuale”, a spus el.

În lipsa acestor capacități, aplicațiile AI rămân limitate și predispuse la erori. Vehiculele autonome nu sunt încă suficient de sigure pe drumurile publice. Roboții domestici se chinuie să ducă la bun sfârșit treburi casnice elementare. Asistenții noștri inteligenți pot îndeplini doar sarcini de bază.

Aceste deficiențe intelectuale sunt deosbit de proeminente în modele lingvistice mari (LLM). În opinia lui LeCun, acestea sunt îngrădite de dependența de o singură formă de cunoaștere umană: textul.

Suntem tentați să credem că sunt inteligente din cauza limbajului lor fluent, dar înțelegerea pe care o au asupra realității este extrem de superficială”, a mai spus el.

”Sunt utile, nu încape nicio îndoială, dar pe drumul care duce la obținerea unei inteligențe de nivel uman, un LLM este practic o rampă de ieșire, o distragere a atenției, o fundătură.”

De ce LLM-urile sunt mai puțin inteligente decât par?

Sistemele de tipul LlaMA de la Meta, GPT-3 de la Open AI și Bard de la Google sunt instruite cu cantități enorme de date. Potrivit lui LeCun, unui om i-ar trebui aproximativ 100 000 de ani pentru a citi textul ingerat de un LLM.

Dar aceasta nu este principala metodă de învățare a oamenilor… Noi ne luăm informațiile prin intermediul interacțiunilor noastre cu lumea. LeCun estimează că un copil normal de patru ani a avut deja acces la un număr de date de cincizeci de ori mai mare decât cele mai impresionante LLM-uri din lume.

”Majoritatea cunoștințelor umane nu sunt limbaj, așa că aceste sisteme nu vor putea accede niciodată la o inteligență comparabilă cu aceea umană – cu excepția cazului în care le-am schimba arhitectura”, a spus LeCun.

Desigur, savantul de 63 de ani a conceput o arhitectură alternativă, pe care o numește ”IA determinată de obiective”.

Obiectivele inteligenței artificiale

Sistemele AI orientate pe obiective trebuie să fie construite pentru a îndeplini sarcini specifice stabilite de oameni. În loc să fie alimentate cu text pur, ele ar învăța despre lumea fizică prin senzori și antrenamente pe date video. Rezultatul ar fi un ”model universal”, care arată impactul fiecărei acțiuni, modificările potențiale fiind apoi actualizate în memoria sistemului.

Care ar fi diferența dacă un scaun dintr-o cameră ar fi împins înspre stînga, sau înspre dreapta? Învățând din experiență, situațiile finale ar începe să devină, încetul cu începtul, previzibile. Și, rezultatul ar fi că mașinile și-ar putea planifica pașii necesari îndeplinirii unor anumite sarcini.

LeCun este liniștit și încrezător în ceea ce privește rezultatele.

”În cele din urmă, mașinile vor depăși inteligența umană… dar va mai dura ceva timp”, a spus el. Punctul final nu este chiar după colț – și cu siguranță nu va fi anul viitor, așa cum a spus prietenul nostru Elon.”

Traducere și adaptare: Nedeea Burcă

Sursa: aici

Thomas Macaulay este reporter specializat al TNW. El scrie despre tehnologia europeană, cu accent pe deeptech, startup-uri și politica guvernamentală.