mihai-bizovi,-adore-me:-inteligenta-artificiala-incearca-sa-replice-functionarea-mintii-umane,-dar-inca-ii-lipseste-o-capacitate-esentiala
Mihai Bizovi, Adore Me: Inteligența artificială încearcă să replice funcționarea minții umane, dar încă îi lipsește o capacitate esențială

Inteligența artificială – sau „artificial intelligence” (AI), în limba engleză – încearcă să replice funcționarea minții umane. Dar (încă) îi lipsește o capacitate esențială ca să o poată face. În plus, momentan, mintea mașinilor nu e conștientă.

Despre cum a apărut inteligența artificială, ce ne sperie la ea, dar și cum va evolua și ce efecte va avea asupra noastră am discutat, la Digital Shift, cu Mihai Bizovi, data scientist la compania Adore Me.  

Adore Me a apărut ca start up, în 2011. Parte dintre angajați locuiesc în România, parte la New York. Anul trecut, compania a fost cumpărată Victoria’s Secret.

„Vârstele” inteligenței artificiale

Oamenii visează de câteva milenii la mașinării care să poată lua singure decizii.

Spre exemplu, încă dinaintea secolul al III-lea î.Hr., grecii credeau că Hefaistos, zeul focului, l-a creat pe Talos. Acesta era un uriaș înalt de vreo 10 metri, turnat în bronz, care putea să zboare și să ia deciziile necesare pentru apărarea insulei Creta.

Cu alte cuvinte, chiar și pe vremea când încă mai credeau în mituri, oamenii tot visau la mașinării autonome!

Iar ideea unor astfel de mașinării ne-a însoțit de-a lungul mileniilor. Dar abia recent, odată cu evoluția tehnicii, am înțeles că pentru a lua decizii, o mașină nu trebuie neapărat să imite forma unui om.

Expresia „inteligență artificială” a fost folosită prima oară, în 1956, de informaticianul american John Mcarthy, la o conferință de la Darthmouth College (o universitate de pe Coasta de Est a Statelor Unite).

Ulterior, cercetători ca Allen Newell și Herbert Alexander Simon au creat primele programe de inteligență artificială.

Anii 1970-1980 au adus „iarna inteligenței artificiale”. E vorba despre o perioadă în care oamenii au manifestat mai puțin interes pentru aceste tehnologii. În consecință, banii pentru cercetare în domeniul AI au fost mai puțini.

Dar de prin anii 1990, interesul pentru AI a tot crescut. Și strat cu strat, s-a construit inteligența artificială despre care vorbim astăzi.

În ce fel se deosebește mintea mașinii de cea umană, câte tipuri de inteligență artificială există, dar și care sunt câteva dintre provocările în gestionarea și dezvoltarea ei, a explicat Mihai Bizovi, în interviul de podcast de mai jos:

În continuare, puteți găsi și câteva dintre declarațiile lui Mihai Bizovi, data scientist la Adore Me, dar și minutele la care le puteți asculta.

Ce este inteligența artificială? (de la min 6:04):

„Inteligența artificială este un termen umbrelă. 

Adică în acest termen sunt cuprinse multe domenii. Și fiecare domeniu contribuie cu câte ceva la stadiul cunoașterii pe care o avem. Și la instrumentele pe care le folosim.

Oamenii au o capacitate de învățare implicită. Ce înseamnă asta? Modul în care învățăm limba, modul în care ne orientăm în spațiu… avem acest spirit de observație și vedem și ne prindem de anumite regularități din viața de zi cu zi.

Predecesorii noștri vedeau mișcarea corpurilor celeste. Vânătorii observau ciclurile naturale.

Asta e învățare fără o instrucțiune explicită.

Mihai-Bizovi-Adore-Me
Mihai Bizovi, la Digital Shift. Foto: Alexandru Nistor

Învățarea automată s-a inspirat din modul în care învață oamenii. Adică din experiență, prin generalizare din exemple particulare.

Cum s-a creat învățarea automată? Prin simplificare (a modului în care învățăm noi – n.red.).

Haideți să începem de la ideea de model.

Gândiți-vă la o casă. Modelul ei ar fi planul, privit de sus. Sau o miniatură a ei pe care o facem pentru un proiect, pentru școală.

Acum, să ne gândim că un model nu are cum să reprezinte realitatea complet. Cum e în cazul picturii «Aceasta nu e o pipă» a lui Rene Magrite.

De ce construim modele? Ca să dăm la o parte tot ce nu e relevant. Să prindem esența.

Modelul învățării automate lasă la o parte o idee foarte importantă, din învățarea umană: aceea de a găsi lucrurile evidente într-un mod instant.

Ce vreau să spun prin asta? Eu acum aș putea să atrag atenția, chiar acum, la multe lucruri care sunt împrejurul nostru (în studioul de podcast, în timpul înregistrării discuției – n.red.).

La microfoane, la scaune, la calculator. La colegul care face fotografii.

Și modul în care găsesc chestiunile relevante este aproape automat. Nu caut exhaustiv toate opțiunile posibile pentru a găsi ce mă interesează.

De ce este posibil lucrul ăsta? E o minune a evoluției umane. (iar inteligență artificială nu are această capacitate – n.red.)”.

Ce fel de inteligență artificială creăm? (de la min 10:37):

„Sunt două direcții mari în inteligența artificială.

În marea majoritate este «weak AI». Nu din cauză că este slabă (în engleză «weak» înseamnă «slab»), ci din cauză că este specializată. Și anume încercăm să rezolvăm cu ea o anumită clasă de probleme, nu să recreăm modul în care învață oamenii.

Ne inspirăm din învățarea umană, dar cu «weak AI» rezolvăm probleme particulare.

Gândiți-vă la jocuri ca go sau șah. Unde calculatorul nu învață doar din reguli sau din partidele altor jucători. Joacă și cu el însuși, acumulează experiența, generalizează, elimină și păstrează strategiile care au funcționat.

Mihai-Bizovi-Data-scientist
Mihai Bizovi explică, la Digital Shift, diferența dintre weak AI și strong AI. Foto: Alexandru Nistor

Sunt două elemente care descriu acest «weak AI».

Unul e luarea deciziilor în condiții de incertitudine la o scală mare.

Să dăm un exemplu. Am ajuns, la acest interviu, cu un Bolt sau un Uber. Sunt firme care trebuie să ia milioane de decizii de stabilire a prețurilor și de găsirea rutei optime.

Nu vrei să ia taximetristul deciziile astea. Nici nu e ăsta model de business. Dar asta înseamnă că deciziile trebuie luate într-un mod automat. Și sunt multe. Asta scala mare.

Incertitudinea, în acest caz, vine din faptul că tu nu știi care o să fie cererea și nici nici câți șoferi o să fie disponibili.

Deci AI trebuie să te ajute să iei o decizie în aceste condiții.

Celălalt element este procesarea informației. Aici ne lovim de machine learning și deep learning. (…)

General AI – adică strong AI – e un proiect complet diferit. Acolo încercăm să construim un sistem care să rezolve nu doar o singură clasă de probleme, ci să fie un «general purpose probleme solving».

Și dacă reușim să construim un asemenea sistem, o asemenea inteligență, atunci o să înțelegem mai bine care sunt lucrurile care ne fac pe noi inteligenți.

Dar n-am reușit, încă. Nu.

Se lucrează în ambele direcții.

Majoritatea lucrurilor care sunt vizibile, inclusiv Chat GPT și tot ce ține de generare de video-uri și de imagini, în opinia mea, țin de «weak AI»”.

Cum folosiți voi, la Adore Me, inteligența artificială? (de la min. 40:07):

„E un proces destul de complicat să produci o piesă de lenjerie.

Îți trebuie materiile prime la timp. Ai un proces de producție, de livrare peste mări și țări (Victoria’s Secret, care deține Adore Me, livrează în cea mai mare parte a lumii – n.red.). Apoi, trebuie să te ocupi de gestiunea inventarului și de controlul calității, ca produsul să fie disponibil pentru clienți.

Hai să ne punem în poziția unui client. Intră pe site și nu găsește un produs. Sau îl găsește, dar nu la mărimea potrivită.

Cine e vinovat? Cel care trebuia să se asigure că produsul e disponibil, la mărimea potrivită.

Ar fi trebuit să-l avem acolo, disponibil. Dar asta înseamnă că trebuie să fac o previzionare a cererii.

E o decizie care ține de mai mulți factori. Contează cât ai văndut anul trecut. Sezonalitatea: costumele de baie se vând mai bine primăvara și vara, nu? Mai sunt evenimentele de peste an. De Black Friday, spre exemplu, vindem mai mult.

Poți încerca să faci asta pe hârtie. Sau într-un Excel.

Dar aici ne lovim de o problemă: sunt foarte mulți factori pe care să-i iei în considerare. Ai un produs. De ce nu s-a vândut într-o anumită măsură? Din cauză că n-a fost suficient stoc? Sau și din alte cauze? Care e sezonalitatea lui? Care sunt trendurile pe piața respectivă?

Când previzionez, nu am o teorie clară. Dacă aș ști o formulă care să-mi arate cât să produc anul viitor, știind că voi și vinde ce am produs, aș fi foarte fericit.

Dar nu știm asta. Trebuie să estimăm din date. Cum facem? Antrenăm niște modele (despre cum se antrenează un model afli dacă asculți integral discuția de podcast – n.red.) care să ne ajute să luăm decizii la scală mare, în condiții de incertitudine”.

Mihai-Bizovi-Adore-Me-data-scientist
Mihai Bizovi, data scientis la Adore Me, la podcastul Digital Shift. Foto: Alexandru Nistor

Alcătuirea unui sistem care învăță, imită, de fapt, rețeaua noastră neuronală. Are straturi. Unul de intrare, unde introducem informațiile (care sunt transformare în numere). Apoi – până la stratul de ieșire (care ne va transmite nouă concluziile activității sistemului) – avem mai multe straturi numite «ascunse». E adevărat că, pe măsură ce numărul acestor straturi «ascunse» crește, nici cele mai strălucitoare minți umane nu mai înțeleg ce se întâmplă acolo? (de la min 25.49):

„Aș spune că da.

Odată ce trecem la o anumită scală, model devine foarte complicat. Și este foarte greu să îi interpretăm. Și atunci trebuie să îl tratăm ca pe un black box.

Adică nu știm ce se întâmplă înăuntru și îi punem întrebări, asta înseamnă black box.

Noi putem să avem anumite presupuneri că în acele straturi intermediare ascunse, rețelele neuronale, la rândul lor, învață anumite caracteristici ascunse la un nivel mai general și la un nivel mai granular.

Dar adevărul e că, în majoritatea cazurilor, e o speculație. Și noi atribuim un anumit sens”.

Hai să o spunem direct: lucru de care ne temem noi, nespecialiștii, este Doom’s Day din Terminator. Revolta mașinilor. Ne temem să nu ajungem baterii, ca în Matrix. Există riscul ăsta? Dacă da, când s-ar putea întâmpla? (de la min 51:18):

„Mulți cercetători, mulți gânditori cu mult mai deștepți ca mine, cred că e o problemă care merită o atenție serioasă.

În principiu, eu nu-mi fac grijă pentru asta. Mi se pare că – deși o să schimbe lumea foarte mult în următoarele decenii, în multe planuri, economic, social, politic – nu sunt niște provocări foarte, foarte mari pe zona de AI. Mi se pare că foarte multă lume subestimează problemele filosofice aici. Că nu vorbim doar despre autonomie. Ci și despre transcendență de sine (în cazul unei tehnologii care să vrea să ne înlocuiască – n.red.)

(…) Sunt oamenii care spun, foarte convinși, că Chat GPT dă semne că ar avea conștiință de sine. Nu sunt absolut deloc de acord.

Așa ceva (un eveniment catastrofic, o eventuală „răzvrătire” a AI devenită conștientă – n.red), în timpul vieții mele, clar nu (prevăd – n.red.).

Poate peste sute de ani sau mai mult. Eu cred că oamenii o să găsească alte metode, cu efecte secundare neintenționate, care vor distruge mediul. Și vom avea și alte pericole existențiale, mai mari decât acesta”.

Transcriptul interviului a fost realizat cu aplicația Vatis Tech

The post Mihai Bizovi, Adore Me: Inteligența artificială încearcă să replice funcționarea minții umane, dar încă îi lipsește o capacitate esențială appeared first on spotmedia.ro.

You May Also Like

Nicușor Dan acuză o afacere de corupție de miliarde de euro și zice că ar trebui să fie în pușcărie arhitectul șef, oamenii de la ISC, Greblă și Hopincă

Primarul Capitalei Nicuşor Dan a enumerat câteva persoane despre care consideră că…

În Franța, devine infracțiune să nu vorbești cu respect despre chelia sau coafura cuiva

Adunarea Naţională a Franţei a adoptat joi un proiect de lege care…

UE vrea energie eoliană mai eficientă și mai verde: Inovație cu turnuri de lemn și turbine în X

La prima vedere, turnul de turbină eoliană care se înalță din peisajul…

Nicușor Dan prezintă un sondaj în care Piedone e cotat cu peste 40% pentru Primăria Capitalei

Un sondaj de opinie prezentat de Nicuşor Dan îl arată pe Cristian…