ACUM.TV

Inteligenta artificiala (IA) s-a nascut în urma cu aproximativ 45 de ani, ca domeniu stiintific care încearca construirea de masini inteligente si modelizarea inteligentei umane. În mod traditional, inteligenta artificiala s-a bazat pe calcul logic si manipularea de simboluri de catre calculatoare. De exemplu, în unele sisteme un concept cum ar fi „scaun” e reprezentat de liste de simboluri ce reprezinta caracteristicile sale, cum ar fi SCAUN (elemente: sezut, spatar, picioare; culoare: maro; material: lemn). Aceste simboluri sunt însa interpretate de realizatorul sau utilizatorul programului, calculatorul nu „întelege” ce înseamna ele, ci doar le proceseaza conform unor reguli predefinite de programator. O alternativa a metodelor simbolice sunt modelele conexioniste, ce folosesc retele neuronale artificiale. Ele functioneaza dupa anumite principii inspirate din modul de functionare al creierului uman, folosind multe elemente simple interconectate între ele. De obicei interpretarea datelor prelucrate de aceste retele era însa facuta tot de utilizatorul uman, ca si în cazul metodelor simbolice.

Acest tip de strategii a avut succes în anumite domenii care pot fi usor formalizate, cum ar fi probleme de planificare, rezolvarea de probleme de logica si geometrie, jocul de sah – campionul mondial Garry Kasparov a fost înfrânt în 1997 de catre calculatorul Deep Blue al IBM. Multe alte sarcini simple care apar zilnic în viata unui om, cum ar fi recunoasterea unei persoane sau deplasarea în conditii variate nu au putut fi însa modelate cu acelasi succes. Sistemele clasice nu sunt eficiente în rezolvarea unor clase importante de probleme care implica procese fundamentale de perceptie, categorizare, actiune în medii nesimplificate, fiind fragile si având dificultati mari atunci când întâlnesc cazuri pentru care nu au fost programate.

Un exemplu pregnant pentru esecul inteligentei artificiale clasice este proiectul Cyc. Început în anul 1984, acest proiect a încercat sa asimileze cunostintele uzuale ale oamenilor, prin introducere manuala de relatii între simboluri, cum ar fi „Pasarile au pene”, „Mamele sunt mai în vârsta decât copiii lor”. Initiatorii lui si-au propus ca sistemul sa ajunga în 1994 sa poata asimila singur date, procesând carti si studii. Dupa ce a consumat mai mult de 60 de milioane de dolari (printre investitori s-a numarat si Microsoft) si 5 secole-persoane de introducere de date, proiectul nu a reusit nici astazi ceea ce si-a propus initial.

Noi paradigme

În ultimii ani, un nou curent ia amploare în inteligenta artificiala si în stiintele cognitive. Se recunoaste necesitatea ca agentul inteligent sa aiba un corp, care sa aiba atât senzori cât si posibilitatea de a actiona, si care sa fie situat în mediul unde se afla obiectele pe care le conceptualizeaza, pentru a putea interactiona cu ele. Robotul va descoperi lumea pe cont propriu, interactionând cu ea, asa cum o fac si oamenii si animalele, în loc sa fie îndopat cu simboluri care nu le întelege si care descriu lumea dintr-o perspectiva umana. Capacitatea cognitiva este deci strâns legata de mediu, de capacitatile senzorimotoare ale agentului si de scopul lui, si nu numai de mecanismele cognitive propriu-zise. În acest caz, conceptul de scaun, de exemplu, nu mai este o lista de cuvinte care pot fi interpretate numai de utilizator sau programator, ci este totalitatea actiunilor potentiale pe care robotul le poate întreprinde în prezenta lui, asociate perceptiei curente si potentialelor stari perceptive ce pot rezulta în urma actiunilor, conform experientei din trecut a robotului. Astfel se poate ajunge ca si sistemele artificiale sa poata întelege concepte.

Aceste idei nu sunt neaparat noi, aparând si în lucrarile unor savanti din prima jumatate a secolului trecut, cum ar fi Gibson, von Uexkull, Merleau-Ponty, Piaget, Tolman si altii, dar capata noi valente si interpretari în contextul rezultatelor actuale din stiintele cognitive. Este interesant ca spre acest punct de vedere converg rezultate din mai multe domenii. De exemplu, Rodney Brooks, director al laboratorului de inteligenta artificiala de la Massachussets Institute of Technology, SUA, a folosit aceasta paradigma pentru a crea roboti care au un comportament mult mai flexibil decât cei ce au mecanisme de control traditionale, bazate pe simboluri. Kevin O’Regan, de la CNRS, Franta, sustine aceasta paradigma cu experimente psihologice legate de anumite iluzii optice sau adaptarea senzorimotoare. Rezultatele din neurostiinte sustin si ele aceasta paradigma. Recent, George Lakoff (Universitatea Berkeley, SUA) si Rafael Nunez (Universitatea Fribourg, Elvetia) au aratat ca chiar si conceptele matematice abstracte sunt fundamentate în interactiunea omului cu mediul exterior si depind de capacitatile noastre senzorimotoare.

Inteligenta artificiala în România

Esecul IA clasice arata si necesitatea de a nu neglija sursele biologice de inspiratie, si de a integra strâns cercetarea în IA cu celelalte stiinte cognitive, si în special neurostiintele si psihologia cognitiva. În România se face relativ putina cercetare în inteligenta artificiala, iar cea care se face este în general cantonata în cadrul paradigmelor clasice, si într-o abordare formala, nu interdisciplinara. De exemplu, stiintele cognitive nu sunt mentionate deloc, ca domeniu, în programele departamentului guvernamental responsabil de cercetare. Asta în timp ce Franta, de exemplu, încurajeaza dezvoltarea cercetarii în stiintele cognitive prin actiuni incitative, iar într-un raport recent al National Science Foundation (SUA) stiintele cognitive sunt identificate ca prioritate nationala în cercetare, alaturi de biotechnologii, nanotechnologii, informatica, în principal în perspectiva integrarii lor viitoare.

Pe de alta parte, în România exista potentialul de a face cercetare competitiva în IA, deoarece exista competente în informatica, iar pentru cercetarea în acest domeniu nu sunt necesare echipamente scumpe de laborator, cum sunt în celelalte domenii cu potential ridicat, biotechnologiile sau nanotechnologiile. Dezvoltarea industriei românesti de tehnologia informatiilor (TI), care e un sector în plina expansiune si recunoscut ca prioritar de guvern, ar putea beneficia de aplicatii rezultate de cercetarea în IA, având în vedere ca acum se bazeaza în proportie de 90% pe outsourcing, mult mai putin profitabil decât produsele soft. Implementarea unei strategii de dezvoltare în România a cercetarii în inteligenta artificiala si stiinte cognitive ar putea avea efecte benefice pentru pastrarea pe termen lung a competitivitatii internationale a industriei TI românesti.

Acest articol a fost publicat joi, 23 septembrie 2004 la rubrica Repere carteziene.
Puteti urmari ecourile la acesta folosind fluxul RSS 2.0.