Art. 10 – Vol. 28 – Nr. 4 – 2018

Roman CHIRILĂ  
Institutul Național de Cercetare-Dezvoltare în Informatică – ICI București
B-dul Mareșal Alexandru Averescu, Nr. 8-10, 011455, București, România
roman.chirila@ici.ro

Rezumat: Lucrarea de față prezintă ultimul rezultat al Inteligenței Artificiale (IA) și anume comportamentul uluitor al robotului AlphaGo Zero, care, învățând singur regulile jocului, a devenit campionul mondial absolut la jocul Go. De asemenea, lucrarea descrie principalele idei vizionare a doi dintre cei mai importanți profeți ai domeniului: expertul de la Google, Ray Kurzweil și directorul general de la Daimler AG, Dieter Zetsche. Comparând caracteristicile Inteligenței Artificiale cu trăsăturile descrise de Taleb în cartea sa, concluzia finală a acesei lucrări este cea conform căreia IA reprezintă o autentică Lebădă Neagră a timpurilor noastre.

Cuvinte cheie: Inteligență Artificială, Lebăda Neagră, Taleb, Kurzweil, Zetsche, bitcoin.

Introducere

De curând, firma DeepMind, subsidiara londoneză a celor de la Google, și-a anunțat ultima lor descoperire din domeniul Inteligenței Artificiale (IA) în revista Nature [10]. Astfel, aflăm faptul că noul robot, AlphaGo Zero, învățând singur regulile jocului, a devenit campionul mondial la jocul Go, altfel spus a devenit primul calculator care l-a învins pe Lee Sedoi (Coreea de Sud), deținătorul titlului mondial la acest joc.

Evident, acest rezultat  constituie un moment istoric fără precedent pentru istoria dezvoltării domeniului IA, generând astfel și  o premiză consistentă pentru devenirea ulterioară a programelor de cercetare corespunzătoare [9].

Versiunea actuală a acestui robot se deosebește radical de versiunile sale anterioare prin faptul că AlphaGo Zero nu este programat să înmagazinele mii de partide jucate între factori umani și mutările lor câștigătoare. Prin urmare, pentru prima dată în istorie, un algoritm de acest fel ignoră în totalitate experiența și expertiza umană din acest domeniu (jocul Go), axându-se doar pe învățarea regulilor și a obiectivului principal al acestui joc.

Astfel, cercetătorii de la DeepMind, prin vocea lui Demis Hassabis (directorul executiv al firmei), afirmă răspicat și categoric faptul că noul robot creat de ei a învățat doar regulile jocului Go, învățând să joace singur, pornind întotdeauna de la premize absolut întâmplătoare, fără niciun fel de conexiune cu alte baze de date, sau medii de stocare de factori de influență. În aceste condiții, în doar trei zile (72 de ore), versiunea anterioară AlphaGo a fost învinsă de către AlphaGo Zero la un scor categoric de 0-100.

Liderul proiectului, David Silva, a accentuat faptul că noul algoritm, AlphaGo Zero, ignorând în totalitate experiența umană anterioară și plecând de la premize lipsite în totalitate de informații, a reușit să devanseze factorul uman într-un timp uluitor de scurt. În plus, acest robot a demonstrat efectiv faptul că, plecând de la nimic (cu excepția regulilor de joc!), în foarte scurt timp, el poate obține ceva nou în plan cognitiv și cu rezultate practice senzaționale. De asemenea, vorbitorul a subliniat și faptul că performanțele lui AlphaGo Zero se datorează în esență algoritmului folosit  și mai puțin puterii sale de procesare  [9], [10].

Jocul Go este considerat, în ciuda aparentei sale simplități, un joc complex, deoarece numărul de mutări posibile este estimat teoretic ca fiind mai mare decât numărul de atomi din întregul univers vizibil. Cum norocul nu joacă niciun rol în scenariul acestui joc, strategia într-o partidă de Go este determinată numai și numai de situația pieselor pe câmpul de joc. Deși jocul de Go se practică de mii de ani [2], soluțiile câștigătoare din cele 100 de partide ale lui AlphaGo Zero corespund unor strategii absolut originale, inexistente printre jucătorii umani. În cele 40 de zile de antrenament, robotul nou creat, AlphaGo Zero, a jucat singur 30 de milioane de partide [10].

La ora actuală, nu mai este niciun secret faptul că marile companii investesc sume consistente în domeniul IA [8]. Aplicațiile domeniului acesta cunosc în prezent o diversitate uimitoare, de la autoturismele autonome (Tesla) până la asistenții vocali pe care deja îi folosim în mod curent în calculatoarele noastre personale (Cortana, Microsoft), sau în telefonia mobilă (Bixby, Samsung). În același timp, a apărut pe piață primul calculator capabil să învețe singur (DGX-1, NVIDIA), cu facilități de deep-learning potențate printr-un hardware corespunzător. Cu toate acestea, Inteligența Artificială este totuși încă în faza ei uverturală. Acest lucru este susținut de chiar unele experimente care s-au soldat cu eșecuri răsunătoare și mediatizate în literatura de specialitate. În principal, distincția dintre bine și rău, sau decizionalitate finală conformă principiilor morale ridică încă probleme serioase.

În prezent, experții domeniului vorbesc și despre amenințările, sau pericolele pe care le reprezintă elementele IA, mai ales pentru existentul locurilor de muncă tradiționale. Numai la nivelul SUA, grupul McKinsey raportează faptul că în prezent sistemele IA pot înlocui 45% din angajații umani existenți, iar în viitorul apropiat (până în anul 2030) se prevede că agregatele IA vor reprezenta forța de muncă esențială din această țară [4].

Roboții și Inteligența Artificială devin tot mai prezente atât în  procesele industriale, cât și în viața cotidiană a oamenilor, cum ar fi:  recunoașterea pattern-urilor (pattern recognition), învăţare profundă (deep learning), extragerea datelor (data mining), sisteme de învăţare pentru computere (machine learning), sau utilizarea bazele de date imense (Big Data) [13]. Evident, fiecare dintre noi își poate da seama de perspectivele nu tocmai îmbucurătoare pentru unele ocupații care se pretează la substituții automatizate, sau decizionalități de tip IA [4].

Dilemele morale asociate sistemelor IA sunt departe de a se epuiza rapid, printr-o simplă enumerare, sau o rezolvare superficială a acestora. Încă din anul 1965, a fost emisă o ipoteză (ipoteza Good) legată de superinteligență, conform căreia  IA își poate înțelege rapid apriorismele sale funcționale, iar în cadrul propriei sale deveniri poate să creeze un urmaș cu mult mai inteligent, și asta într-un ciclu de repetabilitate cu gradient pozitiv [5].