De câțiva ani, expresii precum „inteligență artificială”, „neural networks” sau „deep learning” nu mai apar doar în prezentări tehnice, ci în știri, în social media, în discuții la o cafea. Uneori sunt prezentate ca un miracol, alteori ca o amenințare la adresa joburilor noastre. În spatele acestui hype stă o idee relativ simplă: să construim sisteme care învață din date și iau decizii într-un mod care, măcar pe alocuri, seamănă cu felul în care gândește un om. Gândește-te, de exemplu, la cum funcționează un bonus într-un cazinou online. Când cauți un Vulkan Vegas bonus code, platforma încearcă să anticipeze ce tip de ofertă te-ar interesa, pe baza datelor despre comportamentul jucătorilor. Asta nu înseamnă că „se gândește” la tine ca un om, dar folosește modele statistice și rețele neuronale pentru a recunoaște tipare, exact cum creierul tău învață, în timp, să recunoască fețe, voci sau situații.
Ce este, de fapt, o rețea neuronală
Numele sună intimidant, dar ideea de bază este surprinzător de intuitivă. O rețea neuronală este, în esență, un set de calcule interconectate, organizate în straturi. Fiecare „neuron” artificial primește niște informații de intrare, le procesează printr-o formulă matematică și trimite mai departe un rezultat. Când conectezi mii sau milioane de astfel de neuroni, obții un sistem capabil să detecteze tipare extrem de fine în date. Inspirația vine direct din creierul uman: și acolo ai neuroni conectați prin sinapse, care transmit semnale electrice și chimice. Desigur, comparația este mai degrabă metaforică decât exactă, dar analogia ajută să înțelegi de ce aceste modele pot face lucruri „inteligente” fără să aibă conștiință sau emoții. Ca să vezi mai clar cum este construită o rețea neuronală, te ajută să te uiți la elementele ei de bază:
neuroni artificiali, care imită extrem de grosier neuronii biologici, dar prin operații matematice
greutăți (weights), care spun cât de important este fiecare semnal de intrare pentru acel neuron
funcții de activare, care decid dacă semnalul „merită” transmis mai departe sau nu
straturi multiple (input, ascunse, output), prin care datele trec și sunt transformate pas cu pas.
Din combinarea acestor elemente apare comportamentul emergent: abilitatea de a recunoaște o pisică într-o fotografie, de a traduce un text sau de a prezice dacă un jucător va reveni pe platformă.
Cum învață o rețea neuronală – paralela cu creierul uman
Creierul tău învață prin repetiție și feedback. Când ești copil și arunci o minge, nu-ți iese din prima aruncarea perfectă. Repeti de zeci de ori, creierul ajustează forța, unghiul, coordonarea și, treptat, mișcarea devine naturală. La fel se întâmplă și cu cititul, condusul sau orice abilitate: greșeală – corecție – repetare – perfecționare. Rețelele neuronale fac ceva asemănător, dar în limbaj matematic. Li se arată mii sau milioane de exemple (imagini, fraze, tranzacții, comportamente), iar sistemul încearcă să producă un răspuns: „asta este un câine”, „asta este o fraudă”, „asta este o ofertă bună pentru utilizatorul X”. La început greșește foarte des, dar primește feedback: a fost corect sau nu? Pe baza acestui feedback, algoritmul ajustează greutățile dintre neuroni. Dacă un anumit „drum” de semnale a dus la o predicție corectă, el este întărit; dacă a dus la o predicție greșită, este slăbit. Procesul se numește „antrenare” și este analog cu modul în care sinapsele din creier devin, în timp, mai puternice sau mai slabe în funcție de experiențele tale.
Diferențele care contează: nu sunt minți, sunt modele
Chiar dacă în limbajul de zi cu zi spunem „AI-ul a decis”, realitatea este mai rece. O rețea neuronală nu are conștiință, intenții sau valori. Ea funcționează strict pe baza datelor pe care le-a văzut și a obiectivelor care i-au fost impuse la antrenare. Dacă datele sunt părtinitoare, rezultatele vor fi părtinitoare. Dacă obiectivul este prost definit, modelul va optimiza fix pentru ceea ce i-ai cerut, nu pentru ceea ce „ar fi normal”. Creierul uman, în schimb, funcționează într-un context bogat: cultură, experiențe personale, emoții, morală, motivații interne. Când iei o decizie, nu faci doar un calcul de probabilități; îți pui întrebări, anticipezi consecințe, empatizezi cu ceilalți. Rețelele neuronale pot imita o parte din rezultat (de exemplu, pot recomanda un film sau un joc potrivit), dar nu au trăirea din spate. Mai mult, sistemele de deep learning sunt adesea „cutii negre”: chiar și specialiștii le pot interpreta cu greu deciziile. În creier, avem măcar iluzia de introspecție: poți spune „am procedat așa pentru că…”. Modelele nu îți pot oferi un astfel de răspuns coerent, ci, în cel mai bun caz, o explicație aproximativă.
De ce par rețelele neuronale „mai umane” în fiecare an
Dacă te uiți în timp, diferența dintre primele sisteme de recunoaștere vocală și cele actuale este uriașă. La fel și pentru traduceri automate, generare de text sau analiză de imagine. Motivul nu este doar creșterea puterii de calcul, ci și disponibilitatea masivă de date și rafinarea arhitecturilor de rețele. Cu cât modelul vede mai multe exemple, din contexte mai variate, cu atât răspunsurile lui devin mai fluide, mai naturale, mai apropiate de ce ar spune un om. Nu pentru că „a prins viață”, ci pentru că a învățat statistica limbajului și a comportamentelor noastre. Cu alte cuvinte, rețelele neuronale sunt oglinzi matematice ale lumii umane: reflectă ceea ce punem în ele. Această „umanizare” aparentă are două efecte: pe de o parte, face tehnologia mult mai utilă; pe de altă parte, riscă să ne păcălească să îi atribuim modelelor intenții și trăiri pe care nu le au. Aici intervine responsabilitatea celor care le folosesc și le implementează.
Cum să privești echilibrat viitorul „gândirii” automate
E ușor să cazi în două extreme: fie te entuziasmezi și spui că AI va rezolva tot, fie intri în defensivă și vezi doar riscuri. Adevărul este, ca de obicei, la mijloc. Rețelele neuronale chiar imită anumite aspecte ale gândirii umane – în special recunoașterea de tipare și învățarea din exemple – și asta le face incredibil de utile. În același timp, ele nu înlocuiesc conștiința, responsabilitatea și capacitatea noastră de a da sens lumii. Pe termen lung, câștigă cei care învață să combine cele două lumi: își păstrează curiozitatea și gândirea critică, dar nu se feresc să folosească aceste instrumente pentru a lucra mai clar, mai bine și, sincer, mai puțin mecanic. În loc să te întrebi doar „cât de departe a ajuns AI-ul?”, poate merită să te întrebi și „cum pot folosi eu rețelele neuronale ca să-mi las gândirea umană să facă, în sfârșit, ce știe cel mai bine?”.
Vezi cum sunt proiectate cazinourile pentru a te face să joci mai mult.
Articolul Cum imită rețelele neuronale gândirea umană apare prima dată în ZiarMaramures.
Citeste mai mult