În căutarea inteligenţei

Suntem fascinaţi de ea. Ne e foarte greu să o definim, nu o putem măsura în nici un fel (decât parţial şi cu un interval de încredere foarte restrâns), însă o recunoaştem imediat. Şi mai uşor recunoaştem absenţa ei. Deşi, cu vârsta şi cu acumularea unei experienţe sociale, ajungem să apreciem la fel sau mai mult alte calităţi ale semenilor noştri (pe scurt, cam ceea ce a reuşit o persoană să facă cu inteligenţa pe care a primit-o nativ), rămâne una dintre proprietăţile fascinante ale lumii vii. Atât de fascinantă încât, atunci când un inginer a numit, complet neinspirat, un mod diferit de programare şi de procesare a informaţiei de către computere, inteligenţă artificială (artificial intelligence, AI), întreaga omenire a intrat într-o furtună de imaginaţie şi de îngrijorare.

Să lămurim un lucru de la început. Deşi are un comportament mult mai „ergonomic” pentru inteligenţa noastră, pentru un program informatic, nici o formă de AI nu are calităţile fundamentale ale inteligenţei, aşa cum suntem noi obişnuiţi din lumea vie (în special a oamenilor, dar nu numai). La suprafaţă, atât învăţarea biologică, cât şi învăţarea automată/AI printr-un agent inteligent construiesc reprezentări interne ale lumii pentru a-şi îmbunătăţi performanţa în îndeplinirea sarcinilor. Cu toate acestea, diferenţele fundamentale dintre învăţarea biologică şi cea automată, atât ca mecanisme de implementare, cât şi ca obiective, rezultă în două sisteme cu eficienţe drastic diferite. În primul rând, învăţarea biologică foloseşte mult mai puţine observaţii pentru a învăţa cum să rezolve probleme. De exemplu, oamenii învaţă o sarcină simplă „la fel versus diferit” folosind aproximativ 10 mostre de antrenament; organisme mult mai simple, cum ar fi albinele, au nevoie, de asemenea, de puţine mostre (sub 100). În schimb, în 2011, maşinile nu au putut învăţa distincţiile nici după peste un milion de eşantioane de antrenament, iar în 2018, 10 milioane de eşantioane au rămas insuficiente. Inteligenţa biologică se descurcă foarte bine cu frânturi de informaţii şi poate efectua multe procesări în acelaşi timp, de mare complexitate. În al doilea rând, inteligenţa biologică funcţionează cu extrem de puţină energie. Cel mai puternic super-computer existent (Frontier, în SUA) poate face acelaşi număr de operaţii ca şi cele estimate pentru creierul uman. Însă computerul foloseşte pentru asta 21 de Megawaţi, creierul uman 20 de waţi.

Aceste diferenţe şi multe altele au făcut ca cei implicaţi în domeniu să înţeleagă că „epoca siliciului” se apropie de un sfârşit inevitabil (prin atingerea limitelor fizice). Şi cineva a pus întrebarea: dacă avem în natură un model atât de performant în procesarea informaţiei (creierul), de ce să nu folosim modelul pentru viitoarea generaţie de computere. Şi aşa apare ceea ce a fost numit „Organoid Intelligence” (OI). Adică mici creiere primitive (organoide) crescute în laborator pe care să le putem conecta atât între ele, cât şi cu senzori şi interfeţe electronice şi să le folosim capacitatea uriaşă de procesare fără să consumăm aproape deloc energie, şi într-un mod mult mai controlabil decât în cazul computerelor cuantice. Vă invit să urmărim evoluţia acestei noi ramuri a ştiinţei calculatoarelor. Cel mai probabil de aici va apărea noua „revoluţie informaţională”.

Bogdan Iliescu este medic primar neurochirurg la Spitalul de Neurochirurgie din Iaşi şi preşedinte al Asociaţiei Creierului Iaşi