Ce este AI?

O scurtă istorie a inteligenței artificiale

Întrebarea dacă o mașină poate gândi e mai veche decât computerele. În 1943, neurofiziologul Warren McCulloch și logicianul Walter Pitts au publicat un model matematic al neuronului. A fost prima încercare de a descrie creierul ca pe o rețea care face calcule. Șapte ani mai târziu, în 1950, matematicianul britanic Alan Turing a publicat în revista Mind articolul „Computing Machinery and Intelligence”. Turing a propus un test simplu, numit de el „jocul imitației”: dacă, într-o conversație scrisă, nu poți deosebi o mașină de un om, mașina poate fi considerată inteligentă.

Termenul de „inteligență artificială” nu exista încă. L-a inventat un tânăr matematician american, John McCarthy. Pe 31 august 1955, McCarthy a semnat împreună cu Marvin Minsky, Nathaniel Rochester (de la IBM) și Claude Shannon, părintele teoriei informației, o cerere de finanțare către Fundația Rockefeller. Aveau nevoie de bani pentru un atelier de vară la Dartmouth College, iar cererea vorbea explicit despre „artificial intelligence”.

În notele păstrate în arhiva sa de la Stanford, McCarthy explică alegerea acestor cuvinte. A vrut un nume nou ca să scape de asocierea cu „cibernetica” și ca să nu fie nevoit nici să-l accepte pe Norbert Wiener, creatorul ciberneticii, drept guru, nici să se certe cu el. McCarthy notează că fundația a acordat doar jumătate din suma cerută. Atelierul a avut loc în vara lui 1956 și e considerat de istorici momentul de naștere a domeniului AI. Numele a rămas pentru că a fost preluat de grupurile de cercetare fondate de participanți, mai târziu – la MIT, Stanford și Carnegie Mellon.

Anii care au urmat au fost plini de optimism în privința posibilității de a construi o mașină care să treacă testul lui Turing. În 1958, psihologul Frank Rosenblatt a prezentat perceptronul, o rețea neuronală simplă care putea fi antrenată să recunoască forme. The New York Times scria atunci că Marina americană speră ca mașina să poată, într-o zi, „să meargă, să vorbească, să vadă și să scrie”.

În 1966, Joseph Weizenbaum a creat, la MIT, ELIZA – un program care imita un psihoterapeut și care i-a convins pe unii utilizatori că vorbesc cu un om. Entuziasmul s-a lovit însă de limitele vremii. În 1969, Minsky și Seymour Papert au arătat în cartea Perceptrons ce nu puteau face rețelele cu un singur strat. O rețea cu un singur strat, cum era perceptronul lui Rosenblatt, are un singur rând de neuroni între intrare și răspuns. Primește datele, de exemplu pixelii unei imagini, le cântărește o singură dată și decide direct: „da” sau „nu”, este „cerc” sau „pătrat” etc. În 1973, raportul Lighthill, comandat de Parlamentul britanic, a criticat faptul că domeniul nu și-a atins obiectivele „grandioase”. A urmat ceea ce cercetătorii numesc „prima iarnă a AI”, cu finanțări tăiate în Marea Britanie și în SUA. O a doua iarnă a venit la sfârșitul anilor ’80, când piața „sistemelor expert” și a computerelor specializate s-a prăbușit.

Proiecte importante au continuat însă să se dezvolte, aproape pe ascuns. În 1986, David Rumelhart, Geoffrey Hinton și Ronald Williams au publicat în revista Nature metoda de „backpropagation”, prin care puteau fi antrenate rețelele cu mai multe straturi. În 1997, computerul Deep Blue de la IBM l-a învins la șah pe campionul mondial Garry Kasparov. A fost primul moment în care o mașină a bătut un om la un joc considerat simbol al inteligenței.

Adevărata revoluție a venit însă din altă parte: din cantitatea uriașă de date adunate pe internet și din procesoarele grafice, gândite inițial pentru jocuri video. În 2009, cercetătoarea Fei-Fei Li a lansat ImageNet, o bază de milioane de imagini etichetate. Trei ani mai târziu, în 2012, rețeaua AlexNet, construită de Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever și Geoffrey Hinton, a câștigat concursul ImageNet. Potrivit articolului lor, rețeaua a avut o rată de eroare de 15,3%, față de 26,2% pentru următorul concurent. Rețeaua avea 60 de milioane de parametri și a fost antrenată pe două plăci grafice. Momentul e considerat începutul erei „învățării profunde” (deep learning).

De aici, ritmul s-a accelerat. În 2016, programul AlphaGo, dezvoltat de DeepMind, l-a învins pe campionul sud-coreean Lee Sedol la Go, un joc mult mai complex decât șahul. În 2017, opt cercetători de la Google au publicat articolul „Attention Is All You Need”. Acolo au descris arhitectura numită „Transformer”, care stă la baza aproape tuturor modelelor de limbaj de azi. Literele „GPT” din numele ChatGPT înseamnă, de altfel, „Generative Pre-trained Transformer”.

În 2020, OpenAI a prezentat GPT-3, un model cu 175 de miliarde de parametri. Pe 30 noiembrie 2022, a lansat pentru publicul larg ChatGPT. Potrivit unei analize citate de banca UBS și relatate de Reuters, aplicația a ajuns la 100 de milioane de utilizatori lunari în doar două luni. TikTok avusese nevoie de aproximativ nouă luni pentru aceeași cifră, iar Instagram de circa doi ani și jumătate.

Recunoașterea academică a venit în 2024, când Comitetul Nobel a premiat de două ori cercetări legate de inteligența artificială. Premiul pentru fizică le-a revenit lui John Hopfield și Geoffrey Hinton, „pentru descoperiri și invenții fundamentale care fac posibilă învățarea automată cu rețele neuronale artificiale”. Jumătate din premiul pentru chimie a revenit lui Demis Hassabis și John Jumper, de la Google DeepMind, pentru AlphaFold, sistemul care prezice structura proteinelor. Cealaltă jumătate a primit-o David Baker, pentru proiectarea computațională a proteinelor. La aproape șapte decenii de la cererea de finanțare semnată de McCarthy, termenul inventat ca să atragă atenția câtorva matematicieni a ajuns să fie folosit zilnic de sute de milioane de oameni.

Surse: John McCarthy – note despre Dartmouth (Stanford) · Wikipedia – AI winter · Krizhevsky, Sutskever, Hinton (2012) · Vaswani et al. (2017) · ChatGPT – 100 de milioane de utilizatori · Premiile Nobel 2024

Articole