Aprofundează
Inteligență artificială
De la mașina lui Turing la modelele de azi: ce poate calcula o mașină și ce nu.
Traseul de lectură
- 01
Inteligența artificială poate fi construită prin agenți raționali care percep mediul și acționează pentru a atinge obiective.
Artificial Intelligence: A Modern Approach · Stuart Russell și Peter Norvig · 1995
Imaginează-ți un robot care joacă șah. El vede tabla (percepe), gândește ce mișcare să facă (procesează) și mută piesa (acționează). Aceasta este ideea de agent rațional: un program care ia decizii bune pentru a câștiga, exact ca un jucător uman.
De ce contează Această carte este baza modernă a inteligenței artificiale, folosită în universități pentru a învăța cum funcționează roboții și asistenții virtuali.
- 02
Creierul nu calculează cu limbajul formal al matematicii și al mașinilor von Neumann; are un mod propriu, analog și masiv paralel, de prelucrare a informației.
The Computer and the Brain · John von Neumann · 1958
Von Neumann, părintele arhitecturii calculatoarelor moderne, susține în ultima sa lucrare că mașinile și creierul sunt calculatoare fundamentale diferite. Mecanismul lui: neuronii sunt lent, cu milisecunde față de nanosecundele tranzistorilor, dar lucrează în paralel pe miliarde de unități și învață din structura conexiunilor. De aceea creierul rezolvă recunoașterea vocii sau a fețelor cu un consum de vreo douăzeci de wați, pe care mașinile secvențiale ale epocii lui nu-l puteau atinge. Concluzia lui e că nu putem presupune că logica matematică e limbajul sistemului nervos. Chipurile neuromorfice iau în serios exact acest diagnostic.
Când vorbim despre matematică, putem fi așa de naivi încât să credem că limba matematicii este de fapt limba în care vorbește natura. Dar asta este foarte puțin probabil. Limba creierului nu este limba matematicii.The Computer and the Brain, partea a II-a (Sistemul nervos), ultimul capitol
De ce contează Cât timp inteligența artificială consumă energie de centrale, ideea că altă arhitectură de calcul există rămâne vitală. Cipurile neuromorfice sunt încercarea de a construi siliciul după principiul descris aici, nu după memoria și procesorul separate.
- 03
Feynman susține că natura funcționează cuantic, nu clasic, deci orice mașină care vrea să o prelucreze fidel trebuie să folosească ea însăși fenomene cuantice, nu doar biți clasici.
Simulating Physics with Computers · Richard Feynman · 1982
Feynman pornește de la o constatare simplă. Simularea unui sistem fizic pe un calculator clasic crește exponențial cu mărimea sistemului, pentru că stările cuantice nu se pot reprezenta eficient cu biți obișnuiți. Propune deci un calculator care însăși să fie cuantic, care să prelucreze amplitudini și interferențe, nu doar cifre. Lumina e exact un astfel de sistem: fotonii se propagă, interferează și se combină conform ecuațiilor cuantice. Un procesor fotonic lasă lumina să facă operația direct, prin interferență, în loc să o simuleze pas cu pas în siliciu. O rețea neuronală este, la bază, un lanț de înmulțiri de matrice, iar o matrice optică face acea înmulțire în timp ce fasciculul o traversează.
Natura nu e clasică, pe cuvânt, și dacă vrei să faci o simulare a naturii, mai bine o faci cuantică, și, pe Dumnezeu, că e o problemă minunată, pentru că nu pare deloc ușoară.prelegerea «Simulating Physics with Computers» (1981), publicată în International Journal of Theoretical Physics, vol. 21, 1982
De ce contează Ideea lui Feynman stă la rădăcina calculului fotonic de azi: dacă lumina e un sistem cuantic, atunci rețelele neuronale pot fi purtate și prelucrate de fotoni, nu de electroni, cu viteză aproape de lumină și cu consum de energie mult mai mic decât al cipurilor clasice.
- 04
Alan Turing a demonstrat că unele probleme nu pot fi rezolvate de niciun calculator, indiferent cât de puternic este.
The Annotated Turing · Charles Petzold · 2008
Gândește-te la un puzzle imposibil: vrei să știi dacă un program se va bloca vreodată, dar nu poți afla sigur. Turing a arătat că există întrebări la care calculatoarele nu pot răspunde niciodată, chiar dacă sunt foarte rapide. Este ca și cum ai încerca să găsești o comoară care nu există.
De ce contează Această limită a calculului ne ajută să înțelegem de ce unele probleme, cum ar fi securitatea perfectă, sunt imposibile.
- 05
Mintea umană poate face lucruri pe care niciun calculator nu le poate face, din cauza limitelor calculului.
The Emperor's New Mind · Roger Penrose · 1989
Gândește-te la un calculator care poate rezolva orice problemă matematică. Penrose spune că nu e posibil, pentru că unele probleme sunt prea complicate. El crede că creierul nostru folosește ceva special, ca un superputer, pe care calculatoarele nu îl au. Este ca și cum ai încerca să măsori o umbră cu o riglă.
De ce contează Această carte provoacă ideea că inteligența artificială poate egala mintea umană, un subiect important în dezbaterile actuale.
- 06
O sinapsă se întărește atunci când neuronul care o folosește reușește să declanșeze neuronul de dincolo. Învățarea nu e un program, ci o consecință directă a activității locale.
The Organization of Behavior · Donald O. Hebb · 1949
Hebb a susținut că învățarea trăiește în legăturile dintre neuroni, nu într-un centru de comandă. Mecanismul lui e local: dacă un neuron participă des la declanșarea altuia, legătura dintre ei devine mai eficientă. Nu e nevoie de un supervizor care să spună fiecărei celule ce să facă. Regula asta, numită astăzi regulă hebbiană, a devenit fundația învățării în rețelele neuronale. Cipurile neuromorfice o duc cu o literă mai departe, punând-o în siliciu. Carver Mead și Misha Mahowald au construit circuite analogice în care fiecare tranzistor imită un neuron, iar conexiunile dintre ele poartă o greutate care se schimbă exact ca o sinapsă. În cipurile lor, de exemplu retina de siliciu, pixelii comunică prin impulsuri, la fel ca neuronii biologici. Rețelele cu impulsuri merg pe același principiu: neuronii artificiali trimit evenimente scurte, nu numere continue, și învață din coincidența impulsurilor. Ținta de inginerie e clară: creierul consumă circa 20 de wați, deci cipurile neuromorfice urmăresc același raport între calcul și energie, nu viteza brută.
Când un axon al celulei A e destul de aproape de o celulă B ca să o excite și participă în mod repetat sau persistent la declanșarea ei, are loc un proces de creștere sau o schimbare metabolică în una sau în ambele celule, astfel încât eficiența lui A, ca una dintre celulele care declanșează B, crește.The Organization of Behavior: A Neuropsychological Theory, cap. 4 («The first stage of the problem: conceptual analysis»)
De ce contează Cipurile digitale clasice ard energie la fiecare înmulțire, iar modelele mari lovesc plafonul asta. Siliciul care învață ca o sinapsă promite calcul masiv cu consum de mii de ori mai mic.
- 07
Penrose susține că înțelegerea conștientă nu poate fi redusă la un algoritm: există judecăți matematice adevărate pe care nicio procedură formală nu le poate genera sistematic.
Shadows of the Mind: A Search for the Missing Science of Consciousness · Roger Penrose · 1994
Penrose pornește de la teoremele de incompletitudine ale lui Gödel. Ele arată că, pentru orice sistem formal consistent, există propoziții adevărate pe care sistemul nu le poate dovedi. Un matematician uman, spune el, «vede» adevărul unei astfel de propoziții din afara sistemului. Deci înțelegerea nu este un calcul. De aici rezultă teza sa despre conștiință: mintea trebuie să se sprijine pe un proces fizic necalculabil. El îl caută în reducerea cuantică obiectivă, orchestrată la nivelul microtubulilor din neuronii creierului, împreună cu anestezistul Stuart Hameroff. Exemplul lui preferat este chiar teorema lui Gödel: calculatorul rămâne prins în sistem, omul îl depășește prin înțelegere.
Conștiința mi se pare un fenomen atât de important, încât nu pot crede că este ceva doar «din întâmplare» produs de un calcul complicat.Shadows of the Mind, cap. 1 («Consciousness and computation»)
De ce contează Ideea contează pentru că pune o întrebare dură inteligenței artificiale: dacă înțelegerea nu e calcul, atunci nicio mașină care doar rulează algoritmi nu ar avea minte. Chiar dacă Orch-OR e minoritar printre oamenii de știință, provocarea lui Gödel rămâne un test pentru orice teorie a minții și a mașinilor.
- 08
Conștiința ar putea apărea din bucle care se referă la ele însele, la fel cum o desenare a unei mâini care se desenează pe sine pare imposibilă, dar are sens ca idee.
Gödel, Escher, Bach: An Eternal Golden Braid · Douglas Hofstadter · 1979
Hofstadter compara mintea cu un desen al lui Escher, unde o scară pare să urce mereu, dar se întoarce de unde a pornit. El a legat asta de descoperirea lui Gödel: un sistem suficient de complex poate vorbi despre el însuși. Poate exact acest tip de buclă auto-referitoare creează senzația de „eu" din creierul nostru.
De ce contează Ideile din carte influențează azi cercetarea despre cum ar putea apărea conștiința în inteligența artificială.
- 09
A scrie un program bun nu înseamnă doar să-l faci să meargă, ci să găsești rețeta cea mai eficientă, ca un bucătar care caută cea mai bună metodă, nu doar una care funcționează.
The Art of Computer Programming · Donald Knuth · 1968
Knuth a analizat cu grijă mii de moduri diferite de a sorta sau căuta date, măsurând exact câți pași și câtă memorie folosește fiecare metodă. Unele rețete par simple, dar devin foarte lente cu mult mai multe date. Alte rețete, mai complicate la început, rămân rapide chiar și cu milioane de intrări.
De ce contează Cărțile lui rămân, la zeci de ani distanță, o referință standard pentru inginerii de software.
- 10
Oamenii și computerele nu caută mereu soluția perfectă la o problemă, ci una „suficient de bună", pentru că timpul și informația disponibilă sunt mereu limitate.
The Sciences of the Artificial · Herbert A. Simon · 1969
Simon numea asta „raționalitate limitată": nimeni nu poate analiza absolut toate opțiunile posibile înainte de a decide. Când alegi ce ai la cină, nu compari toate rețetele din lume, ci te oprești la prima variantă rezonabilă găsită repede. Algoritmii de calculator folosesc adesea aceeași strategie.
De ce contează Ideea a influențat direct modul în care sunt proiectați algoritmii de căutare folosiți azi peste tot.
- 11
O mașină imaginară, extrem de simplă, care citește și scrie simboluri pe o bandă infinită, poate calcula, în principiu, orice altă mașină de calcul ar putea vreodată.
On Computable Numbers, with an Application to the Entscheidungsproblem · Alan Turing · 1936
Turing a imaginat o bandă lungă, împărțită în căsuțe, pe care o mașină simplă citește un simbol, decide ce să facă după niște reguli fixe, apoi se mișcă stânga sau dreapta. Oricât de simplă pare, această „mașină Turing" poate, teoretic, rula orice program pe care-l rulează azi cel mai puternic supercomputer.
De ce contează Ideea lui a pus bazele teoretice ale fiecărui computer și telefon folosit azi.
- 12
Criptografia modernă folosește algoritmi matematici pentru a transforma mesajele în coduri de nedeslușit, dar doar dacă sunt implementați corect.
Applied Cryptography: Protocols, Algorithms, and Source Code in C · Bruce Schneier · 1994
Imaginează-ți că ai un robot care amestecă literele dintr-o scrisoare după o regulă secretă. Dacă regula e bună, nimeni nu poate citi scrisoarea fără cheie. Dar dacă robotul face o greșeală mică, un dușman deștept poate ghici regula și citi totul. Așa e și cu codurile din calculatoare.
De ce contează Această carte este esențială pentru înțelegerea modului în care funcționează securitatea online de astăzi.
- 13
Multe sisteme — animale, mașini, chiar orașe — se autoreglează folosind informații despre propriile rezultate, la fel cum un termostat oprește căldura când e destul de cald.
Cybernetics: Or Control and Communication in the Animal and the Machine · Norbert Wiener · 1948
Wiener a numit „cibernetică" studiul buclelor de reacție: un sistem măsoară efectul propriei acțiuni și își ajustează comportamentul în funcție de acel efect. Un termostat citește temperatura, o compară cu ținta dorită, apoi pornește sau oprește căldura. Corpul tău face la fel când tremură pentru a se încălzi.
De ce contează Ideea de reacție continuă stă la baza roboților moderni și a pilotului automat din avioane.
- 14
Orice mesaj — cuvinte, imagini, muzică — poate fi descompus în cea mai mică unitate posibilă de informație, un simplu răspuns da sau nu, numit bit.
A Mathematical Theory of Communication · Claude Shannon · 1948
Shannon a arătat că poți măsura informația exact ca pe o greutate, în unități numite biți. Un bit e cât o singură întrebare cu răspuns da sau nu. Cu suficienți biți puși cap la cap, poți descrie o fotografie, o melodie sau o carte întreagă, indiferent ce limbaj a fost folosit inițial.
De ce contează Fiecare fișier trimis pe internet azi e, la bază, doar un șir lung de biți.
- 15
Doi autori au încercat să construiască toată matematica pornind doar de la logica pură, având nevoie de sute de pagini doar pentru a demonstra că 1+1=2.
Principia Mathematica · Bertrand Russell and Alfred North Whitehead · 1910
Russell și Whitehead voiau să arate că numerele și adunarea nu sunt doar reguli învățate pe de rost, ci pot fi construite riguros din simboluri logice de bază. Munca a fost uriașă și migăloasă, dovada pentru 1+1=2 apărând abia la sute de pagini distanță. Efortul lor a arătat cât de adânci sunt ideile simple.
De ce contează Cartea a pregătit terenul pentru descoperirile lui Gödel despre limitele oricărui sistem logic.
- 16
În orice sistem matematic suficient de puternic există afirmații adevărate care nu pot fi niciodată demonstrate folosind doar regulile acelui sistem.
Gödel's Proof · Ernest Nagel and James R. Newman · 1958
Gödel a construit, cumva, o afirmație matematică ce spune despre ea însăși „eu nu pot fi demonstrată aici". Dacă afirmația e falsă, sistemul ar demonstra ceva greșit, ceea ce nu se poate. Dacă e adevărată, atunci există un adevăr pe care sistemul nu-l poate atinge singur.
De ce contează Descoperirea lui a inspirat direct ideile din spatele calculatoarelor moderne și ale inteligenței artificiale.
- 17
Pornind de la doar câteva reguli simple, evident adevărate, poți construi, pas cu pas, tot adevărul geometriei — fără să presupui nimic altceva.
Euclid a început cu reguli atât de simple, încât nimeni nu le poate contrazice, precum „printr-un punct poți trage o linie dreaptă către oricare alt punct". Din aceste reguli minuscule, prin pași logici clari, a demonstrat sute de adevăruri despre triunghiuri, cercuri și unghiuri.
Lucrurile egale cu același lucru sunt egale și între ele.
De ce contează Acest fel de a demonstra pas cu pas stă la baza oricărei matematici predate azi în școli.
- 18
Multe forme din natură — coasta unei țări, un fulg de nea, un plămân — se repetă la fel, la orice mărime le-ai privi, mare sau mică.
The Fractal Geometry of Nature · Benoit Mandelbrot · 1982
Dacă măsori coasta unei țări pe o hartă mare, obții o cifră. Dacă o măsori cu o riglă mult mai mică, urmărind fiecare golfuleț, cifra crește. Mandelbrot a numit aceste forme „fractali": par la fel de zimțate la orice scară. Matematica lor descrie munți, plămâni și chiar prețurile bursei.
De ce contează Fractalii se folosesc azi la comprimarea imaginilor și la simularea peisajelor din filme.
- 19
Unele reguli din geometrie nu sunt „adevărul absolut", ci convenții alese pentru că sunt cele mai practice — am fi putut, teoretic, alege altele.
Science and Hypothesis · Henri Poincaré · 1902
Poincaré arăta că poți descrie aceeași lume folosind geometrii diferite, la fel cum poți descrie același oraș pe o hartă plată sau pe un glob. Alegem geometria obișnuită nu pentru că e „singura adevărată", ci pentru că simplifică cel mai mult calculele. Alegerea contează, chiar dacă pare invizibilă.
Știința e clădită din fapte, cum e clădită o casă din pietre; dar o grămadă de fapte nu e știință, așa cum o grămadă de pietre nu e o casă.
De ce contează Ideea l-a ajutat pe Einstein, câțiva ani mai târziu, să gândească dincolo de geometria obișnuită.
- 20
Un matematician adevărat face matematică mai ales pentru frumusețea ei, la fel cum un pictor pictează pentru frumusețea tabloului, nu doar pentru utilitatea lui.
A Mathematician's Apology · G. H. Hardy · 1940
Hardy spunea că cele mai frumoase teoreme sunt ca niște mutări de șah elegante: surprinzătoare, simple și strâns legate între ele. El prefera matematica „pură", fără aplicații imediate, tocmai pentru puritatea ei. Ironia e că multe idei pe care le credea inutile sunt azi baza criptografiei de pe internet.
De ce contează Teoria numerelor pe care o iubea protejează azi parolele și plățile tale online.