Adrian Zidaritz, Autor al AIbluedot.com – Seria de Interviuri

Adrian Zidaritz este autorul AIbluedot.com, un blog care oferă o prezentare generală a inteligenței artificiale, cu o combinație de matematică, etică, politică și “totul” din între. Deși articolele conțin o cantitate minimă de material tehnic, ele nu sunt destinate specialiștilor, ci publicului larg. Inteligența artificială este înțeleasă greșit de nespecialiști și este fie exagerată, fie minimalizată în mass-media; cu toate acestea, este cea mai importantă tehnologie din timpul nostru.

Ce v-a atras inițial la inteligența artificială?

Dezvoltarea inteligenței artificiale necesită o gamă largă de expertiză, în contrast cu orice altă tehnologie modernă. Se hrănește cu cercetări din statistică, neuroștiințe, matematică aplicată, știință computerizată, dezvoltare de software, psihologie etc… Această provocare este ceea ce m-a atras, combinată cu faptul că am avut norocul de a experimenta cu multe dintre aceste domenii în cariera mea anterioară: matematică, informatică, dezvoltare de software, statistică.

Ați avut o carieră extinsă în domeniul inteligenței artificiale. Puteți discuta despre unele dintre aceste realizări?

Acesta este, într-un fel, o continuare a întrebării 1. Aproape fiecare persoană de vârstă mijlie care lucrează în domeniul inteligenței artificiale provine de undeva else. Până în jurul anului 2005, nu a existat inteligență artificială (între timp, succesul inteligenței artificiale se datorează în principal rețelelor neuronale = învățare profundă, toate celelalte tehnici fiind mult mai slabe; așadar, în esență, atunci când spunem inteligență artificială, ne referim la învățare profundă). Ca urmare, mulți dintre noi care lucrăm în domeniul inteligenței artificiale aducem perspective unice în acest domeniu. Vin dintr-un mediu matematic, combinat cu conducerea unor proiecte practice de inteligență artificială, în care ingineria BigData joacă un rol foarte important (uneori mai mult de 80% din timpul total al proiectului). Fundalul meu plasează inteligența artificială între o chestionare a fundamentelor sale matematice (foarte teoretice) și aspectele practice ale conducerii echipei de oameni de știință și ingineri de învățare automată. Există alți cercetători care cunosc mai multe despre tehnologiile de inteligență artificială din mijlocul sandwich-ului.

Ați afirmat că inteligența artificială a fost fie exagerată, fie minimalizată în mass-media. De ce credeți că există o astfel de disconectare între mass-media, care prezintă starea reală a inteligenței artificiale și realitățile tehnologiei?

Pentru că inteligența artificială este înțeleasă greșit chiar și de unii oameni care lucrează în domeniul inteligenței artificiale, și cu atât mai mult de presă. Este o disciplină foarte tânără, cu lucrători foarte tineri. Opiniile diverse ale acestor lucrători tineri ajung în mass-media, alimentând o disconectare a obiectivelor. Este suficient să menționăm documentarul Social Dilemma de pe Netflix, în care aceste opinii contradictorii despre inteligența artificială, dintr-o perspectivă Silicon Valley, sunt bine documentate.

În prezent, o parte semnificativă a progresului pe care l-am văzut în inteligența artificială a fost datorată învățării profunde. Care sunt opiniile dvs. despre problema cutiei negre a învățării profunde?

Acesta este un mare problemă. În esență, nu avem o înțelegere teoretică (= matematică) a procesului de învățare. Nu știm cum algoritmii de învățare profundă învață în realitate. Nu putem face decât să spunem “vedeți, funcționează”. Dar oferirea unei explicații white-box este imposibilă în acest moment. Algoritmii (nu învățarea profundă) sunt mai bine înțeleși și pentru ei putem oferi explicații ale rezultatelor. Nu și pentru învățarea profundă.

Care sunt opiniile dvs. despre polarizarea inteligenței artificiale și cum putem preveni aceasta?

În prezent, inteligența artificială se referă la date, nu la algoritmi. Algoritmii nu cunosc polarizare, polarizarea se află în date. Datele reflectă compoziția și stratificarea societății, deoarece colectarea datelor are și ea polarizare. Acestea se întâmplă în mod natural, ceea ce trebuie să se întâmple este o includere graduală a oamenilor de toate felurile de fundaluri în procesul de colectare a datelor, astfel încât datele să reflecte o reprezentare corectă a populației.

Care tip de învățare automată vă interesează cel mai mult?

Așa cum am spus mai devreme, învățarea automată cedează teren ramurii sale interne cele mai de succes, învățarea profundă. Rețelele neuronale, prin versatilitatea lor, domină.

Ați afirmat că Venitul Universal de Bază (VUB) va fi absolut necesar pentru a face față pierderilor de locuri de muncă care rezultă din inteligența artificială. Puteți detalia aceste opinii?

Societatea va suferi repercusiuni uriașe din cauza automatizării (inteligența artificială aplicată). Am văzut schimbările semnificative chiar și în tulburările politice de la 2016. Pur și simplu nu va exista niciun mod de a reveni. Multe locuri de muncă vor dispărea pur și simplu. Nu are sens să te pregătești ca radiolog în zilele noastre. Inteligența artificială poate citi radiografii și imagini RMN și toate felurile de imprimeuri mult mai bine decât un om. Ce se va întâmpla cu oamenii atunci când nu va exista pur și simplu un loc de muncă pe care să-l poată face? VUB garantează că oamenii nu vor suferi în mod inutil atunci când automatizarea devine pervazivă. Și nu există nicio necesitate de a face acest lucru, deoarece inteligența artificială va livra munca necesară pentru ca societatea să funcționeze în continuare.

Credeti că putem atinge vreodată Inteligența Artificială Generală (IAG)?

Da, mulți oameni susțin că software-ul DeepMind se apropie deja de IAG. Eu nu subscriu la această idee, dar chiar și pentru mine răspunsul este da. IAG nu înseamnă emoții sau conștiență, “I” din IAG înseamnă pur și simplu inteligență cognitivă. Și pentru acest nivel de inteligență, răspunsul pare să fie da.

Credeti că există o probabilitate ca noi să trăim într-o simulare?

O posibilitate? Da, ceea ce înseamnă că probabilitatea de a trăi într-o simulare nu este 0. Este și intelectual atractivă. Dar este probabilă? Nu, pentru mine nu este probabilă, adică probabilitatea, deși nu este 0, este foarte, foarte mică.

Mulțumim pentru interviu, cititorii care doresc să afle mai multe despre opiniile lui Adrian cu privire la diferite aspecte ale inteligenței artificiale ar trebui să viziteze AIbluedot.com.