Când un părinte își învață copilul să se raporteze la lume, el învață prin asocieri și identificarea de modele. Luați, de exemplu, litera S. Părinții arată copilului suficiente exemple de literă și, în curând, el va fi capabil să identifice alte exemple în contexte în care nu există îndrumare; școală, o carte, un panou publicitar.

Multe dintre tehnologiile de inteligență artificială (IA) care apar în mod constant au fost învățate în același mod. Cercetătorii au alimentat sistemul cu exemple corecte ale unui lucru pe care doreau să-l recunoască, și, la fel ca un copil mic, IA a început să recunoască modele și să extrapoleze astfel de cunoștințe în contexte în care nu a experimentat anterior, formând propria sa “rețea neurală” pentru categorizare. La fel ca inteligența umană, totuși, experții au pierdut urma intrărilor care au informat procesul de luare a deciziilor de către IA.

Așa-numitul “problema cutiei negre” a IA apare astfel ca faptul că nu înțelegem pe deplin cum sau de ce un sistem IA face conexiuni, nici variabilele care joacă un rol în deciziile sale. Această problemă este deosebit de relevantă atunci când se caută îmbunătățirea sistemelor și stabilirea guvernării adoptării IA.

De la un vehicul cu IA care nu reușește să frâneze la timp și rănește pietoni, la dispozitive medicale care ajută medicii în diagnosticarea pacienților și prejudecățile afișate de procesele de selecție a personalului bazate pe IA, complexitatea din spatele acestor sisteme a condus la apariția unui nou domeniu de studiu: fizica IA, care își propune să stabilească în continuare IA ca un instrument pentru oameni pentru a obține o înțelegere mai profundă.

Acum, o nouă grupă de studiu independentă va aborda aceste provocări prin fuziunea domeniilor fizicii, psihologiei, filozofiei și neuroștiinței într-o explorare interdisciplinară a misterelor IA.

NTT propune încredere și siguranță pentru IA

Noua grupă de cercetare Fizica Inteligenței Artificiale este o ramură a laboratorului de fizică și informatică (PHI) al NTT Research și a fost prezentată la conferința Upgrade 2025 a NTT din San Francisco, California, săptămâna trecută. Va continua să promoveze abordarea Fizicii Inteligenței Artificiale pentru înțelegerea IA, pe care echipa a investigat-o în ultimii cinci ani.

Dr. Hidenori Tanaka, care are un doctorat în fizică aplicată și inginerie computerizată de la Universitatea Harvard, va conduce noua grupă de cercetare, construind pe experiența sa anterioară în grupul de sisteme inteligente al NTT și în programul de cercetare a IA al CBS-NTT în fizica inteligenței la Harvard.

“Ca fizician, sunt entuziasmat de subiectul inteligenței, deoarece, din punct de vedere matematic, cum poți gândi conceptul de creativitate? Cum poți gândi bunătatea? Aceste concepte ar fi rămas abstracte dacă nu ar fi fost IA. Este ușor să speculezi, spunând ‘aceasta este definiția mea de bunătate’, care nu are sens matematic, dar acum, cu IA, este important din punct de vedere practic, deoarece, dacă vrem să facem IA bună, trebuie să-i spunem în limbaj matematic ce înseamnă bunătate, de exemplu”, a spus dr. Tanaka.

La începutul cercetărilor lor, laboratorul PHI a recunoscut importanța înțelegerii naturii “cutiei negre” a IA și a învățării automate pentru a dezvolta sisteme noi cu eficiență energetică îmbunătățită pentru calcul. Progresul IA în ultimul deceniu, totuși, a evocat considerații din ce în ce mai importante de siguranță și încredere, care au devenit critice pentru aplicațiile industriale și deciziile de guvernare privind adoptarea IA.

Prin noua grupă de cercetare, NTT Research va aborda asemănările dintre inteligența biologică și cea artificială, sperând să dezvăluie complexitățile mecanismelor IA și să construiască o fuziune mai armonioasă a colaborării om-IA.

Deși nouă în integrarea IA, această abordare nu este nouă. Fizicienii au căutat să dezvăluie detalii precise ale relațiilor tehnologice și umane de secole, de la studiile lui Galileo Galilei despre mișcarea obiectelor și contribuția sa la mecanică, la modul în care motorul cu aburi a informat înțelegerile termodinamicii în timpul Revoluției Industriale. În secolul al XXI-lea, totuși, oamenii de știință caută să înțeleagă cum funcționează IA în ceea ce privește antrenamentul, acumularea de cunoștințe și luarea deciziilor, astfel încât, în viitor, să poată fi proiectate tehnologii IA mai coerente, sigure și de încredere.

“IA este o rețea de neuroni, modul în care este structurată este foarte asemănător cu modul în care funcționează creierul uman; neuroni conectați prin sinapse, care sunt reprezentați de numere într-un calculator. Și apoi acolo credem că poate exista fizică… Fizica este despre a lua orice din univers, a formula ipoteze matematice despre funcționarea sa internă și a le testa”, a spus dr. Hanaka.

Noua grupă va continua să colaboreze cu Centrul de științe ale creierului de la Universitatea Harvard și planifică să colaboreze cu profesorul asociat Suya Ganguli de la Universitatea Stanford, cu care dr. Tanaka a coautorat mai multe articole.

Cu toate acestea, dr. Tanaka subliniază că o abordare bazată pe științele naturale și interdisciplinare va fi fundamentală. În 2017, când era student doctorand la Harvard, cercetătorul a realizat că vrea să facă mai mult decât fizica tradițională și să urmeze pașii predecesorilor săi, de la Galilei la Newton și Einstein, pentru a deschide noi lumi conceptuale în fizică.

“În prezent, IA este subiectul despre care pot vorbi cu toată lumea. Ca cercetător, este minunat, deoarece toată lumea este întotdeauna dispusă să vorbească despre IA, și eu învăț din fiecare conversație, deoarece realizez cum oamenii văd și folosesc IA în moduri diferite, chiar și dincolo de contexte academice. Văd misiunea NTT ca fiind catalizatorul care să declanșeze aceste conversații, indiferent de background-ul oamenilor, deoarece învățăm din fiecare interacțiune”, a concluzionat dr. Tanaka.