Ronald T. Kneusel, autorul cărții “Cum funcționează IA: De la vrăjitorie la știință” – Seria de interviuri

Am primit recent o copie avansată a cărții “Cum funcționează IA: De la vrăjitorie la știință” de Ronald T. Kneusel. Până acum am citit peste 60 de cărți despre IA, și deși unele dintre ele devin repetitive, această carte a reușit să ofere o perspectivă proaspătă, am apreciat-o suficient de mult pentru a o adăuga la lista mea personală a celor mai bune cărți de învățare automată și IA din toate timpurile.

“Cum funcționează IA: De la vrăjitorie la știință” este o carte concisă și clară, destinată să prezinte principiile de bază ale învățării automate. Mai jos sunt câteva întrebări care i-au fost adresate autorului Ronald T. Kneusel.

Aceasta este a treia ta carte despre IA, primele două fiind “Învățare profundă practică: O introducere bazată pe Python” și “Matematică pentru învățare profundă: Ce trebuie să știi pentru a înțelege rețelele neuronale”. Care a fost intenția ta inițială atunci când ai început să scrii această carte?

Un public țintă diferit. Cărțile mele anterioare sunt destinate celor care doresc să devină practicieni în domeniul IA. Această carte este pentru cititorii obișnuiți, oameni care aud mult despre IA în știri, dar nu au o pregătire în acest domeniu. Vreau să arăt cititorilor de unde vine IA, că nu este o vrăjitorie și că oricine poate înțelege ce face.

În timp ce multe cărți despre IA tind să generalizeze, tu ai adoptat o abordare opusă, fiind foarte specific în predarea înțelesului diverselor termene și explicând relația dintre IA, învățare automată și învățare profundă. De ce crezi că există atât de multă confuzie societală între aceste termene?

Pentru a înțelege istoria IA și de ce este peste tot în jurul nostru, trebuie să înțelegem distincția dintre termene, dar în uzul popular, este corect să se utilizeze “IA” știind că se referă în principal la sistemele de IA care transformă lumea atât de rapid. Sistemele moderne de IA au apărut din învățarea profundă, care la rândul ei a apărut din învățarea automată și abordarea connectionistă a IA.

Capitolul al doilea se adâncește în istoria IA, de la mitul lui Talos, un robot gigantic menit să păzească o prințesă feniciană, la articolul lui Alan Turing din anii 1950, “Calculatoare și inteligență”, până la apariția revoluției învățării profunde în 2012. De ce crezi că o înțelegere a istoriei IA și a învățării automate este esențială pentru a înțelege cât de mult a evoluat IA?

Intenția mea a fost să arăt că IA nu a apărut pur și simplu din cer. Are o istorie, o origine și o evoluție. În timp ce abilitățile emergente ale modelelor de limbaj mare sunt o surpriză, calea care a condus la ele nu este. Este vorba despre decenii de gândire, cercetare și experimentare.

Ai dedicat un întreg capitol pentru a înțelege sistemele de IA clasice, cum ar fi mașinile de suport vectorial, arborii de decizie și pădurile aleatorii. De ce crezi că o înțelegere completă a acestor modele clasice de IA este atât de importantă?

IA sub formă de rețele neuronale este doar o abordare alternativă a aceluiași tip de modelare bazată pe optimizare, găsită în multe modele de învățare automată anterioare. Este o abordare diferită a ceea ce înseamnă a dezvolta un model al unui proces, al unei funcții care mapăază intrări în ieșiri. Cunoașterea modelelor anterioare ajută la înțelegerea de unde provin modelele actuale.

Ai afirmat că modelul LLM al ChatGPT de la OpenAI este începutul adevăratei IA. Ce a fost, în opinia ta, cel mai mare schimbător de jocuri între această abordare și metodele anterioare de abordare a IA?

Am văzut recent un videoclip din sfârșitul anilor 1980 cu Richard Feynman, care încerca să răspundă la o întrebare despre mașinile inteligente. El a spus că nu știe ce fel de program ar putea acționa inteligent. Într-un sens, el vorbea despre IA simbolică, unde misterul inteligenței constă în găsirea secvenței magice de operații logice, etc., care permit un comportament inteligent. M-am întrebat, la fel ca mulți alții, despre același lucru – cum poți programa inteligența?

Cred că, de fapt, nu poți. Mai degrabă, inteligența emerge din sisteme suficient de complexe, capabile să implementeze ceea ce numim inteligență (adică, noi). Creierul nostru este o rețea vastă de unități de bază. Acesta este și ceea ce este o rețea neuronală. Cred că arhitectura transformer, așa cum este implementată în LLM, a găsit, într-un fel, o dispoziție similară de unități de bază care pot lucra împreună pentru a permite un comportament inteligent să emerge.

Pe de o parte, este un “accident fericit” în stilul lui Bob Ross, pe de altă parte, nu ar trebui să fie prea surprinzător, odată ce s-a întâmplat aranjamentul și interacțiunile permise între unitățile de bază capabile să permită un comportament inteligent emergent. Se pare că modelele transformer sunt un astfel de aranjament. Desigur, acest lucru ridică întrebarea: ce alte astfel de aranjamente ar putea exista?

Mesajul tău principal este că IA modernă (LLM) este, în esență, o rețea neuronală antrenată prin backpropagation și coborâre de gradient. Ești personal surprins de cât de eficiente sunt LLM?

Da și nu. Sunt mereu uimit de răspunsurile și abilitățile lor pe măsură ce le folosesc, dar, referindu-mă la întrebarea anterioară, inteligența emergentă este reală, deci de ce nu ar trebui să apară într-un model suficient de mare cu o arhitectură potrivită? Cred că cercetători precum Frank Rosenblatt, dacă nu și mai devreme, au gândit probabil la fel.

Declarația de misiune a OpenAI este “să asigurăm că inteligența artificială generală – sistemele de IA care sunt, în general, mai inteligente decât oamenii – beneficiază întreaga omenire”. Crezi personal că inteligența artificială generală este realizabilă?

Nu știu ce înseamnă inteligența artificială generală, la fel cum nu știu ce înseamnă conștientizarea, deci este dificil să răspund. Așa cum afirm în carte, ar putea veni un moment, foarte curând, când este inutil să ne îngrijorăm de astfel de distincții – dacă arată ca un raț și sună ca un raț, atunci este un raț, și hai să continuăm.

Răspunsuri obraznice la o parte, este cu totul posibil ca un sistem de IA să satisfacă, într-o zi, multe teorii ale conștientizării. Vrem sisteme de IA pe deplin conștiente (oricare ar fi sensul real al acestui lucru)? Poate că nu. Dacă este conștient, atunci este ca și noi și, prin urmare, o persoană cu drepturi – și nu cred că lumea este pregătită pentru persoane artificiale. Avem suficiente probleme în a respecta drepturile semenilor noștri, fără a mai vorbi despre orice altă ființă.

A fost ceva pe care l-ai învățat în timpul scrierii acestei cărți care te-a luat prin surprindere?

În afara aceluiași nivel de surpriză pe care îl resimt și alți oameni la abilitățile emergente ale LLM, nu prea. Am învățat despre IA ca student în anii 1980. Am început să lucrez cu învățarea automată la începutul anilor 2000 și am fost implicat în învățarea profundă de la apariția sa în primii ani ai anilor 2010. Am martorit evoluțiile ultimului deceniu, alături de mii de alți oameni, pe măsură ce domeniul a crescut dramatic de la o conferință la alta.

Mulțumim pentru acest interviu minunat, cititorii pot să și citească recenzia mea la această carte. Cartea este disponibilă la toți retailerii majori, inclusiv Amazon.