Imaginați-vă un grup de tineri adunați într-un campus pitoresc al colegiului din New England, în Statele Unite, în timpul verii de nord a anului 1956.
Este o mică adunare ocazională. Dar bărbații nu sunt aici pentru focuri de tabără și drumeții în natură în munții și pădurile din jur. În schimb, acești pionieri sunt pe cale să se îmbarce într-o călătorie experimentală care va stârni nenumărate dezbateri pentru deceniile următoare și va schimba nu doar cursul tehnologiei, ci și cursul umanității.
Bine ați venit la Conferința de la Dartmouth – locul de naștere al inteligenței artificiale (AI) așa cum o cunoaștem astăzi.
Ceea ce s-a întâmplat aici ar duce în cele din urmă la ChatGPT și la multe alte tipuri de AI care acum ne ajută să diagnosticăm boala, să detectăm frauda, să punem la punct liste de redare și să scriem articole (ei bine, nu acesta). Dar ar crea și unele dintre numeroasele probleme pe care domeniul încă încearcă să le depășească. Poate că, privind în urmă, putem găsi o cale mai bună înainte.
La mijlocul anilor 1950, rock'n'roll-ul a luat lumea cu asalt. Hotelul Heartbreak al lui Elvis era în fruntea topurilor, iar adolescenții au început să îmbrățișeze moștenirea rebelă a lui James Dean.
Dar în 1956, într-un colț liniștit din New Hampshire, avea loc un alt tip de revoluție.
Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, adesea amintită ca Conferința Dartmouth, a început pe 18 iunie și a durat aproximativ opt săptămâni. A fost creația a patru informaticieni americani – John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester și Claude Shannon – și a reunit unele dintre cele mai strălucite minți din informatică, matematică și psihologie cognitivă la acea vreme.
Acești oameni de știință, împreună cu unii dintre cei 47 de oameni pe care i-au invitat, și-au propus să abordeze un obiectiv ambițios: să facă mașini inteligente.
As McCarthy a pus-o în propunerea conferinței, au urmărit să afle „cum să facă mașinile să folosească limbajul, să formeze abstracții și concepte, să rezolve tipuri de probleme rezervate acum oamenilor”.
Conferința de la Dartmouth nu a creat doar termenul de „inteligență artificială”; a reunit un întreg domeniu de studiu. Este ca un Big Bang mitic al inteligenței artificiale – tot ceea ce știm despre învățarea automată, rețelele neuronale și învățarea profundă își are acum originile din acea vară din New Hampshire.
Dar moștenirea acelei veri este complicată.
Inteligența artificială a câștigat ca nume față de altele propuse sau utilizate în acel moment. Shannon a preferat termenul „studii automate”, în timp ce alți doi participanți la conferință (și viitorii creatori ai primului program AI), Allen Newell și Herbert Simon, au continuat să folosească „prelucrarea complexă a informațiilor” timp de câțiva ani încă.
Dar iată chestia: după ce ne-am hotărât pe AI, indiferent cât de mult am încerca, astăzi nu putem scăpa de a compara AI cu inteligența umană.
Această comparație este atât o binecuvântare, cât și un blestem.
Pe de o parte, ne determină să creăm sisteme AI care pot egala sau depăși performanța umană în anumite sarcini. Sărbătorim atunci când AI îi depășește pe oameni în jocuri precum șah sau Go sau când poate detecta cancerul în imagini medicale cu o mai mare acuratețe decât medicii umani.
Pe de altă parte, această comparație constantă duce la concepții greșite.
Atunci când o computerul bate un om la Go, este ușor să ajungem la concluzia că mașinile sunt acum mai inteligente decât noi în toate aspectele – sau că suntem cel puțin pe drumul nostru spre a crea o astfel de inteligență. Dar AlphaGo nu este mai aproape de a scrie poezie decât un calculator.
Și când un model de limbaj mare sună uman, începem să ne întrebăm dacă este sensibil.
Dar ChatGPT nu este mai viu decât manechinul unui ventriloc vorbitor.
Oamenii de știință de la Conferința de la Dartmouth au fost incredibil de optimiști cu privire la viitorul AI. Erau convinși că pot rezolva problema inteligenței mașinilor într-o singură vară.
Această exces de încredere a fost o temă recurentă în dezvoltarea AI și a dus la mai multe cicluri de hype și dezamăgire.
a declarat Simon în 1965 că „mașinile vor fi capabile, în 20 de ani, să facă orice muncă pe care o poate face un om”. Minsky a prezis în 1967 că „într-o generație […] problema creării „inteligenței artificiale” va fi în mod substanțial rezolvată”.
Un futurist popular Ray Kurzweil prezice acum mai sunt doar cinci ani: „nu suntem chiar acolo, dar vom fi acolo, iar până în 2029 se va potrivi cu orice persoană”.
Deci, cum pot cercetatorii AI, utilizatorii AI, guvernele, angajatorii și publicul larg să avanseze într-un mod mai echilibrat?
Un pas cheie este îmbrățișarea diferenței și utilității sistemelor de mașini. În loc să ne concentrăm asupra cursei către „inteligența generală artificială”, ne putem concentra asupra punctele forte unice ale sistemelor pe care le-am construit – de exemplu, capacitatea creativă enormă a modelelor de imagine.
Trecerea conversației de la automatizare la augmentare este, de asemenea, importantă. În loc să punem oamenii împotriva mașinilor, să ne concentrăm asupra modul în care AI poate ajuta și spori capacitățile umane.
Să subliniem și considerentele etice. Participanții la Dartmouth nu au petrecut mult timp discutând despre implicațiile etice ale inteligenței artificiale. Astăzi, știm mai bine și trebuie să facem mai bine.
De asemenea, trebuie să reorientăm direcțiile de cercetare. Să punem accent pe cercetarea în interpretabilitatea și robustețea AI, cercetarea interdisciplinară AI și să explorăm noi paradigme de inteligență care nu sunt modelate pe cunoașterea umană.
În cele din urmă, trebuie să ne gestionăm așteptările despre AI. Sigur, putem fi încântați de potențialul său. Dar trebuie să avem și așteptări realiste, astfel încât să putem evita ciclurile de dezamăgire din trecut.
Privind înapoi la tabăra de vară de acum 68 de ani, putem sărbători viziunea și ambiția participanților la Conferința de la Dartmouth. Munca lor a pus bazele revoluției AI pe care o trăim astăzi.
Prin reformularea abordării noastre față de AI – punând accent pe utilitate, creștere, etică și așteptări realiste – putem onora moștenirea Dartmouth, în timp ce tragem un curs mai echilibrat și mai benefic pentru viitorul AI.
La urma urmei, adevărata inteligență nu constă doar în crearea de mașini inteligente, ci în cât de înțelept alegem să le folosim și să le dezvoltăm.
Acest articol a fost republicat în Conversaţie sub o licență Creative Commons și este creat de Sandra Peter, Director Sydney Executive Plus, Universitatea din Sydney
Un cadru pentru evaluarea tehnologiilor digitale și conexe în dezvoltare rapidă: AI, modele de limbaj mari și nu numai
Acest document de discuție oferă schița unui cadru inițial pentru a informa multiplele discuții globale și naționale care au loc legate de IA.
Pregătirea ecosistemelor naționale de cercetare pentru IA: strategii și progres în 2024
Raportul oferă o analiză cuprinzătoare a integrării inteligenței artificiale în știință și cercetare în diferite țări. Acesta abordează atât progresele înregistrate, cât și provocările cu care se confruntă în acest domeniu, făcându-l o lectură valoroasă pentru liderii științei, factorii de decizie politică, profesioniștii AI și cadrele universitare.
Organizațiile științifice în era digitală
Documentul de discuție sintetizează concluziile unui sondaj larg, interviuri detaliate și studii de caz care implică membrii ISC. Acesta servește atât ca o reflectare actuală a statutului digital în comunitatea științifică, cât și ca un ghid pentru organizațiile care se angajează în călătoriile lor de tranziție digitală.
Imagini de Billy Wilson Flickr
Citiți mai multe despre United in Science: Reporniți acțiunea climatică
Citiți mai multe despre Cerere de propuneri pentru servicii de consultanță
Citiți mai multe despre WorldFAIR: Continuarea transformării datelor pentru a aborda provocările complexe într-un proiect de continuare
