Nu știm dacă are dreptate Vladimir Putin să afirme că „cine dezvoltă cea mai bună inteligență artificială va deveni stăpânul lumii”. Într-adevăr, sperăm că nu, dat fiind că în societatea liberă în care ne-am dori să continuăm să trăim, ar trebui să existe cel mult afaceri de succes și cetățeni-consumatori mulțumiți. Cu toate acestea, este dificil să găsești o singură industrie pe care inteligența artificială să nu o transforme radical în anii și deceniile următoare.
Gândiți-vă la contribuțiile valoroase pe care AI le poate aduce medicament, ajutând medicii să îmbunătățească diagnosticele, să prezică răspândirea bolilor cu mult mai mare precizie și promptitudine și să personalizeze terapiile. Același potențial uriaș în sectorul transporturilor, unde AI face posibilă conducerea fără șofer. sau înindustria prelucrătoare, unde transformă radical munca din fabrică, odată cu apariția roboților de nouă generație, din ce în ce mai sofisticați și capabili să îndeplinească sarcini recurente, proiectând modele de producție, oferind niveluri mai ridicate de calitate. În servicii, inteligența artificială permite companiilor să răspundă mai rapid la nevoile consumatorilor finali, eventual chiar înainte de a merge la un magazin sau de a face clic pe o aplicație pentru a plasa o comandă.
Potrivit multor experti, discontinuitatea unei tehnologii transversale precum AI este complet comparabila cu cea produsa de aparitia motorului cu abur care a permis prima revolutie industriala in Anglia la sfarsitul secolului al XVIII-lea; a electricității și a motorului cu ardere internă (fără a uita petrolul și chimia) care au determinat a doua revoluție industrială între sfârșitul secolului al XIX-lea și începutul secolului al XX-lea; și a calculatoarelor care au pus bazele ultimului ciclu de progres rapid. Împreună și datorită altor tehnologii digitale (IoT, 5G, cloud, blockchain etc.), AI începe o a patra revoluție (industrial, dar nu numai, cuprinzând toate sectoarele productive).
Într-adevăr, potrivit economiștilor Erik Brynjolfsson și Andrew McAfee, putem vorbi chiar de a doua epocă a mașinilor (sărind astfel cele două revoluții intermediare): dacă revoluția industrială de la sfârșitul secolului al XVIII-lea a produs prima vârstă a mașinilor, făcând-o posibilă. pentru a depăși motorul cu abur inventat de Watt limitele forței bazate pe mușchi, umani sau animale, această a doua schimbare radicală a paradigmei tehnologice și economice permite treci de Stâlpii lui Hercule reprezentați de posibilitățile creierului uman încredințate nouă de Mama Natură.
O disciplină departe de a fi nouă, AI s-a născut în anii XNUMX, dar anticipată chiar mai devreme în studiile multor oameni de știință, dintre care cei mai cunoscuți la acea vreme erau în principal europeni, precum John von Neumann e Alan Turing. Primul care a folosit expresia a fost John McCarthy, un tânăr matematician american care în 1956 a decis să organizeze un seminar pe această temă la universitatea sa, Dartmouth College, din New Hampshire. În cererea de fonduri adresată Fundației Rockefeller, grupul de lucru instituit de McCarthy a afirmat profetic că „se va încerca să aflăm cum putem face ca mașinile să folosească limbajul, să formuleze abstracții și concepte, să rezolve tipuri de probleme acum rezervate. pentru ființe umane și să se îmbunătățească pe ei înșiși.
Mai puțin apt, și mai probabil un expedient util pentru a maximiza șansele de succes ale cererii de finanțare, predicția conform căreia „credem că ar putea avea loc progrese semnificative în una sau mai multe dintre aceste probleme dacă un grup de oameni de știință ar lucra împreună pentru o” vară". De atunci au trecut peste cincizeci de veri înainte ca AI să devină realitate, în tot mai multe aplicații. Și un simplu grup de oameni de știință cu siguranță nu a fost suficient. Astăzi investițiile anuale în IA în lume se ridică la câteva zeci de miliarde de dolari și totul sugerează că se vor ridica din nou, și cu mult, în următorii câțiva ani.
Dar ceea ce a determinat accelerarea spre realizarea visului de mijloc de vară din 1956 au fost mai ales doi factori pregătitori pentru boom-ul investițional experimentat în ultimii ani. În primul rând, performanța computerului a crescut exponențial. Legea lui Moore, formulată pentru prima dată în 1965 de Gordon Moore, co-fondatorul Intel, indică faptul că puterea de calcul se dublează la fiecare optsprezece luni. Dacă astăzi existența acestei relații este pusă la îndoială de multe părți, implicațiile evidente la care am asistat într-un interval de timp relativ scurt nu pot fi negate. De exemplu, aceeași putere de calcul care până de curând era încredințată unor calculatoare uriașe poate fi acum închisă într-un obiect de dimensiunea unui simplu telefon mobil. Sau o PlayStation.
În 1996, ASCI Red, rezultatul unei investiții substanțiale a guvernului SUA, a costat 55 de milioane de dolari, a fost cel mai puternic super-computer din lume, primul care a depășit pragul de 1 teraflop, atingând recordul de 1,8 teraflopi în anul următor, aceeași putere de calcul egalată doar nouă ani mai târziu de PlayStation 3 de la Sony. Totuși, în loc să ocupe aproape 200 de metri pătrați ca ASCI Red, acesta putea fi așezat pe un raft mic și s-au vândut multe zeci de milioane de exemplare. Prin urmare, creșterea exponențială a puterii de calcul a multiplicat dramatic dispozitivele capabile să efectueze operațiuni extrem de complexe.
În paralel, procesul de digitizare a făcut posibilă detectarea, transmiterea și procesarea unei cantități enorme de date, datorită în special creșterii conectivității și scăderii prețului senzorilor prin care poate avea loc colectarea de informații din lumea exterioară. Stocul de date arhivat la nivel global își urmează propria lege a lui Moore, atât de mult încât unitățile de măsură disponibile pentru măsurarea cantității totale încep să se epuizeze.
Acești doi factori, capacitatea de calcul foarte mare și cantitățile uriașe de date disponibile, au permis așa-numitul masina de învățare, una dintre componentele fundamentale ale AI care permite mașinilor să învețe pe baza datelor prelucrate, pentru a putea deveni inteligente din toate punctele de vedere. În sfârșit, realizând așteptările tinerilor oameni de știință adunați în New Hampshire în urmă cu peste șaizeci de ani. Și chiar a început să pună presiune pe așa-numitul „paradox al morav”, om de știință canadian în inteligență artificială care în cartea sa din 1988 a afirmat că „este relativ ușor să faci computere să performeze la nivelul unui adult într-un test de inteligență sau într-un joc de șah, dar vorbind de percepție sau de mobilitate este dificil sau imposibil. să le dea capacitatea unui copil de un an”.
Prin urmare, Presupunerea lui Moravec - și aici se află aspectul paradoxal - este că chiar și raționamentul foarte sofisticat necesită mult mai puțină putere de calcul decât o activitate senzoriomotorie.. Dar, în fața creșterii enorme a capacității de calcul, combinată cu îmbunătățirea tehnicilor de învățare automată, paradoxul remarcat de Moravec, deși continuă să existe parțial, este din ce în ce mai pus sub semnul întrebării. După cum o demonstrează roboții din ce în ce mai sofisticați pe care companiile îi folosesc în fabricile lor pentru a muta obiecte (așa face Amazon cu roboții KIVA, un startup din Boston achiziționat de compania de comerț electronic în 2012 pentru 775 de milioane de dolari) sau mașinile autonome care la nivel experimental sunt deja o realitate consolidată de ani de zile.
