Articolul de față nu-i decît o idee, un ciot, un început.
Pornește de la o observație a mea asupra diverselor mîncături pre-procesate, găsite pe rafturile supermarketurilor, comparativ cu ce se gătea pe vremuri. Să zicem chiftele, spre exemplu.
Pe vremea bunicilor, ba chiar și a părinților mei, chiftelele erau acele biluțe făcute cu mîna omului – din carne măcinată, cu ou, cu pită înmuiată în lapte, ceapă și usturoi – plus o suită de alte ingrediente bine alese. Le prăjeai, miroaseau bucătăria și casa ABSOLUT DELICIOS, era ceva exagerat de bun. Apoi era gata masa, lucrul consumat, a doua zi o luai de la capăt cu alte feluri de mîncare.
Pe vremuri era așa, azi nu. Azi n-am timp să gătesc, iar dacă am timp n-am chef, iar dacă am chef nu-i problemă, cîntecul de sirenă al distragerilor este foarte eficient[1]. Bun, deci cumpăr mîncare din magazin, spre exemplu iau chiftele gata gătite, de la Lidl. N-au nici un gust anume, n-au textură, n-au nici un haz. Zero barat. Dacă le încălzesc eu și le condimentez un pic, sunt … digerabile.
Marele avantaj al mîncării produsă prin procese mecanizate se naște, desigur, din cel industrializării generale. De ce să muncească 1000 de gospodine gospodari să facă acasă chiftele, cînd pot să se rezume la a întinde mîna spre raft, și a face o tranzacție? Oamenii economisesc timp, ba chiar și bani – este mai ieftin pentru toată lumea, mașina muncește fără oprire, fără respiro, și produce într-o singură zi cît ar produce sute și mii de oameni la un loc. Doar că … mașina n-are cum să creeze o mîncare „ca acasă”, și de altfel, acesta ar fi și motivul din care nu s-a inventat încă tonomatul care să servească ciorbă to go.
*
Știu că nu spun noutăți. Semipreparatele ne țin companie de zeci de ani de zile, au deja o anumită tradiție .. ăă .. culturală. Americanii discută (și se plîng) de McDonaldizare de … hăt timp.
Însă nu semipreparatele sunt subiectul – deși paleta de opțiuni culinare privită prin prisma gradului de mecanizare ne poate da un frumos dégradé, ce poate fi subiect de eseu pe teme de-a dreptul social-economice.
*
Nu, subiectul este .. IA, adică Inteligența Artificială, adică AI în engleză-n original.
Mă tot gîndesc la modul cum consumă informația un AI d-ăsta. Cum macină el ideile, cum abordează datele de intrare, cunoașterea pe care trebuie să o îngurgiteze cumva.
Mecanismul este interesant, bazat pe statistici practic vorbind. Limbajul, informația primară este transformat în simboluri, iar apoi aceste simboluri sunt cîntărite în funcție de importanța lor (înțeleasă și prin simpla frecvență) raportată la alte simboluri[2]. Pentru cei cu afinități de mate-info, vorbim desigur despre un graf ciclic.
*
Oare n-am putea spune că un AI face practic vorbind … pastă de mici, sau chiftele? Doar că la un complet alt nivel, sintetic, simbolic, unde se lucrează doar cu noțiuni abstracte, nu vreun referent concret. Cum era aia, că studenților le este frică atunci cînd matematica începe să nu mai fie cu cifre, ca la algebră?
Matematica vorbește pe grecește
Am putea spune că AI-ul nu piuie nici măcar în φ ξ σ, ci că vorbește de-a dreptul o limbă extra-terestră, cu reguli gramaticale complet opace nouă, atîta că acestea au o coerență internă.
Prin prisma înțelegerii dinspre exterior, AI sau fabrică de chiftele e tot aia. Nu ne pasă exact ce face. Dar în linii mari, se ia materia primară, se dă pe răzătoare, se presează mecanic, se bagă în malaxor și se amestecă cu forța pînă la omogenizare. Pasta rezultată este maleabilă și poate fi manipulată oricum dorim, chiar i se poate da o formă asemănătoare cu a lucrului pe care-l imităm.
*
Știu, este extrem de simplificator. Știu, nici măcar ca realizare nu-i neapărat nouă.
Dar mi se pare importantă dintr-o singură perspectivă: aceea a reașezării tehnologiei AI acolo unde-i este locul în lanțul trofic.
Vor exista mereu oameni care-și permit să închirieze temporar un bucătar și-un ospătar, adică să meargă la un restaurant unde vor primi mîncare gătită chiar pe loc, de către un om care-i expert la ce face (și mai primește și 2-3 sugestii legate de gust sau prezentare).
Fix la fel se decantează și societatea. Vor exista mereu acei oameni, cîțiva, care-și permit să consume știință organizată, formulată și gîndită special pentru nevoile lor (nu pentru ușurința îngurgitării respectivei științe, însă). Pe de cealaltă parte, pentru plebe s-a descoperit o nouă metodă mai ieftină de a le oferi acces la o aproximație a respectivului proces.
Distincția asta era deja făcută, nu-i nouă. Una-i să înveți cu profesor particular, sau măcar cu un profesor-cercetător care se preocupă doar de 10 studenți, și le cunoaște nevoile individuale, ba chiar are mînă liberă să fie aspru cu ei cînd au nevoie de asta. Alta-i să înveți în sistemul public, cu profesori care au pe cap 30 de lepre, cărora li se brehăne cu ce rămîi tu în cap, și care-s constrînși de diverse regulamente scrise de vreun funcționar mediocru.
*
Pe scurt, AI-ul duce unele costuri chiar mai jos decît erau. Și fix ca la mîncare, efectele consumului de lucruri date de răzătoare și procesate mecanic le vom vedea doar în timp. Un orizont de timp foarte îndelungat.
Cam asta.
----------- Într-o zi trebuie să mă aplec și asupra subiectului doom scrolling, dar aștept să se mai coacă.[↩]
- n.b. Fratele meu alb, acum Z E C E ani citeam Derrida și auzeam de la mare depărtare bătăile de gong ale diferanței, concept care iată-l că pare extrem de relevant în discuția de față. Fascinant cum se leagă cunoașterea, și cum circulă ideile.[↩]
Cam așa: AI-ul se vrea a fi „linia standard” în materie de procesat și diseminat informație (sau „cunoștințe”, dacă e s-o luăm pă filieră epistemologică), ceva ce comuniștii s-au chinuit să implementeze timp de niște decenii și n-au reușit.
A se observa că generatoarele astea de conținut (text, imagini șamd) memetic-coerent – că dacă le iei la bani mărunți, se sparg imediat – au nevoie de cantități uriașe de date pentru a funcționa în niște parametri anume, motiv pentru care Microsoft printre alții au și construit datacentere legate direct de surse de producție în masă a energiei. Aia nu-i problemă, datacentere se pot construi pocnind din degete, problema-i că AIiștii în cauză nu prea mai au date de antrenament. Următorul pas (probabil deja în curs de implementare) e antrenarea pe video-uri de YT/TikTok, iar pasul de după ăsta ar fi antrenarea direct din senzori, motiv pentru care au și sărit unii cu roboții umanoizi, iar alții s-au apucat să reimplementeze Google Glass sub alte nume. Sau, mai general, telemetry-ul de pe orice divais găsești pe piață este hrană pentru modele de AI.
Revenind la mâncare, țin să-ți zic că pe la începutul verii am mâncat la un restaurant dintr-un orășel din Italia ce se voia a fi „restaurant Michelin acum niște ani de zile”, mai exact un burger reinterpretat în manieră „fine dining”. Și ori n-am eu gusturi de-astea fine, ori burgăria de unde mai mănânc eu în București prepară cărnuri tocate net superioare, sau în orice caz, măcar nu mediocre.
Pastă de mici, chiftele sau răbdări prăjite. După cum notează și Dorin Lazăr, produsele actuale de IA nu sunt, de fapt, inteligente. Ele doar simulează inteligența, sau aparența inteligenței, pe care o afișează nu pe baza utilizării unor tipare sau criterii coerente, ci a unor potriviri statistice. De asta răbdările prăjite pot fi gătite la fel ca orice chiftele. Algoritmul nu înțelege ce-s alea răbdări, dar bagă rețeta generică pentru prăjire. Asta nu-i inteligență. Dar, sigur, în 90% din cazuri, când îi ceri să-ți prăjească ceva valid, se potrivește. Și pare inteligent, util, informativ.
Inteligența înseamnă să poți produce rezultate valide analizând un set redus de date, pe baza abilității de a face conexiuni între ele. Dar, cu cât setul de date e mai mare, cu atât ai mai puțină nevoie de a identifica niște tipare inteligente, pentru că poți deduce rezultatul pe care statistică. Asta e forță brută, adică opusul inteligenței. De exemplu, dacă știi să joci șah foarte bine (și te poți concentra), poți juca excelent – o aplicație a inteligenței. Deții anumite informații, o anumită cunoaștere, anumite reguli despre jocul tactic și pozițional, care sunt generice: știi cum mută piesele, faptul că caii sunt mai puternici în centru, că nebunii preferă pozițiile deschise, că 3 piese care atacă regele advers sunt mai puternice decât de 3 ori una singură etc etc, aplici aceste reguli pe poziția curentă, analizezi cât de multe mutări poți și alegi ceva coerent și promițător. Asta e inteligență. Ei bine, în momentul în care jocul de șah va fi rezolvat, calculatorul nu va mai avea nevoie de nimic din toate acestea, pentru că se va uita în baza astronomică de date și va lua de acolo mutarea cea mai bună pentru poziția curentă, care este deja cunoscută. Va muta strict pe bază de memorie, fără ca acest proces să implice niciun dram de inteligență. Și va juca perfect.
Cu cât ai mai multe date la dispoziție, cu atât necesitatea inteligenței scade. Volumul mare de date compensează lipsa inteligenței. Și invers: cu cât datele sunt mai sărace și condițiile mai potrivnice, cu atât ești mai constrâns să operezi în mod inteligent dacă vrei să ai succes. De asta prea mult confort, prea multă Wikipedia și prea multe calculatoare de buzunar ne prostesc.
Teza conform căreia sporirea capacității de înmagazinare și procesare a datelor le permite giganților tehnologiei să se dispenseze treptat de modele inteligente în favoarea statisticii nu-i deloc nouă. Un articol de referință în direcția asta îi aparține lui Chris Anderson și a fost publicat în The Wire sub titlul „The End of Theory: The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete”, în 2008. Citez:
Adică, cam ca diferența dintre alimente preprocesate (IA) și alimente gătite acasă (inteligență reală).
> Inteligența înseamnă să poți produce rezultate valide analizând un set redus de date, pe baza abilității de a face conexiuni între ele
Ei frecție. Inteligența e o măsură strict de aptare la mediu, măsură care apropo, nu ține cu nimic de „analiză” și nu se aplică strict oamenilor. Un câine care face instinctiv ochii mari, de te convinge să-i dai o bucată de pâine, e foarte inteligent.
Cumva conex cu tema asta a învățării și a inteligenței, recomand cu căldură cartea lui Kahneman, Thinking, Fast and Slow. Recunosc că n-am terminat-o, dar în unul din primele capitole el ilustrează plecând de la experimente concrete cum jucătorii de șah ajung la un moment dat să-și dezvolte un instinct de a anticipa mutările adversarului și a calcula următoarea mutare, punct în care mintea conștientă, adică aia analitică, ajunge să nu prea mai aibă nici o preocupare cu problema.
Altfel de acord, „AI”-ul, așa cum îl cunoaștem noi acum, nu e deloc inteligent, dar asta mai mult pentru că nu e tocmai un sistem autonom, nu pentru că ar avea mecanismele de învățare fundamental greșite. O foarte mare parte din ceea ce noi numim învățare e fix un mecanism de adaptare prin asociere (așa dezvoltăm muscle memory când scriem pe tastatură, de exemplu), atâta doar că la ființele vii adaptarea asta e structurată pe mai multe niveluri. De exemplu în exemplul cu câinele se aplică „memoria” genetică, adică adaptarea prin coexistare cu oamenii pe parcursul mai multor generații; în cazul șahiștilor e vorba de dezvoltarea unui mecanism de calcul care se formează tot prin experiență, da’ altfel e vorba de același mecanism fundamental folosit pentru a învăța dansuri, mers pe bicicletă sau orice altă activitate bazată pe skill-uri.
… cred, cel puțin.
Asta nu contrazice cu nimic ce spuneam eu. Eu am descris inteligența din punct de vedere funcțional, în timp ce tu spui care e ținta sau domeniul ei de aplicare (adaptarea la mediu).
Exemplu: un câine în parc. Pe lângă el trece o fetiță care are un corn. Câinele face ochii mari și fata îi dă o bucată din cornul ei. A doua zi la fel și câinele învață șmecheria. Săptămâna următoare trece pe acolo un student care mănâncă un hot-dog. E prima dată când câinele vede un student cu hot-dog, dar face și la el ochii mari și primește mâncare. Asta e o conexiune inteligentă. Câinele nu s-a mai confruntat niciodată cu situația respectivă, a unui student cu hot-doc, cu totul nouă pentru el. S-a confruntat doar cu fetițe care mâncau pâine. Dar a extrapolat informațiile pe care le-a cules din interacțiunea cu fetițele la noul context, al studentului. Asta e inteligență. Și se află la antipodul situației în care ai o bază de date cu toate variantele posibile, cum încep să aibă giganții tehnologiei – respectiv, în analogia noastră, cu situația în care câinele ar avea apriori experiența tuturor formelor de contact cu bărbați și femei de toate vârstele care mănâncă orice l-ar putea interesa pe el, așa încât n-ar mai trebui să conecteze și extrapoleze nimic.
Dacă tu vrei s-o numești adaptare la mediu, poți s-o numești și așa. Cu mențiunea că mediul trebuie înțeles într-un sens mult mai larg în cazul omului, care se preocupă și de domenii abstracte, cum sunt algebra sau literatura, care țin de mediul lui intelectual. Dar notează că ce fac acum programele de IA nu este bazat pe vreo formă de adaptare, ci pe a încerca să prescrii sau pre-programezi răspunsurile la toate întrebările posibile, pe baza unei culegeri masive de informații cu toate întrebările și răspunsurile care s-au pus până acum. Sigur, ele fac anumite conexiuni la nivel de suprafață, în ceea ce ține de limbaj, de sintaxă, de exprimare, de traducere, de cum îți redau ție răspunsul, dar în esență sunt bazate pe altă paradigmă. Pe una care ține mai mult de memorare, de epuizare a tuturor variantelor și de conexiuni statistice.
Inteligența are întotdeauna o componentă de noutate, la care să te adaptezi. Nu te poți adapta la ceva vechi. Adaptarea presupune apariția a ceva nou, diferit de ce știai tu. O situație nouă în care ești forțat să te descurci folosind informațiile pe care le-ai cules din alte tipuri de situații, mai vechi. Programele de IA nu fac asta. Nu sunt interesate să descopere tipare inteligente, pe baza cărora să se poată adapta la situații (sau întrebări) noi și neprevăzute, ci să memoreze toate situațiile și întrebările posibile, adică să prevadă totul și apoi să rezolve totul pe cale statistică. Numește-o memorie, numește-o toceală, dar e departe de inteligența reală.
Nu are importanță cine face analiza de care spuneam: conștientul sau subconștientul. Instinctul ăla e tot un fel de analiză, dar care, în urma miilor de ore petrecute jucând șah (adesea peste 8-10 ore pe zi, ani la rând), devine aproape automată, se internalizează, ca mersul pe bicicletă. Când te dai prima dată pe bicicletă, ești atent la mișcări, la poziție, să nu cazi. După ce înveți, aproape că devine a doua natură, un automatism, așa că te poți preocupa mental de alte chestii. La fel cu exemplul tău cu șahiștii. Tot un fel de analiză fac și ei. Numai că o fac mult mai repede decât noi, într-o fracțiune de secundă, în urma exercițiului enorm pe care îl au. Dar după ce au asimilat poziția și au acea intuiție cu cele 3-4 mutări candidate și direcțiile de joc sau ideile principale pentru alb și negru, le analizează secunde sau minute bune, în funcție de cât timp au la dispoziție, aplicând tot ceea ce știu despre jocul de șah, într-o manieră inteligentă (sigur, o formă de inteligență specifică jocului de șah, na).
Aici e zonă mai gri, de graniță. În principiu, învățarea este sursa cunoașterii, nu a inteligenței. Cunoașterea nu este totuna cu inteligența. Chiar dacă ambele te ajută să te adaptezi sau să bifezi anumite cerințe. Prima, pe bază de memorie, în timp ce a doua, pe bază de conexiuni și extrapolări. Învățarea e elva care tocește materia și ia 10 (deci „se adaptează” în felul ei); inteligența e ștrengarul clasei, care e leneș, nu vrea să învețe și bate mingea, dar ia 10 pentru că: 1) înțelege; 2) reține esența; 3) face conexiunile necesare, pe care eleva care-a tocit nu le poate face dacă primește ceva cu totul nou. Deci, depinde și ce înțelegem prin a învăța. Iar programele de IA, în fibra lor cea mai lăuntrică, dincolo de toate venele și tendoanele de la suprafață, cam tocesc.