Nu cu mult timp în urmă vă anunțam că a patra revoluție industrială ne va transforma încet (oare?) și sigur viețile, în lumina boom-ului tehnologic pe care îl trăim. Ei bine, în 2016, la evenimentul de lansare Google Research Europe, la Zurich, compania Google a anunțat închegarea (și) în Europa a unui grup de cercetare dedicat fenomenului „Machine Learning” (ML); adică inteligenței artificiale, care le va permite computerelor (și se pare că totul va putea fi considerat computer, de la un pix și până la un autoturism) să învețe din propriile experiențe și să evolueze la fel ca noi oamenii.
Personal, dacă până de curând doar am înțeles sau am luat în calcul că lumea este pe cale să se schimbe radical, după această experiență pot spune că am acceptat aproape fără urmă de echivoc acest viitor plauzibil și poate mai apropiat decât își închipuie oricine astăzi.
Campusul Google din Zurich este un „vis frumos”. Niciuna dintre poveștile care se spun despre aceste locuri nu este o exagerare și nici imaginile nu sunt trucate, sediul Google din Zurich te face să te simți din nou copil. Sentimentul pe care l-am avut vizitându-le birourile a fost oarecum oniric, m-am simțit undeva la granița dintre vis și film. Și credeți-mă că nu sunt genul îndrăgostit de capitaliști, care să îi „ridice în slăvi” cu orice preț pe vestici.
Dar nu am avut cum să nu admir până la diseminare tot ce am văzut acolo: angajaților (1.800 de oameni, de 75 de naționalități diferite!) li se oferă mediul și condițiile propice pentru a fi productivi prin prisma mulțumirii de sine, a relaxării și, până la urmă, a fericirii. Este o rețetă optimă pentru succes și împlinire. Și încă ceva, cred că toți cei care lucrează la Google sunt oameni inteligenți. Nu doar pricepuți pe nișa lor de activitate, ci deștepți, culți, abili. La urma urmei, peste o treime sunt doctori sau doctoranzi.
Machine Learning
Dar să intrăm în subiect, că deja am tras cam mult de numărul de caractere. În birourile de la Zurich, Google a concentrat cea mai mare colecție de dezvoltatori de software din afara SUA, în ceea ce este cel mai mare campus al companiei din afara Statelor Unite și al treilea din lume. Cele trei arii de cercetare de aici sunt: inteligența computerelor, procesarea limbajului natural și percepția mașinilor. Adică, realizarea sistemelor care pot gândi, asculta și vedea.
Inteligența computerelor este știința sau disciplina de a face ca lucrurile din jurul nostru să devină inteligente. Iar o componentă cheie a acestui fenomen este „machine learning” – știința de a învăța un computer să recunoască tiparele prin exemple, mai degrabă decât programându-l după reguli specifice.
Software-ul care învață efectiv într-un astfel de caz se numește rețea neurală și imită, în accepțiunea largă a termenului, un creier real. Este construită din milioane sau chiar din miliarde de „neuroni”, care sunt mici unități computaționale care fac, fiecare, câte o computație simplă și apoi transmit informația neuronilor la care sunt conectați.
Astfel, rețeaua neurală poate învăța să recunoască tipare destul de complexe. Practic, o alimentezi cu mari cantități de date, din care ea învață să îndeplinească sarcini. Îi oferi milioane de fotografii cu produse alimentare și va recunoaște imaginile cu mâncare. Îi oferi cuvinte rostite și va învăța să recunoască limbajul vorbit. Îi oferi dialoguri din filme și va învăța să poarte o conversație decentă. Și așa mai departe.
În mod tipic, Google își antrenează rețelele neurale printr-o gamă vastă de computere echipate cu unități de procesare grafică (GPU) – procesoare create inițial să ruleze grafica jocurilor pe calculator și al altor aplicații vizuale, dar care s-au dovedit apte și în cazul deep learning, tocmai pentru că GPU sunt eficiente la procesarea în paralel a bucăților mici de date, modus operandi necesar fenomenului în discuție. După ce au fost antrenate – și e momentul să intre în acțiune – aceste rețele neurale funcționează în moduri diferite. Adesea, cu ajutorul procesoarelor de computer clasice și, în unele cazuri, chiar pe telefoane mobile.
Aplicația Google Translate este un astfel de exemplu mobil. Poate rula în întregime pe un telefon, fără a fi conectată la un centru de date prin internet, permițând utilizatorului să traducă un text străin în limba dorită. Nu trebuie să facă nimic altceva decât să îndrepte camera telefonului, cu aplicația pornită, către un indicator sau orice altceva conține text într-o limbă necunoscută de persoană, iar aplicația va traduce instantaneu (în engleză, dar nu numai) conținutul cu pricina.
Cea mai puternică formă de machine learning folosită astăzi se numește Deep learning (aprofundare) – prin care neuronii sunt dispuși în straturi unde fiecare strat învață tipare de la stratul așezat sub el. Astfel, învață tipare ale tiparelor ale tiparelor etc. O aplicație creată de cei de la Google în acest sens și care deja poate fi folosită ca aplicație pe Android este Smart Reply, care folosește cele mai recente rețele neurale pentru a sugera răspunsuri scurte relevante pentru e-mail-urile primite pe contul de GMail.
Create special să imite funcționarea creierului uman, rețelele neurale au fost descrise prima dată în anii ’30, dar numai în ultimii trei-patru ani au devenit computerele suficient de puternice pentru a le folosi eficient. Specialiștii de la Google, în frunte cu Emmanuel Mogenet, directorul noului departament Google Research, și Greg Corrado, senior research scientist la Google, consideră că noua lor abordare reprezintă pentru tehnologie o schimbare la fel de mare cum a fost internetul:
„Înainte de internet, chiar și pentru ciberneticieni rețelistica era ceva ciudat practicat de ciudați. Iar acum toată lumea folosește acest instrument și cu toții înțelegem cum conectivitatea internetului modelează produsele, piața și viețile noastre ale tuturor”, susține Corrado, care crede că același tip de transformare va avea loc și în cazul „machine learning”, din care oricine va putea să construiască măcar o bucățică și să lucreze cu ea.
TensorFlow
Google a demarat implementarea acestei idei prin crearea unei platforme open-source denumită TensorFLow. Este vorba despre o librărie de software care lucrează cu grafice de fluxuri de date. Arhitectura sistemului este complexă, dar el este destul de general încât să aibă aplicații într-o largă varietate de abordări, de la categorisirea imaginilor pe baza conținutului lor și până la folosirea motorului de căutare Google prin comenzi vocale. Și folosesc tocmai aceste exemple, pentru că ele ne-au fost demonstrate cu succes în cadrul evenimentului din Zurich.
Ei bine, da, mai nou Google Images are implementat un algoritm de AI care îi permite motorului de căutare să identifice imaginile nu (doar) pe baza etichetelor atașate lor de către utilizatori – ca până acum -, ci analizând efectiv elementele ilustrate. Astfel, aplicația de Android Google Images ne sortează automat în albume separate, în smartphone, fotografiile pe care le facem, în funcție de ceea ce am imortalizat.
Cât despre comenzile vocale pe care i le putem da motorului de căutare, aproape că se poate purta o conversație cu acesta. Bineînțeles, funcționează cel mai bine în limba engleză, dar se descurcă rezonabil și cu alte limbi, inclusiv cu a noastră. Vă invit să vă jucați puțin cu această tehnologie, ținând totodată cont de faptul că „asistentul Google” are o memorie de un minut.
Asta nu înseamnă altceva decât că vă puteți adresa lui după formula: întrebare 1) „Unde este Piața Romană?”; întrebare 2) „Ce restaurante sunt în zonă?” etc. Adică vă puteți raporta la întrebarea adresată anterior, așa cum ați face-o într-o conversație cu o persoană.
Așa cum au declarat chiar reprezentanții Google, ei doresc și se așteaptă ca în viitorul destul de apropiat să avem un asistent Google de tip companion, la a cărui interfață prietenoasă și personificată se lucrează chiar acum, care să ne însoțească peste tot și să ne ajute să explorăm cu mai mare ușurință lumea înconjurătoare. Cei care au vizionat filmul „Her”, în regia lui Spike Jonze și cu Joaquin Phoenix în rolul principal, pot deja să își facă o idee înspre ce este posibil să se îndrepte acest scenariu aflat în plină derulare.
Dar, în timp ce dezvoltatorii de software AI știu destule despre cum să îmbine rețelele neurale spre a le folosi pentru a identifica cuvântul rostit sau pentru a crea imagini psihedelice (vezi DeepDream), ei nu prea știu chiar tot ce e de știut despre cum funcționează acestea. Specialiștii de la Google chiar au mărturisit în fața jurnaliștilor invitați, cumva stânjeniți, dar și amuzați, că „… rețelele neurale pur și simplu funcționează, nu înțelegem foarte exact de ce”.
Cu alte cuvinte, este un oarecare mister. Iar din acest motiv, parte din misiunea Google DeepMind, brațul de cercetare care i-a adus unui algoritm victoria în fața unui campion mondial la celebrul joc asiatic Go, este aceea de a depista de ce și cum sunt atât de eficiente rețelele neurale. (În martie 2016, AlphaGo a concurat cu cel mai bun jucător din ultimii zece ani, Lee Sedol, într-un turneu de cinci jocuri ținut la Seoul, pe care l-a câștigat cu un scor de 4-1)
Totuși, inteligența artificială încă este „un cal nărăvaș” și complex, ce nu a fost complet domesticit. Și care, ne-a mărturisit Emmanuel Mogenet, progresează foarte lent, mult mai lent decât o ființă umană, în ce privește capacitatea de a învăța pe baza exemplelor. În plus, nimeni care nu se pricepe solid la codare (programare) nu poate face mare lucru cu rețelele neurale în acest moment.
În contrapunct, chiar și la acest nivel, oricine este destul de priceput și dispune de un computer suficient de performant și de o conexiune web poate seta o formă simplă de inteligență artificială cu ajutorul platformei pusă la dispoziție de Google. TensorFlow a fost construit de Google prin limbajul de programare C++. Dar, în dezvoltarea aplicațiilor pentru acest motor AI, programatorii pot folosi atât C++, cât și Python și se speră că unealta va putea fi extinsă și către alte limbaje, cum ar fi Google Go, Java și chiar Javascript, pentru o abordabilitate mai largă.â
Este important de știut că TensorFlow este un software disponibil gratuit pentru a fi folosit și modificat de utilizatori. În acest fel, Google consideră că poate accelera evoluția AI-ului. Și probabil așa este, nu o dată s-a demonstrat că prin democratizare se depășesc multe bariere și limite.
Însă Google nu este chiar atât de transparent și generos pe cât am putea crede și nu își dezvăluie în public chiar toate secretele. Momentan, compania lasă în libertate doar o parte din motorul său AI, împărtășind numai câțiva dintre algoritmii care îl fac să funcționeze. Și nu oferă acces nici la infrastructura hardware remarcabil de avansată care alimentează motorul.
Totuși Google oferă o felie din cel mai important centru de date software al său și nu este chiar obiceiul tipic al companiei. Gigantul și-a făcut până acum publice design-urile din spatele proiectelor abia după ce a trecut la următorul nivel. Dar, în ce privește TensorFlow, compania și-a schimbat abordarea și „pune la bătaie” unul dintre cele mai noi și mai importante software-uri ale sale. Da, Google a servit sub formă open-source părți din sistemul său de operare mobil Android, dar acum e ceva diferit, pentru că, în cazul TensorFlow, marele G face public un software care șade în chiar inima imperiului său.
Spre asistentul personal universal
Trebuie să înțelegem că, deși inteligența artificială este o prezență recentă în viețile noastre, ea nu a apărut chiar acum, ci de ani buni i se datorează modul în care folosim o sumă de servicii web, care ne-au schimbat felul de trai. AI-ul este cel care a făcut posibile o mulțime de aplicații folositoare de care ne bucurăm, fie că vorbim de produsele Google, Facebook, Microsoft ori ale altor mari jucători din domeniu.
Elementul de noutate este că progresul se accelerează în această zonă și de aceea următorul mare pas în comunicarea cu inteligența artificială este asistentul Google, care va da existenței noastre o tentă destul de apropiată de ceea ce am văzut în filmele științifico-fantastice. La urma urmei, Google este cel mai puternic pionier în domeniul inteligenței artificiale în acest moment.
Asistentul va fi practic o prezență continuă și oportună a lui Google în viața utilizatorului, care îl va ajuta pe acesta – oricare dintre noi – să rezolve lucruri în lumea reală. Google assistant va deveni din ce în ce mai eficient cu timpul, pe măsură ce va învăța tiparele utilizatorului uman, preferințele sale, lucrurile care îi plac și pe care le evită. Totul – ni se promite – într-o manieră intimă și sigură care îi va permite mereu omului să dețină controlul.
În plus, asistentul Google se va extinde înspre numeroase dispozitive și contexte. Va funcționa ca un asistent personal sau ca o secretară pentru oricare dintre noi, ocupându-se de detalii consumatoare de timp, cum ar fi să comanzi o pizza, să faci rezervare la un restaurant sau să cumperi bilete la un film, un concert sau chiar pentru avion. Și chiar și acasă, Google Home ne va sluji cu loialitate și, pentru că probabil toate dispozitivele electrice și electrocasnice vor fi inteligente, îi vom putea da comenzi vocale dintre cele mai diverse, de la pornirea aerului condiționat și până la spălarea, uscarea și apretarea rufelor.
Marea perspectivă AI
Inteligența artificială (AI) va putea face mult mai mult decât atât pentru noi. Dacă se va dovedi utilă pentru individ, ei bine pentru umanitate ar putea fi un adevărat „game changer”, așa cum spun americanii.
Este destul de clar că o astfel de inteligență, sub a cărei cupole se vor reuni, eventual, toate cunoștințele civilizației noastre și care va avea puterea de procesare cumulată a tuturor computerelor din lume conectate la internet, va avea o „perspectivă” asupra lumii, cu toate problemele și realitățile ei, mult diferită și, până la urmă, mult mai clară, decât a oricărui individ sau a oricărui grup de indivizi umani, oricât de pregătiți, diferiți și inteligenți ar fi ei.
Este vorba despre o veritabilă schimbare de paradigmă prin care, dacă inteligența artificială va decide să nu ne scape de sub control și să nu ne extermine (e inevitabilă această trimitere apocaliptică, din pricina numeroaselor scenarii SF care au jucat-o des și bine), ar putea rezolva în timp record cele mai mari probleme și cele mai profunde întrebări ale umanității, de la schimbările climatice și bolile care încă ne amenință societatea și până la înțelegerea și cucerirea Universului.
Este o speculație, dar consider că progresul și transformarea se vor face într-un ritm exponențial din momentul în care AI-ul va deveni destul de inteligent încât să ne poată transforma în amintire sau în zei. Care dintre cele două scenarii – egal plauzibile în opinia mea – se va adeveri? Probabil cei mai mulți dintre noi vor fi încă aici ca să afle și să trăiască pe pielea lor această aventură.
