Inteligența artificială s-a născut în urmă cu aproximativ 45 de ani, ca domeniu științific care încearcă construirea de mașini inteligente și modelizarea inteligenței umane. În mod tradițional, inteligența artificială s-a bazat pe calcul logic și manipularea de simboluri de către calculatoare. De exemplu, în unele sisteme un concept cum ar fi „scaun” e reprezentat de liste de simboluri ce reprezintă caracteristicile sale, cum ar fi SCAUN (elemente: șezut, spătar, picioare; culoare: maro; material: lemn). Aceste simboluri sunt însă interpretate de realizatorul sau utilizatorul programului, calculatorul nu „înțelege” ce înseamnă ele, ci doar le procesează conform unor reguli predefinite de programator. O alternativă a metodelor simbolice sunt modelele conexioniste, ce folosesc rețele neuronale artificiale. Ele funcționează după anumite principii inspirate din modul de funcționare al creierului uman, folosind multe elemente simple interconectate între ele. De obicei interpretarea datelor prelucrate de aceste rețele era însă făcută tot de utilizatorul uman, ca și în cazul metodelor simbolice.
Acest tip de strategii a avut succes în anumite domenii care pot fi ușor formalizate, cum ar fi probleme de planificare, rezolvarea de probleme de logică și geometrie, jocul de șah – campionul mondial Garry Kasparov a fost înfrânt în 1997 de către calculatorul Deep Blue al IBM. Multe alte sarcini simple care apar zilnic în viața unui om, cum ar fi recunoașterea unei persoane sau deplasarea în condiții variate nu au putut fi însă modelate cu același succes. Sistemele clasice nu sunt eficiente în rezolvarea unor clase importante de probleme care implică procese fundamentale de percepție, categorizare, acțiune în medii nesimplificate, fiind fragile și având dificultăți mari atunci când întâlnesc cazuri pentru care nu au fost programate.
Un exemplu pregnant pentru eșecul inteligenței artificiale clasice este proiectul Cyc. Început în anul 1984, acest proiect a încercat să asimileze cunoștințele uzuale ale oamenilor, prin introducere manuală de relații între simboluri, cum ar fi „Păsările au pene”, „Mamele sunt mai în vârstă decât copiii lor”. Inițiatorii lui și-au propus ca sistemul să ajungă în 1994 să poată asimila singur date, procesând cărți și studii. După ce a consumat mai mult de 60 de milioane de dolari (printre investitori s-a numărat și Microsoft) și 5 secole-persoane de introducere de date, proiectul nu a reușit nici astăzi ceea ce și-a propus inițial.
Noi paradigme
În ultimii ani, un nou curent ia amploare în inteligența artificială și în științele cognitive. Se recunoaște necesitatea ca agentul inteligent să aibă un corp, care să aibă atât senzori cât și posibilitatea de a acționa, și care să fie situat în mediul unde se află obiectele pe care le conceptualizează, pentru a putea interacționa cu ele. Robotul va descoperi lumea pe cont propriu, interacționând cu ea, asa cum o fac și oamenii și animalele, în loc sa fie îndopat cu simboluri care nu le înțelege și care descriu lumea dintr-o perspectivă umană. Capacitatea cognitivă este deci strâns legata de mediu, de capacitățile senzorimotoare ale agentului și de scopul lui, și nu numai de mecanismele cognitive propriu-zise. În acest caz, conceptul de scaun, de exemplu, nu mai este o listă de cuvinte care pot fi interpretate numai de utilizator sau programator, ci este totalitatea acțiunilor potențiale pe care robotul le poate întreprinde în prezența lui, asociate percepției curente și potențialelor stări perceptive ce pot rezulta în urma acțiunilor, conform experienței din trecut a robotului. Astfel se poate ajunge ca și sistemele artificiale să poată înțelege concepte.
Aceste idei nu sunt neapărat noi, apărând și în lucrările unor savanți din prima jumătate a secolului trecut, cum ar fi Gibson, von Uexkull, Merleau-Ponty, Piaget, Tolman și alții, dar capătă noi valențe și interpretări în contextul rezultatelor actuale din științele cognitive. Este interesant că spre acest punct de vedere converg rezultate din mai multe domenii. De exemplu, Rodney Brooks, director al laboratorului de inteligență artificială de la Massachussets Institute of Technology, SUA, a folosit această paradigmă pentru a crea roboți care au un comportament mult mai flexibil decât cei ce au mecanisme de control tradiționale, bazate pe simboluri. Kevin O’Regan, de la CNRS, Franța, susține această paradigmă cu experimente psihologice legate de anumite iluzii optice sau adaptarea senzorimotoare. Rezultatele din neuroștiințe susțin și ele această paradigmă. Recent, George Lakoff (Universitatea Berkeley, SUA) și Rafael Nunez (Universitatea Fribourg, Elveția) au arătat că chiar și conceptele matematice abstracte sunt fundamentate în interacțiunea omului cu mediul exterior și depind de capacitățile noastre senzorimotoare.
Inteligența artificială în România
Eșecul inteligenței artificiale clasice arată și necesitatea de a nu neglija sursele biologice de inspirație, și de a integra strâns cercetarea în inteligență artificială cu celelalte științe cognitive, și în special neuroștiințele și psihologia cognitivă. În România se face relativ puțină cercetare în inteligență artificială, iar cea care se face este în general cantonată în cadrul paradigmelor clasice, și într-o abordare formală, nu interdisciplinară. De exemplu, științele cognitive nu sunt menționate deloc, ca domeniu, în programele departamentului guvernamental responsabil de cercetare. Asta în timp ce Franța, de exemplu, încurajează dezvoltarea cercetării în științele cognitive prin acțiuni incitative, iar într-un raport recent al National Science Foundation (SUA) științele cognitive sunt identificate ca prioritate națională în cercetare, alături de biotechnologii, nanotechnologii, informatică, în principal în perspectiva integrării lor viitoare.
Pe de altă parte, în România există potențialul de a face cercetare competitivă în inteligență artificială, deoarece există competențe în informatică, iar pentru cercetarea în acest domeniu nu sunt necesare echipamente scumpe de laborator, cum sunt în celelalte domenii cu potențial ridicat, biotechnologiile sau nanotechnologiile. Dezvoltarea industriei românești de tehnologia informațiilor, care e un sector în plină expansiune și recunoscut ca prioritar de guvern, ar putea beneficia de aplicații rezultate de cercetarea în inteligență artificială, având în vedere că acum se bazează în proporție de 90% pe outsourcing, mult mai puțin profitabil decât produsele soft. Implementarea unei strategii de dezvoltare în România a cercetării în inteligență artificială și științe cognitive ar putea avea efecte benefice pentru păstrarea pe termen lung a competitivității internaționale a industriei românești de tehnologia informațiilor.
Articol apărut în revista Ştiinţă şi tehnică nr. 11-12, 2002