Este un fenomen psihologic comun: repetați orice cuvânt de destule ori și, în cele din urmă, acesta își va pierde orice semnificație, dezintegrându-se ca un țesut înmuiat în neant fonetic. Pentru mulți dintre noi, sintagma „inteligență artificială” s-a destrămat în acest fel cu mult timp în urmă. Inteligența artificială este peste tot în tehnologie în acest moment, se spune că alimentează totul, de la televizorul tău la periuța ta de dinți, dar niciodată cuvintele în sine nu au însemnat mai puțin.

Nu ar trebui să fie așa.

În timp ce sintagma „inteligență artificială” este, fără îndoială, fără îndoială, folosită în mod abuziv, tehnologia face mai mult decât oricând – atât pentru bine, cât și pentru rău. Este implementată în asistența medicală și în război; îi ajută pe oameni să facă muzică și cărți; îți analizează CV-ul, îți judecă solvabilitatea și ajustează fotografiile pe care le faci cu telefonul tău. Pe scurt, ia decizii care vă afectează viața, fie că vă place, fie că nu.

Poate fi dificil să se potrivească cu entuziasmul și fanfaronada cu care este discutată IA de către companiile de tehnologie și agenții de publicitate. Să luăm, de exemplu, periuța de dinți Genius X de la Oral-B, unul dintre numeroasele dispozitive prezentate la CES în acest an, care a promovat presupusele abilități „AI”. Dar săpați dincolo de prima linie a comunicatului de presă și tot ceea ce înseamnă acest lucru este că oferă un feedback destul de simplu despre faptul dacă vă spălați pe dinți pentru perioada de timp corectă și în locurile potrivite. Sunt implicați niște senzori inteligenți pentru a afla în ce parte a gurii se află periuța, dar a o numi inteligență artificială este o aberație, nimic mai mult.

Când nu este vorba de hype, este vorba de neînțelegere. Acoperirea de presă poate exagera cercetarea, lipind poza unui Terminator pe orice poveste cu vagă inteligență artificială. Adesea, acest lucru se reduce la confuzia cu privire la ceea ce este chiar inteligența artificială. Poate fi un subiect complicat pentru cei care nu sunt experți, iar oamenii confundă adesea în mod eronat inteligența artificială contemporană cu versiunea cu care sunt cel mai familiarizați: o viziune științifică a unui computer conștient de multe ori mai inteligent decât un om. Experții se referă la acest exemplu specific de inteligență artificială ca fiind inteligența generală artificială, iar dacă vom crea vreodată așa ceva, probabil că va fi foarte departe în viitor. Până atunci, nimeni nu este ajutat dacă exagerează inteligența sau capacitățile sistemelor de inteligență artificială.

Este mai bine, atunci, să vorbim despre „învățare automată” decât despre IA. Acesta este un subdomeniu al inteligenței artificiale și unul care cuprinde cam toate metodele care au cel mai mare impact asupra lumii în acest moment (inclusiv ceea ce se numește învățare profundă). Ca frază, nu are mistica lui „AI”, dar este mai utilă pentru a explica ce face această tehnologie.

Cum funcționează învățarea automată? În ultimii ani, am citit și am vizionat zeci de explicații, iar distincția pe care am găsit-o cea mai utilă se află chiar în denumire: învățarea automată constă în a permite calculatoarelor să învețe pe cont propriu. Dar ce înseamnă asta este o întrebare mult mai mare.

Să începem cu o problemă. Să spunem că doriți să creați un program care poate recunoaște pisicile. (Întotdeauna este vorba de pisici din anumite motive). Ați putea încerca să faceți acest lucru în mod tradițional, programând reguli explicite precum „pisicile au urechi ascuțite” și „pisicile sunt blănoase”. Dar ce ar face programul atunci când i-ai arăta o poză cu un tigru? Programarea fiecărei reguli necesare ar consuma mult timp și ar trebui să definiți tot felul de concepte dificile pe parcurs, cum ar fi „blăniță” și „ascuțitură”. Este mai bine să lăsați mașina să învețe singură. Așa că îi dați o colecție imensă de fotografii de pisici, iar aceasta se uită prin ele pentru a-și găsi propriile modele în ceea ce vede. Conectează punctele, la început destul de aleatoriu, dar îl testezi de mai multe ori, păstrând cele mai bune versiuni. Și, în timp, devine destul de bun la a spune ce este și ce nu este o pisică.

Atât de departe, atât de previzibil. De fapt, probabil că ați mai citit o astfel de explicație și îmi pare rău pentru asta. Dar ceea ce este important nu este să citești glosa, ci să te gândești cu adevărat la ceea ce implică acea glosă. Care sunt efectele secundare ale faptului că un sistem de luare a deciziilor învață în acest fel?

Bine, cel mai mare avantaj al acestei metode este cel mai evident: nu trebuie niciodată să îl programați efectiv. Sigur, faceți o mulțime de modificări, îmbunătățind modul în care sistemul procesează datele și venind cu moduri mai inteligente de a ingera acele informații, dar nu îi spuneți ce să caute. Acest lucru înseamnă că poate detecta tipare pe care oamenii le-ar putea rata sau la care nu s-ar putea gândi niciodată. Și pentru că tot ceea ce are nevoie programul sunt date – 1 și 0 – există atât de multe sarcini pentru care îl puteți antrena, deoarece lumea modernă este plină de date. Cu un ciocan de învățare automată în mână, lumea digitală este plină de cuie gata să fie bătute la locul lor.

Dar apoi gândiți-vă și la dezavantaje. Dacă nu învățați în mod explicit computerul, cum puteți ști cum își ia deciziile? Sistemele de învățare automată nu-și pot explica modul în care gândesc, iar asta înseamnă că algoritmul dvs. ar putea fi performant din motive greșite. În mod similar, deoarece tot ceea ce cunoaște computerul sunt datele pe care i le furnizați, ar putea avea o viziune părtinitoare asupra lumii sau ar putea fi bun doar la sarcini limitate care seamănă cu datele pe care le-a văzut înainte. Nu are bunul simț pe care l-ai aștepta de la un om. Ați putea construi cel mai bun program de recunoaștere a pisicilor din lume și nu v-ar spune niciodată că pisicile nu ar trebui să conducă motociclete sau că este mai probabil ca o pisică să se numească „Tiddles” decât „Megalorth cel Nemuritor.”

Învățarea computerelor să învețe singure este o scurtătură genială. Și, ca toate scurtăturile, implică tăierea colțurilor. Există inteligență în sistemele de inteligență artificială, dacă vreți să o numiți așa. Dar nu este o inteligență organică și nu joacă după aceleași reguli pe care le joacă oamenii. Puteți la fel de bine să vă întrebați: cât de inteligentă este o carte? Ce expertiză este codificată într-o tigaie?

Așadar, unde ne aflăm acum cu inteligența artificială? După ani de zile de titluri care anunță următoarea mare descoperire (pe care, ei bine, nu s-au oprit încă), unii experți cred că am ajuns la un fel de platou. Dar acest lucru nu este cu adevărat un impediment pentru progres. Pe partea de cercetare, există un număr uriaș de căi de explorat în cadrul cunoștințelor noastre existente, iar pe partea de produs, am văzut doar vârful icebergului algoritmic.

Kai-Fu Lee, un capitalist de risc și fost cercetător în domeniul inteligenței artificiale, descrie momentul actual ca fiind „epoca implementării” – una în care tehnologia începe „să se revarsă din laborator în lume”. Benedict Evans, un alt strateg de capital de risc, compară învățarea automată cu bazele de date relaționale, un tip de software de întreprindere care a făcut avere în anii ’90 și a revoluționat industrii întregi, dar acest lucru este atât de banal încât probabil că v-au înghețat ochii doar citind aceste două cuvinte. Ideea pe care o susțin acești doi oameni este că ne aflăm acum în punctul în care inteligența artificială va deveni repede normală. „În cele din urmă, cam orice va avea undeva înăuntru și nimănui nu-i va păsa”, spune Evans.

Acesta are dreptate, dar încă nu am ajuns acolo.

În momentul de față, inteligența artificială – învățarea mașinilor – este încă ceva nou, care de multe ori rămâne neexplicat sau subexaminat. Așadar, în ediția specială din această săptămână a revistei The Verge, AI Week, vă vom arăta cum se întâmplă totul chiar acum, cum este folosită această tehnologie pentru a schimba lucrurile. Pentru că, în viitor, va fi atât de normal încât nici măcar nu veți observa.