Discutăm adesea despre inteligența artificială ca fiind soluția panaceu pentru toate problemele cu care ne confruntăm în prezent. Alteori despre temerile legate de supraviețuirea meseriilor noastre din prezent în contextul noilor tehnologii. Deși inteligența artificială cu siguranță va avea impact asupra lumii întregi, există limite și considerente majore de luat în calcul atunci când ne imaginăm cum va arăta viitorul.
Dacă vrem să evaluăm în ce măsura domeniul în care activăm ar putea fi afectat sau chiar înlocuit de inteligența artificială există două condiții care trebuie îndeplinite concomitent: activitatea să fie algoritmabilă și să se desfășoare într-un mediu stabil.
Inteligența Artificială
Condiții utilizare:
- Activitate algoritmabilă
- Desfășurată într-un mediu stabil
Altfel spus, activitatea trebuie să fie într-o mare măsură repetitivă, să aibă variabile majoritar indentificate și să își păstreze obiectivul pe întreg parcursul ei. Având toate aceste componente, se poate crea un model pe baza căruia se realizează codul acelei inteligențe artificiale. În majoritatea cazurilor, este nevoie de o etapă în care inteligența artificială este alimentată cu informații pentru a fi antrenată în atingerea scopului pentru care a fost creată.
Inteligența Artificială (IA)
Condiții utilizare:
- Activitate repetitivă
- Variabile identificate
- Obiectiv permanent=> Crearea unui model
Realizarea codului IA
Alimentarea cu informații
Așa cum a fost cazul celebru din șah din 1997 când Garry Kasparov a fost învins de inteligența artificială Deep Blue dezvoltată de IBM. Ultimul oară când un jucător uman de șah, Ruslan Ponomariov, a învins inteligența artificială, programul Fritz, a fost în 2005. Însă jocul de șah întrunește cele două condiții: este algoritmabil și se desfășoară într-un mediu stabil.
Inteligența Artificială (IA)
Exemplul șahului:
- 1997: Garry Kasparov învins de Deep Blue (IBM)
- 2005: Ruslan Ponomariov învinge Fritz (Chessbase)*jocul de șah întrunește cele două condiții
este algoritmabil și se desfășoară într-un mediu stabil
Inteligența artificială, cel puțin de până în prezent, are nevoie de un mediu stabil. De exemplu, în cazul mașinilor autonome, performează bine atunci când rulează în jurul altor mașini autonome. Șoferii sau pietonii umani transformă mediul acestora într-unul instabil, greu de anticipat. Altfel spus, mașinile autonome sunt sigure atunci când funcționează într-un trafic populat doar de alte mașini conduse tot de inteligența artificială.
Inteligența Artificială (IA)
Exemplul mașinilor autonome:
- Performează între alte mașini autonome
- Șoferii și pietonii umani
= mediu instabil (greu de anticipat)
Sunt însă domenii mult mai complexe, cum este cel medical. Inteligența artificială Watson dezvoltată de IBM a impresionat o lume întreagă la concursul american de cultură generală Jeopardy. Însă atunci când a fost implicată în medicina oncologică, lucrurile n-au funcționat. Și din cauza deficiențelor modelului pe baza căruia a fost creat, dar și din cauza incapacității de a contextualiza și a percepe nuanțele din datele cu care a fost alimentat. Concluzia a fost că Watson nu poate fi un doctor, însă poate asista personalul medical cu activități care întreunesc cele două condiții: algoritmabile și derulate într-un mediu stabil.
Inteligența Artificială (IA)
Exemplul medical:
- 2011: Watson (IBM) câștigă Jeopardy (SUA)
- 2018: eșec în acuratețea diagnosticului oncologic
identificarea de tratamente eficace - Cauze eșec:
– deficiențe în crearea modelului
– incapacitatea de a contextualiza
și a percepe nuanțe din datele procesate - Concluzia:
– nu poate fi un „doctor”
– dar poate asista personalul medical
cu activități de suport
Însă dincolo de limitările tehnice, sunt elemente care țin fundamental de umanitatea noastră. De exemplu, un medic ține cont de modul individual de a percepe durerea sau de cum fiecare pacient răspunde diferit aceluiași tratament din motive diferite. Un stomatolog care are de făcut o intervenție dificilă va fi în permanență atent la micro-reacțiile pacientului și își va adapta modul de acțiune în funcție de acestea.
Inteligența Artificială (IA)
Exemplul medical:
- Componenta umană
- Medicul ține cont de pacient
– cum percepe durerea
– starea emoțională
– reacția unică la tratament
Chiar și în cazul avocaților, inteligența artificială poate oferi suport prin a găsi date și conexiuni relevante dintr-un volum masiv de informații. Însă dincolo de litera legii, există spiritul legii și contextul unic al acelui caz care nu pot fi prevăzute într-un cod generalist. Dacă în cazul complexității și volumului de informații procesate nu putem concura cu inteligența artificială, captarea complexității experienței umane într-un singur cod este mai puțin probabilă.
Inteligența Artificială (IA)
Exemplul avocaților:
- IA poate găsi date + conexiuni
(procesare volum masiv de date) - IA poate lucra cu litera legii
nu cu spiritul acesteia
sau cu specificul fiecărui caz
Vremurile recente ne-au dovedit cât de importantă este conexiunea umană pentru sănătatea emoțională și fizică a oamenilor. Iar dezvoltarea noilor tehnologii trebuie să plece de la condiția expansiunii existenței noastre, nu limitarea acesteia.
Inteligența Artificială (IA)
Prioritatea oamenilor:
- Conexiunea umană afectează profund
sănătatea emoțională și fizică - Noile tehnologii sunt condiționate
de expansiunea existenței umane
(nu limitarea acesteia)
Și încrederea oarbă în tehnologie și frica generalizată de ea sunt în egală măsură dăunătoarea progresului nostru. Scopul nu este reducerea rolurilor oamenilor din organizații, ci valorificarea abilităților acestora în cele mai performante modalități.
Inteligența artificială nu va înlocui inteligența umană, ci va completa și extinde abilitatea noastră de a transforma lumea într-un loc mai bun. Sau cel puțin acesta este scopul ultim care ar fi benefic să ne conducă pașii spre viitor. Ne oprim aici pentru astăzi. În ediția viitoare revenim cu noi teme veridice. Până atunci, ținem legătura pe pagina Adrian Vascu de pe Facebook, Youtube și în aplicațiile mobile din Google Play și Apple Store. Vă doresc multă sănătate!
—
Despre Educație:
- Educația viitorului
- Educația – marele egalizator de oportunități
- Planificarea inovației din viitor
- Învățăm să învățăm mereu
- Despre o altfel de educație
Provocările prezentului:
- Despre a fi autentic
- Antrenamentul perseverenței
- Pericolul recompenselor imediate
- Echilibrul meritocrației
- Puțin bine nu e bun. Meritocrația la Stat
- Ecuația meritocrației
- Cum ne pierdem sau câștigăm viitorul
- Mediu neprietenos antreprenorilor
—
Leadership:
- Omul – ființă socială
- Cea mai bună utilizare a oamenilor
- Majoritatea tăcută
- Împăratul este gol
- Salvarea este în unitate
- Unii și alții. În gardă sau în gard.
- Omul (ne)potrivit la locul (ne)potrivit
- Gândirea tribală
- Puterea consensului
- Comparația. Invidie sau Inspirație
- Echilibrul si dezechilibrul
- Clepsidra vieților noastre
—
Noul An: