Pe Yossi Matias, vicepreședinte Google și director al Google Research, am avut plăcerea să îl cunosc recent, la Varșovia, în cadrul unui eveniment dedicat cercetării în domeniul AI și pașilor recenți făcuți de oamenii de știință din domeniu.
Urmărește cele mai noi producții video TechRider.ro
- articolul continuă mai jos -
Omul care coordonează întregul departament de cercetare din cadrul Google a acceptat să răspundă câtorva întrebări pentru cititorii TechRider despre cele mai recente progrese în AI, despre modul în care tehnologiile emergente pot transforma educația, sănătatea și cercetarea științifică, dar și despre provocările legate de siguranța și responsabilitatea în utilizarea inteligenței artificiale.
Cât de aproape suntem de ceea ce înseamnă AGI (inteligența artificială generală), care sunt riscurile pe care le prezintă „explozia AI” din ultimii ani, care sunt beneficiile inteligenței artificiale și cum poate schimba ea lumea, sunt doar câteva dintre aspectele pe care Yossi Matias, cercetătorul cu origini românești, a încercat să le acopere într-o discuție care oferă o perspectivă unică din interiorul Google Research.
Rep: Ne puteți spune câteva cuvinte și despre rolul dumneavoastră la Google Research, dar și despre obiectivele diviziei de cercetare a Google pe care o conduceți?
Yossi Matias: Misiunea mea și a colegilor mei este să impulsionăm cercetarea în domenii extrem de diverse, care sunt de interes strategic pentru Google. În esență, vrem să transformăm descoperirile științifice majore în soluții reale.
Lucrăm în multiple direcții, de la machine learning, algoritmi și sisteme, la calcul cuantic, inteligență artificială și fundațiile AI-ului generativ, până la aplicarea AI în știință, sănătate, educație, schimbări climatice și probleme sociale. În toate aceste domenii încercăm, înainte de orice, să ne punem întrebarea esențială: cum putem folosi tehnologia pentru a crea impact real?
Ne întrebăm ce fel de întrebări din cercetare trebuie explorate pentru ca, odată rezolvate, să facă cu adevărat o diferență. Apoi încercăm să le rezolvăm, iar după aceea să le aplicăm, lucrând împreună cu echipele noastre, cu mediul academic, cu parteneri și colaboratori. Asta facem și suntem foarte entuziasmați de această oportunitate.
Azi trăim, practic, ceea ce eu aș numi o adevărată „vârstă de aur” a cercetării
Iar ceea ce spuneam mai devreme, faptul că ne motivăm prin probleme reale, că rezolvăm provocări de cercetare, apoi le aplicăm în lumea reală, iar din rezultate generăm noi întrebări științifice, este ceea ce îmi place să numesc „ciclul magic al cercetării”
Există un lucru care m-a entuziasmat mereu și care, acum, mă face și mai entuzist, anume accelerarea acestui „ciclu magic” al cercetării. Astăzi, mai mult ca oricând, din mai multe motive pe care sunt bucuros să le explic, trăim, practic, ceea ce eu aș numi o adevărată „vârstă de aur” a cercetării.
Avem nu doar capacitatea de a impulsiona cercetarea mai mult ca niciodată, ci și posibilitatea de a avea un impact mai mare decât oricând.
Rep: Care este viziunea dvs asupra acestui ciclu magic al cercetării? Credeți că, în viitor, cercetarea se va transforma într-un fel sau va rămâne, în esență, aceeași?
YM: Cercetarea evoluează tot timpul, în sensul că se accelerează. Iar motivul pentru care se accelerează este faptul că însăși inteligența artificială ne permite această accelerare. Cercetarea realizată cu ajutorul modelelor AI avansează rapid, iar modelele devin din ce în ce mai bune.
Avem platforme care ne permit nouă și tuturor celorlalți să accelerăm munca. De exemplu, am anunțat acum câteva săptămâni lansarea Earth AI, o platformă care reunește numeroase modele despre Pământ și le combină cu seturi de date. Peste toate acestea adăugăm un nivel de „arhitectură AI”, astfel încât oamenii să poată adresa întrebări complexe despre planetă.
De pildă, unul dintre modele este dedicat predicțiilor privind furtuni sau inundații. Să spunem că urmează o furtună puternică. Care sunt comunitățile cele mai vulnerabile, cele care vor fi afectate direct? Și ce măsuri se pot lua pentru a se proteja? Acestea sunt tipurile de întrebări la care Earth AI va putea răspunde în viitor. Iar dacă ne gândim la asta, odată ce pui la dispoziție o platformă precum Earth AI, ea permite accelerarea altor direcții de cercetare care se vor putea baza pe ea.
Ceea ce mă entuziasmează enorm este dezvoltarea asistenților AI (AI co-scientist). Iar cercetarea evoluează tocmai pentru că inteligența artificială ne permite asta
Un alt element important care accelerează ciclul științific este apariția de noi instrumente AI. Iar unul dintre ele, care mă entuziasmează enorm, este ceea ce noi numim asistent AI în cercetare (AI co-scientist).
AI co-scientist, așa cum o spune și numele, este un instrument conceput pentru a-i sprijini pe oamenii de știință în cercetare. Ideea principală este că, alături de alte unelte similare, acesta contribuie direct la accelerarea procesului de cercetare. Toate acestea îi vor ajuta pe cercetători să avanseze mult mai rapid decât ar fi făcut-o până acum.
Deci, da, vom vedea în o continuă accelerare. Și e important de subliniat că ceea ce eu numesc „ciclul magic” nu înseamnă să lucrezi foarte mult timp doar la o singură problemă și abia la final să traduci rezultatul în realitate. În multe cazuri, este un proces iterativ: faci un pas înainte, îl testezi în lumea reală, înveți din acest feedback și apoi treci la următoarea întrebare de cercetare.
De exemplu, am pornit de la o situație considerată imposibilă, aceea de a putea prezice care comunități vor afectate de inundații puternice și furtuni. Am început cu un proiect-pilot foarte mic și cu ipoteza că am putea face ceva în direcția aceasta. Apoi am iterat, am rezolvat pas cu pas problemele din perspectivă de cercetare și tehnologie, și am continuat să trecem la nivelul următor.
Acum suntem în plin proces de extindere. Deja am reușit să ajutăm, la un moment dat, întreaga populație din India și Bangladesh, aproximativ 200 de milioane de oameni. Dar nu eram încă în măsură să deservim restul lumii, așa că a trebuit să împingem cercetarea la un alt nivel. Am publicat inclusiv un articol în Nature pe această temă. În prezent, putem acoperi două miliarde de oameni din 150 de țări.
Deci, procesul este continuu. În mod similar, putem să ne gândim, de exemplu, la parcursul nostru în privința acurateții informaționale pentru modelele de limbaj generative AI. Am început să lucrăm la acest aspect în 2021, am parcurs mai mulți pași de cercetare, am construit pe baza lor și am evoluat constant.
Acum, bineînțeles, avem noi întrebări legate de multimodalitate, de îmbunătățirea capacității de auto-reflecție a modelelor de limbaj și altele asemenea. Întrebările continuă să se dezvolte, dar, între timp, atingem deja repere importante și progresăm din ce în ce mai rapid, ba chiar putem spune că avem un impact tot mai larg și mai consistent.
Rep: Cum vă imaginați impactul pe care AI co-scientist îl avea asupra modului în care oamenii de știință își vor desfășura activitatea și, totodată, cum va influența avansul științei?
YM: Mă aștept ca AI co-scientist să aibă, în timp, un impact real. Desigur, suntem încă la început. Avem câteva exemple care arată clar potențialul și ne încurajează să fim optimiști.
Dacă mă gândesc puțin înainte, mi-l imaginez ca pe un colaborator. De exemplu, astăzi am discutat cu un coleg de la Imperial College, unul dintre primii noștri parteneri, și el descria AI co-scientist ca pe un fel de partener în munca de cercetare. AI-ul vine cu momente surpriză, propune ipoteze inedite pentru lucruri pe care experții le studiază de mult timp.
Într-un mod pozitiv, este ca și cum colaboratorul tău ar veni cu ceva la care nu te-ai gândit. Cred că AI co-scientist va fi un adevărat partener, care ajută, ba chiar are rol de mentor pentru generațiile tinere de cercetători.
Cred că pe măsură ce aceste instrumente devin din ce în ce mai disponibile, ar trebui să ne așteptăm ca oamenii de știință să pună întrebări tot mai ambițioase. Și să poată valorifica aceste instrumente, așa cum se întâmplă cu orice alt instrument. Vrei să vezi cum să le folosești și cum să le construiești pentru a obține rezultate. Așadar, așteptările noastre vor crește.
Cred că acest lucru va accelera progresul în toate domeniile. De exemplu, avem deja rezultate inițiale în care AI-ul ajută chiar și la întrebări teoretice în informatică.
În același timp, AI devine un instrument de interacțiune activă. Cred că va fi întotdeauna unul care sprijină cercetătorii, care facilitează munca de cercetare și care oferă răspunsuri mai rapide la întrebări tot mai dificile, pe măsură ce trece timpul.
Rep: Care va fi următoarea mare revoluție în AI, dincolo de AI generativ și modelele mari de limbaj? Despre ce vom vorbi peste trei sau patru ani? Există, de asemenea, așteptările legate de AGI, inteligența artificială generală? Unii experți oferă estimări privind momentul apariției ei… peste cinci ani, zece ani.
YM: Ei bine, în primul rând, eu voi încerca să rămân modest în privința capacității noastre de a prezice. Câți dintre noi ar fi putut prezice, acum trei ani, ce se întâmplă astăzi?
Evident, avem de a face cu un progres remarcabil. Dar mai este mult de lucru. Modelele mari de limbaj (LLM) sunt, cu siguranță, inovatoare, și suntem foarte mândri de rolul lor. De exemplu, arhitectura Transformer (N.R.- o arhitectură revoluționară de rețea neuronală artificială) a fost dezvoltată de cercetătorii Google Research, așa că ne mândrim foarte mult cu asta.
Gândiți-vă, de exemplu, la modelele de fuziune (modele de Inteligență Artificială proiectate pentru a combina și a procesa date din mai multe surse). Earth AI, pe care l-am anunțat acum câteva săptămâni, este un model, sau mai bine zis o familie de modele, care ne permite să punem orice întrebare legată de planeta Pământ.
Este vorba despre reunirea modelelor la care lucrăm de ani de zile. Modele care se ocupă cu imagistica, cum ar fi teledetecția, imaginile satelitare și așa mai departe. De asemenea, modele legate de dinamica populației și mobilitate, care analizează unde se află oamenii, coduri poștale, tipare de deplasare, practic orice informație despre oameni, bineînțeles într-un mod anonim și corect.
Sunt incluse și modele importante pentru mediu, legate de inundații, incendii de vegetație, furtuni, valuri de căldură și altele. Am lucrat la aceste modele timp de ani de zile și, desigur, ele se bazează pe multe tipuri de modele care nu sunt neapărat modele de limbaj, ci alte modele despre Pământ, fenomene naturale și populație.
Apoi, le combinăm cu alte surse de date, iar peste ele aplicăm o arhitectură agentic, accel aport de generative AI. În acest mod, oamenii pot pune orice întrebare naturală despre Pământ.
De exemplu, despre logistică: unde ar trebui să îmi planific magazinele pentru a optimiza criteriile X și Y? Sau dacă se apropie o furtună, care comunități vor fi afectate și unde ar trebui să prioritizez evacuările? Și dacă sunt o autoritate, cum să acționez în funcție de vulnerabilitatea populației și capacitatea mea de a ajuta?
Aceste modele vor permite acest lucru. De fapt, avem câțiva parteneri care le folosesc deja pentru diverse domenii, cum ar fi planificarea intervențiilor în dfierite comunități, conectarea acestora, sau în domeniul sănătății publice, dar și pentru întrebări legate de reziliența în situații de criză.
Voi încerca să rămân modest în privința capacității noastre de a prezice. Câți dintre noi ar fi putut prezice, acum trei ani, ce se întâmplă astăzi?
Acesta este un exemplu de platformă bazată pe combinarea mai multor tehnici și care deschide noi oportunități. Suntem încă la început, pentru că, atunci când te gândești la felul în care aceste instrumente ar putea ajuta comunitățile și planeta, rămâne încă mult de lucru. Cred că mai avem încă multe cercetări de făcut, iar acesta este doar un exemplu de domeniu în care trebuie să facem progrese.
Pe o direcție complet diferită, facem eforturi semnificative în domeniul calculului cuantic. Tocmai am atins un reper important, pe care l-am împărtășit acum câteva săptămâni, cu algoritmul numit Quantum Echoes (algoritm informatic dezvoltat de Google Quantum AI), care reprezintă primul avantaj verificabil al calculului cuantic față de cel clasic.
Prin „avantaj” în acest context înțelegem o viteză de aproximativ 13.000 de ori mai mare decât cea estimată pentru cel mai rapid calcul clasic. Acest progres ne ajută să rezolvăm probleme care ne permit să avem o înțelegere mai bună a, de exemplu, comportamentului atomilor într-o moleculă. De asemenea, avem numeroase aplicații potențiale, cum ar fi în spectroscopia RMN, pentru care cercetările sunt deja în desfășurare.
Acesta este un exemplu pentru o nouă componentă, platforma de calcul cuantic. Odată ce va deveni aplicabilă, estimăm că în termen de cinci ani, va deschide numeroase oportunități în domenii precum dezvoltare de noi materiale, medicamente, fuziune și altele, pentru că vom putea genera cunoștințe. Și, posibil, aceste cunoștințe pot fi integrate în modele AI, care ne vor permite să obținem noi perspective.
Înțelegerea noastră despre lume este încă incipientă, iar știința are încă un drum lung de parcurs
În multe privințe, suntem încă la început în capacitatea noastră de a explora științific într-un mod semnificativ. Suntem foarte entuziasmați de progresul pe care îl facem, de exemplu, în înțelegerea creierului. Cred că este o descoperire majoră că, în prezent, putem analiza un țesut de dimensiunea jumătății unui bob de orez. Dar, dacă ne gândim bine, asta reprezintă doar un milionime din ceea ce ne dorim cu adevărat să înțelegem.
Înțelegerea noastră despre lume este încă incipientă, iar știința are încă un drum lung de parcurs. Cred însă că o parte din progresul pe care îl vom realiza va accelera semnificativ, chiar dacă mai avem încă un drum lung de parcurs până să ajungem acolo unde ne dorim.
Rep: Cum vedeți viitoarea interacțiune dintre AI și robotică?
YM: Robotica este una dintre cele mai interesante frontiere de explorat în prezent. Mai întâi, permiteți-mi însă să fac un pas înapoi. Un concept despre AI și, în general, despre tehnologie, la care m-am gândit de ani de zile, este ceea ce îmi place să numesc „inteligența ambientală”. Prin aceasta înțeleg ideea că, atunci când tehnologia este suficient de bună pentru a rezolva o problemă, ea poate să funcționeze pentru tine într-un mod în care nici măcar nu trebuie să îi mai acorzi atenție. Aceasta, pentru mine, este aspirația utilizării tehnologiei.
Aspirația utilizării tehnologiei este ca ea să să funcționeze pentru tine într-un mod în care nici măcar nu trebuie să îi mai acorzi atenție
Practic, avem deja multe exemple de acest tip. Nimeni nu mai este surprins sau fascinat acum când intră într-un lift care te duce automat unde trebuie. Copiii, de exemplu, nici nu mai realizează că mașinile nu ar fi automate sau că ar trebui să iei anumite decizii manual.
Îmi amintesc chiar ziua în care unul dintre copiii mei a venit la mine și m-a întrebat: „Tată, ce se întâmplă cu traducerea asta?”. Avea o propoziție complet greșită de Google Translate. M-am gândit în sinea mea: „Doamne, cu doar câțiva ani în urmă, a avea o traducere automată a unei pagini era science fiction, iar acum el se plânge de o propoziție.”
Pentru mine, aceste exemple arată cum ne adaptăm la tehnologie. Cine ar fi crezut, acum câțiva ani, că vei putea purta o conversație cu AI direct de pe telefon? Și totuși, acum unii oameni chiar fac asta.
Desigur, unele dintre ele sunt încă la început și fac greșeli, dar totuși, progresul tehnologiei și, în mod special, al AI-ului este evident. Când ajunge la stadiul în care este de încredere, funcționează corect și face ceea ce trebuie, devine parte din lucrurile pe care pur și simplu le consideri normale.
De exemplu, oamenii doar caută pe Google lucruri, nu-i așa? Noi am avut un rol important în a face informația accesibilă. Partea din misiunea noastră este să facem informația universal accesibilă și utilă. Cred că am făcut progrese importante în această direcție și oamenii presupun acum pur și simplu că, dacă au nevoie de ceva, doar îl caută pe Google.
Oamenii nu mai au răbdarea de a răsfoi pagini. De asta, AI-ul este integrat într-un mod care oferă o perspectivă generală
Oamenii caută lucruri pe Google. De fapt, oamenii fac mai multe căutări acum, dar pot să pună și mai multe întrebări, și AI-ul este integrat într-un mod care oferă o perspectivă generală, astfel încât nu mai trebuie să răsfoiască pagini. Ei nici nu mai au răbdarea pentru asta.
De exemplu, am fost în conducerea departamentului de „Search” peste un deceniu, și unul dintre proiectele pe care le-am coordonat a fost funcția de completare automată. Practic, începi să tastezi și, boom, primești nu doar sugestii pentru întrebări, ci și răspunsuri directe. De multe ori, tastezi „W” și vezi imediat prognoza meteo, sau alte informații live, fără să mai fie nevoie să cauți mai departe. Scopul este să primești direct ceea ce cauți, dar, desigur, oamenii pun și întrebări mai sofisticate.
Revenind la tema AI, robotica este, evident, foarte interesantă. Dacă ne gândim la lumea fizică, cum putem ajuta efectiv și ce promisiuni poate aduce? Aici apar noi întrebări care trebuie adresate. Facem progrese, desigur, dar în final ne dorim să aducem ajutor și în lumea fizică.
Rep: Credeți că AI ar trebui să fie predat în școli pentru a facilita accesul tinerilor la această tehnologie?
YM: Da, cu siguranță! De ani de zile am considerat că programarea, în general, trebuie să facă parte din educația de bază pentru a înțelege fundamentele. AI face cu siguranță parte din viața noastră, și este important ca tinerii să înțeleagă nu doar cum să-l folosească, ci și să aibă oportunitatea de a fi implicați în evoluția sa.
Într-un fel, oportunitatea de a participa la dezvoltarea tehnologiei astăzi este mai largă decât era în trecut, chiar dacă ne gândim doar la scrierea de cod.
Aceasta reprezintă practic abilitatea oamenilor de a programa. De fapt, folosind diferite abordări, nu mai este neapărat nevoie să înveți toată sintaxa unui limbaj pentru a putea să programezi. Cred că acest lucru va deschide oportunitatea de a dezvolta tehnologie pentru mult mai mulți oameni, care sunt inteligenți, creativi și poate că până acum nu au fost interesați să învețe programare în modul clasic.
Consider că AI este atât de fundamental încât toată lumea ar trebui să înțeleagă măcar la un anumit nivel cum funcționează. În domeniul educației, de exemplu, ieri am participat la un Forum de Educație în Londra, unde am discutat și am publicat, chiar în această săptămână, un document despre rolul AI în viitorul educației.
AI este atât de fundamental încât toată lumea ar trebui să înțeleagă măcar la un anumit nivel cum funcționează
Cred că AI poate juca un rol semnificativ în îmbunătățirea educației și a procesului de învățare în general. De asemenea, putem face mai mult pentru a ajuta tinerii să înțeleagă ce se poate realiza cu AI, atât ca utilizatori, cât și ca viitori dezvoltatori.
Avem o inițiativă numită AI Quest, pe care o dezvoltăm în colaborare cu parteneri precum Raspberry Pi, pentru a permite accesibilitatea AI copiilor încă de la o vârstă fragedă, în diverse moduri. Unul dintre ele este folosirea jocurilor, prin care cei mici pot învăța despre AI într-un mod interactiv și distractiv.
Prin acest joc, copiii încearcă să rezolve problema predicției inundațiilor, despre care am vorbit mai devreme. În același timp, îi punem în rolul unui cercetător Google, care încearcă să rezolve această problemă, și astfel învață să parcurgă câțiva dintre pașii necesari. Astfel, ei pot înțelege puterea și potențialul real al AI și ce se poate realiza cu această tehnologie.
Rep: În contextul AI-ului aplicat în sănătate, care sunt cele mai bune practici pentru a gestiona datele, astfel încât să se asigure transparența cercetării fără a compromite confidențialitatea și valoarea seturilor de date esențiale?
YM: Cred că oportunitatea este uriașă. În primul rând, vedem deja progrese semnificative în acest domeniu. Am depășit un punct de cotitură în utilizarea inteligenței artificiale pentru sănătate, ceea ce este foarte încurajator. Practic, aproape fiecare sistem de sănătate înțelege că poate și ar trebui să folosească AI pentru a aduce îmbunătățiri.
Multe dintre aceste aplicații trebuie implementate la nivel național, dar este esențial să fim foarte atenți la securitatea datelor și la confidențialitate, și să protejăm informațiile sensibile.
Un domeniu pe care îl consider foarte promițător este utilizarea tehnologiilor precum Federated learning (o tehnică de Machine Learningcare permite antrenarea unui model de inteligență artificială pe seturi de date descentralizate) și Differential privacy (un cadru care oferă o garanție măsurabilă a intimității datelor). Acestea permit construirea de modele bazate pe surse de date fără ca datele să părăsească niciodată locația inițială. În plus, modelele pot fi verificate astfel încât să respecte confidențialitatea diferențială, ceea ce înseamnă că nimeni nu poate deduce informații despre datele originale folosite în procesul de învățare al modelului.
Cred că acest tip de tehnologie are un potențial imens pentru societate. Ne oferă posibilitatea de a învăța mai multe din date, pe de o parte într-un mod care protejează informațiile în mod verificabil, și, în același timp, ne permite să descoperim noi perspective care pot aduce beneficii societății. În domeniul sănătății, aceste beneficii se traduc adesea în salvarea de vieți.
Sunt foarte optimist că putem face progrese în această direcție la nivel de societate. Este, desigur, o provocare pentru toți, în domeniul academic, industrie și sectorul public, să colaborăm și să avansăm împreună. Chiar și astăzi, înainte de explozia AI-ului generativ, facem progrese semnificative, deoarece modelele pe care le dezvoltăm valorifică cunoștințele pe care le avem deja.
AI poate fi folosit pentru screening și detecție la nivelul unui expert
De exemplu, încă din 2016 am publicat un articol care arăta că un sistem AI poate detecta retinopatia diabetică la nivelul unui expert. Această afecțiune este tratabilă și poate afecta peste 400 de milioane de oameni la nivel global. Dacă este depistată la timp, poate fi tratată; dacă nu, poate duce la orbire. Problema majoră este lipsa specialiștilor în lume.
Lucrarea noastră, care a fost aleasă ca unul dintre cele mai importante articole medicale ale deceniului de către JAMA, a demonstrat că AI poate fi folosit pentru screening și detecție la nivelul unui expert. De-a lungul anilor, am transpus aceste rezultate în practică prin ceea ce noi numim „ciclul magic” și am reușit să implementăm această tehnologie în colaborare cu parteneri din Thailanda și India.
Și am reușit să transpunem aceste cercetări în realitate. De fapt, cu trei ani în urmă, la Bangkok, am văzut cum pacienții intră într-o cameră, iar în doar două minute stăteau în fața camerei și primeau diagnosticul. Rezultatul era mai precis decât ceea ce primeau anterior de la experți, deoarece acum primeau analiza la nivel de expert în doar două minute, chiar înainte să părăsească laboratorul. Majoritatea pacienților puteau astfel să ia măsuri imediat. În trecut, rezultatele necesitau săptămâni, iar doar unul din cinci pacienți acționa în consecință.
De atunci, am efectuat peste un milion de screening-uri oftalmologice în India și Thailanda și avem parteneriate care urmăresc atingerea a 10 milioane de screening-uri în următorul deceniu. Dacă ne gândim la impactul acestei tehnologii acum zece ani, oportunitățile pentru medicina preventivă sunt uriașe. Și acesta este doar un exemplu. Acum imaginați-vă aplicarea similară pentru alte afecțiuni, cum ar fi cancerul de sân sau cel de piele.
Avem oportunitatea să facem progrese uriașe. Sunt extrem de optimist că AI poate contribui la progrese semnificative în domeniul sănătății și la salvarea de vieți.
De asemenea, folosim modele AI pentru a sprijini conversațiile medicale între personalul sanitar și pacienți. Rezultatele preliminare arată că astfel de instrumente pot îmbunătăți acuratețea diagnosticelor, pot crește empatia în comunicare și pot sprijini mai bine personalul medical. Dacă aceste sisteme vor fi integrate în sistemele de sănătate la scară largă, vor reduce erorile, vor îmbunătăți eficiența și precizia și vor permite extinderea screening-urilor la nivel național.
Acestea sunt doar începuturile, dar ca societate avem oportunitatea să facem progrese uriașe. Sunt extrem de optimist că AI poate contribui la progrese semnificative în domeniul sănătății și la salvarea de vieți.
Rep: Ați scris recent pe platforma X că, pentru a obține o Inteligență Artificială avansată, trebuie să o învățăm să nu mai uite lucrurile importante și să poată învăța continuu, la fel ca un om. Este acesta un pas final în încercarea de a recrea creierul uman?
YM: Ei bine, mai întâi de toate, este o direcție promițătoare. În niciun caz nu înseamnă că am ajuns la o implementare practică. Este vorba despre cercetare; nu am adus încă aceste concepte în realitate. Este important să fim foarte clari în privința asta. Trebuie să continuăm să generăm astfel de idei, să le testăm și să le încercăm.
Chiar și atunci când sunt implementate, acestea reprezintă doar un pas către obiective mai mari, pentru că avem încă un potențial imens de explorat. Gândiți-vă, de exemplu, la modul în care un copil poate rezolva probleme care pentru un adult sunt încă nerezolvate sau care nu au fost încă rezolvate de alții.
În ceea ce privește eficiența, modelele AI pot fi extrem de performante în anumite domenii, de exemplu, unele modele obțin medalii de aur la Olimpiadele de matematică, dar pot eșua la probleme de bază de aritmetică, de nivel școlar elementar.
Așadar, nu putem spune că am încheiat procesul. Am făcut progrese semnificative și sunt cu adevărat entuziasmat de impactul pe care îl are cercetarea noastră, dar mai avem mult drum de parcurs și multe întrebări de explorat în continuare.
Rep: Cum ați comenta știrile senzaționaliste de genul „Cercetătorii au oprit un program AI pentru că s-au speriat, deoarece programul a încercat să preia controlul”? Deformează ele realitate sau sunt chestiuni reale?
YM: Cercetarea AI este un proces foarte atent și foarte bine controlat. Dacă un sistem face ceva neașteptat, cercetătorii opresc experimentul nu pentru că s-au speriat, ci pentru că acesta este modul responsabil de a gestiona siguranța și integritatea experimentului.
Trebuie să înțelegem că AI-ul nu are intenții proprii sau conștiință. Ceea ce vedem sunt comportamente emergente ale algoritmilor, iar oamenii care lucrează cu aceste sisteme acționează preventiv, pentru a proteja siguranța și validitatea cercetării
Mă concentrez cu adevărat pe realitate și pe progresul științific. În același timp, acord foarte multă atenție sentimentelor și modului în care oamenii percep lucrurile, încercând să am conversații și să împărtășesc cum vedem noi anumite aspecte.
Trebuie să menționez că siguranța AI-ului și utilizarea responsabilă a acestuia sunt priorități pentru mine și pentru companie. Google a fost primul care a introdus principii de responsabilitate în AI încă din 2018.
Din punctul meu de vedere, societatea trebuie să fie atentă la implicațiile AI-ului, pentru că acestea afectează practic orice profesie. Tehnologia nouă poate avea efecte pozitive, dar aduce și riscuri pe care trebuie să le abordăm.
AI-ul nu are intenții proprii sau conștiință. Ceea ce vedem sunt comportamente emergente ale algoritmilor
De exemplu, AI-ul va transforma educația, dar trebuie să fim conștienți de provocările și riscurile asociate. Unele sunt provocări tranzitorii, precum adaptarea la noi modalități de învățare, iar altele sunt fundamentale. Cum ne asigurăm, de exemplu, că informația furnizată într-o conversație sau într-un context educațional este corectă și de încredere?
Copiii, elevii, nu trebuie să devină dependenți de tehnologie în gândirea lor. Aceste întrebări nu sunt noi. Îmi amintesc provocările pe care le-a adus introducerea calculatoarelor în școli, acum mulți ani, și mai târziu, discuțiile despre faptul că prin Google poți găsi totul. Cum afectează asta modul în care învățăm?
Cred că ne-am adaptat bine la aceste schimbări și ne-am ridicat așteptările. Generațiile tinere vor fi mai inteligente pentru că au acces mai bun la informație. Generațiile viitoare vor fi și mai pregătite, pentru că vor avea AI care să le asiste în mod personalizat, să le ajute să învețe mai eficient. Dar trebuie să ne adaptăm responsabil. Trebuie să folosim tehnologia într-un mod sigur și etic și să fim atenți la posibilele efecte negative. AI este o tehnologie foarte puternică și trebuie să o tratăm cu seriozitate.
Generațiile tinere vor fi mai inteligente pentru că au acces mai bun la informație. Generațiile viitoare vor fi și mai pregătite, pentru că vor avea AI care să-i asiste
Ceea ce mă entuziasmează cel mai mult la AI este că poate fi un amplificator al ingeniozității umane în toate domeniile. Amplifică capacitățile profesorilor, jurnaliștilor, lucrătorilor din sănătate, oamenilor de știință. De exemplu, când realizăm proiecte cu meteorologi din întreaga lume, modelele noastre Earth AI ajută la prognoze care îi ajută pe cei care salvează vieți. Acești specialiști iau decizii critice și acum au la dispoziție instrumente bazate pe AI care îi ajută în misiunea lor.
AI poate fi folosit chiar și în moduri creative, pentru a extinde capacitățile oamenilor și a-i ajuta să rezolve probleme complexe mai rapid și mai precis.
Uneori, poveștile care rămân cu tine sunt cele mai simple. Acum câțiva ani, am fost la Louvre, la o expoziție cu o pictură de Leonardo da Vinci. Ceea ce m-a impresionat cel mai mult nu a fost pictura expusă, ci o duzină de schițe ale acelei lucrări, toate realizate de ucenicii săi. Și aici este partea fascinantă. Geniul lui Leonardo a fost sprijinit de o întreagă echipă de ucenici care l-au ajutat să transforme ideile în realitate.
Și atunci m-am întrebat: oare, cu AI, nu am putea ajunge la un punct în care să împuternicim fiecare persoană și fiecare profesie, să oferim propriul „atelier de invenții” sau laborator, cu proprii lor „ucenici” digitali care să îi ajute să exploreze și să creeze?
Geniul lui Leonardo a fost sprijinit de o întreagă echipă de ucenici. Nu am putea face același lucru, cu fiecare persoană din lumea asta, pentru a sprijini creativitate?
De exemplu, fiecare profesor ar putea avea un AI care să îl asiste, să ajute elevii cu sarcinile obișnuite sau cu evaluările. Tocmai am vizitat o școală în Accra, Ghana, acum câteva luni, unde am lansat un proiect în care profesorii folosesc modelele noastre pentru învățare. Există și un startup terț care a creat o aplicație pentru a-i ajuta pe elevi cu evaluările. Aceasta este doar o mostră a modului în care AI poate deveni un partener practic și creativ în educație.
Elevii au primit mai mult feedback, la aceeași calitate, pentru că profesorul își putea valorifica mai bine timpul. Profesorul a câștigat câteva ore în programul său, iar elevii au primit feedback zilnic, în loc de doar de două ori pe săptămână. Și asta este doar primul pas.
Așadar, profesorul a avut un asistent AI, unul foarte simplu, dar imaginați-vă ce fel de asistență sofisticată vor putea primi profesorii în viitor. Dacă ne gândim la fiecare profesie și la orice efort pe care îl depunem în viață, AI poate fi un amplificator al ingeniozității umane. Și tocmai asta este ceea ce mă entuziasmează cel mai mult la AI
Rep: Jim Dator, fost profesor la Universitatea Manoa din Hawaii și unul dintre cei mai mari futurologi ai lumii, spunea că atunci când ne gândim la viitor, trebuie să ne gândim la lucruri nebunești (think crazy). Nimic nu este complet previzibil. Din perspectiva AI, acest sfat este încă valabil? Ar trebui să ne așteptăm la ceva „nebunesc” în viitor?
YM: Este foarte greu să prezici viitorul. Ca o glumă, pot spune că orice predicție este dificilă, mai ales când vorbim despre ceea ce urmează să se întâmple.
Totuși, cred că avem și un rol activ în modelarea viitorului. Inteligența artificială este, evident, o tehnologie extrem de puternică și, firesc, există mereu discuții și îngrijorări legate de ea, în special privind AGI, singularitatea și diferitele scenarii de risc, unele chiar catastrofale, de care oamenii se tem.
Cred că aceste scenarii trebuie luate foarte în serios la nivel de societate. De aceea, ar trebui să ne gândim cu atenție la reglementări privind siguranța AI, la modul în care tehnologia poate fi folosită abuziv de actori rău intenționați și, în general, la designul sistemelor de AI astfel încât acestea să deservească umanitatea și societatea.
Din perspectiva mea optimistă, avem un rol în destinul pe care îl construim. Este esențial să ne stabilim obiective corecte și să acționăm responsabil în dezvoltarea tehnologiei. AI este atât de puternică încât este greu de prezis unde va ajunge în câțiva ani, iar atenția noastră trebuie să fie maximă.
Totuși, este deja evident că AI poate salva vieți, iar responsabilitatea noastră include acest lucru. În același timp, abordarea noastră trebuie să fie curajoasă și responsabilă, să fim îndrăzneți, dar să dezvoltăm tehnologia într-un mod sigur și folositor pentru oameni.
