Google DeepMind susține că a realizat o descoperire „istorică” în domeniul inteligenței artificiale (IA), similară cu victoria computerului Deep Blue asupra lui Garry Kasparov la șah în 1997 și cu victoria unei inteligențe artificiale asupra unui campion uman la Go în 2016, scrie The Guardian.
O versiune a modelului de IA Gemini 2.5 al companiei a rezolvat o problemă complexă din lumea reală care i-a pus în dificultate pe programatorii umani, devenind primul model de IA care a câștigat medalia de aur la o competiție internațională de programare organizată la începutul acestei luni în Azerbaidjan.
Într-o performanță pe care compania de tehnologie a numit-o „un salt profund în rezolvarea problemelor abstracte”, a fost nevoie de mai puțin de jumătate de oră pentru a calcula cum să se evalueze un număr infinit de posibilități pentru a trimite un lichid printr-o rețea de conducte către un set de rezervoare interconectate. Scopul era să se distribuie cât mai repede posibil.
Niciuna dintre echipele umane, inclusiv cele mai performante din universitățile din Rusia, China și Japonia, nu a reușit să rezolve problema.
Modelul de IA a eșuat în două dintre cele 12 sarcini care i-au fost atribuite, dar performanța sa generală l-a clasat pe locul al doilea din 139 dintre cei mai buni programatori de nivel universitar din lume. Google a declarat că a fost un „moment istoric, un pas către AGI [inteligența artificială generală]”, care este considerată pe scară largă inteligența la nivel uman într-o gamă largă de sarcini.
„Pentru mine, este un moment echivalent cu Deep Blue pentru șah și AlphaGo pentru Go”, a declarat Quoc Le, vicepreședinte Google DeepMind. „Mai mult decât atât, raționamentul se îndreaptă mai mult către lumea reală, nu doar către un mediu limitat [cum ar fi șahul și Go] ... Din acest motiv, consider că acest progres are potențialul de a transforma multe discipline științifice și inginerești.” El a menționat proiectarea medicamentelor și a cipurilor.
Modelul este o IA de uz general, dar a fost special antrenat pentru a rezolva probleme foarte dificile de codificare, matematică și raționament. Acesta a funcționat „la fel de bine ca unul dintre cei mai buni 20 de programatori din lume”, a declarat Google.
„Rezolvarea sarcinilor complexe la aceste competiții necesită raționament abstract profund, creativitate, capacitatea de a sintetiza soluții noi la probleme nemaivăzute până acum și o scânteie autentică de ingeniozitate”, a declarat compania.
Înainte ca detaliile să fie făcute publice, Stuart Russell, profesor de informatică la Universitatea din California, Berkeley, a declarat că „afirmațiile privind importanța epocală par exagerate”. El a spus că sistemele de IA au avut rezultate bune la sarcinile de programare pentru o perioadă de timp și că reușita Deep Blue în domeniul șahului „nu a avut practic niciun impact asupra lumii reale a IA aplicate”.
Cu toate acestea, el a spus că „pentru a răspunde corect la o întrebare ICPC (The International Collegiate Programming Contest), codul trebuie să funcționeze corect (cel puțin într-un număr finit de cazuri de testare), astfel încât această performanță poate indica un progres în direcția creării unor sisteme de codare bazate pe IA suficient de precise pentru a produce cod de înaltă calitate”.
El a adăugat: „Presiunea asupra companiilor de IA de a continua să revendice descoperiri revoluționare este enormă”.
Michael Wooldridge, profesor Ashall în domeniul bazelor inteligenței artificiale la Universitatea din Oxford, a spus că pare o realizare impresionantă și că „este interesant să poți rezolva probleme la acest nivel”. Dar el a pus sub semnul întrebării câtă putere de calcul era necesară. Google a refuzat să răspundă, în afară de a confirma că era mai mult decât disponibil pentru un abonat mediu la serviciul său Google AI Ultra, în valoare de 250 de dolari pe lună, care utilizează versiunea ușoară a Gemini 2.5 Deep Think în aplicația Gemini.
Dr. Bill Poucher, director executiv al ICPC, a declarat: „Gemini s-a alăturat cu succes acestei arene și a obținut rezultate de nivel auriu, marcând un moment cheie în definirea instrumentelor de IA și a standardelor academice necesare pentru următoarea generație.
Frank Rosenblatt, un academician de la Universitatea Cornell, a calculat că ar trebui să fie posibilă crearea unui „automat care percepe și recunoaște”. El l-a numit Perceptron și a spus că un sistem electronic ar putea învăța să recunoască tipare în informații optice, electrice sau tonale „într-un mod care ar putea fi foarte similar cu procesul de percepție al unui creier biologic”. În anul următor, el a construit dispozitivul, care avea dimensiunea unei camere mici. Acesta a fost considerat una dintre primele descoperiri în domeniul inteligenței artificiale bazate pe rețele neuronale.
În mai 1997, Big Blue de la IBM a devenit primul sistem informatic care a învins un campion mondial la șah într-un meci desfășurat în condiții standard de turneu. L-a învins pe Garry Kasparov într-un moment care a devenit un punct de inflexiune în puterea de calcul, dar competiția a fost strânsă. Kasparov a câștigat primul joc, Deep Blue al doilea, urmat de trei remize. Deep Blue a câștigat jocul 6, asigurându-și victoria. A demonstrat cum puterea de calcul brută poate crea un sistem capabil să învingă un om, chiar dacă într-o sarcină limitată. „Computerul este mult mai puternic decât se aștepta cineva”, a spus Kasparov, recunoscând înfrângerea.
Go este unul dintre cele mai complexe jocuri create vreodată, iar unul dintre cei mai buni jucători din lume era Lee Sedol, un profesionist sud-coreean. În 2016, DeepMind, compania britanică de IA înființată de Demis Hassabis, l-a provocat cu computerul său AlphaGo. A câștigat cu 4-1, iar unele dintre mișcările sale păreau să demonstreze o gândire cu adevărat originală. Mișcarea 37, în special, a rămas în istorie. Hassibis a declarat: „Ar putea fi prima viziune a unui viitor luminos și îndrăzneț, în care umanitatea valorifică IA ca un nou instrument puternic, ajutându-ne să descoperim noi cunoștințe care pot rezolva unele dintre cele mai presante probleme științifice ale noastre.”
O altă descoperire revoluționară a lui Hassibis și DeepMind a fost un program de IA care poate prezice modul în care proteinele se pliază în forme 3D, un proces extrem de complex, fundamental pentru înțelegerea mecanismului biologic al vieții. Royal Society, instituția științifică londoneză cu o vechime de 360 de ani, l-a numit „un progres uimitor”.
Când cercetătorii știu cum se pliază o proteină, pot începe să descopere mistere precum modul în care insulina controlează nivelul zahărului din sânge sau modul în care anticorpii combat virusurile. După alte iterații, sistemul i-a ajutat pe Hassibis și colegul său John Jumper să câștige împreună premiul Nobel pentru chimie în 2024.
Citește și:
OMC: Inteligența artificială va contribui la dezvoltarea comerțului global. Importurile și exporturile se vor majora cu 37%