Studiu surprinzător contestă viitorul AI: limitele matematicii pun piedică inteligenței artificiale avansate
De-a lungul anilor, tehnologia AI a fost prezentată ca fiind pe cale să transcede limitele umane, pregătită să automatizeze o gamă tot mai largă de activități, de la resurse umane la proiectare tehnică. Însă un studiu matematic răstoarnă acest ultim discurs optimist, indicând faptul că modelele de inteligență artificială de ultimă generație, precum cele bazate pe modelele lingvistice mari (LLM), au limitări fundamentale care le pot împiedica să atingă un nivel real de autonomie sau conceptualizare.
Capcana matematicii: de ce limitele LLM-urilor devin evidente
Modelele lingvistice de mari dimensiuni sunt, în esență, algoritmi de învățare automată capabili să proceseze și să genereze limbaj natural, alimentați cu cantități uriașe de date. Încercarea industriei de AI de a le face să devină agenți „autonomi” se bazează pe credința că, dacă aceste modele vor fi alimentate suficient,ele vor ajunge să gândească precum oamenii, sau chiar mai bine. Dar noul studiu, elucidat de cercetătorii Vishal și Varin Sikka, arată contrariul, și o face pe bază de o demonstrație matematică solidă.
Studiul sugerează că aceste modele au o limită în abilitățile lor de a realiza sarcini computaționale dincolo de un anumit nivel de complexitate, un plafon matematic clar, dificil de depășit. Mai precis, dacă o anumită comandă sau sarcină necesită un nivel de calcul mai avansat decât cel pe care modelul îl poate procesa, acesta va fie să nu o finalizeze deloc, fie să o execute greșit. În termeni simpli, chiar dacă modelele pot părea inteligente, ele nu vor putea depăși un anumit prag de dificultate, făcut evident de limita matematică fundamentală la care ajung, indiferent de volumul de date pe care este alimentat.
De la scepticism la schimbări în cercetare
Această avertizare matematică vine într-un context în care mulți cercetători, inclusiv unii considerați vârf de lance în domeniu, și-au exprimat deja nemulțumirea față de direcția actuală a AI, bazată preponderent pe LLM-uri. Yann LeCun, unul dintre pionierii inteligenței artificiale și un reputat „Naș al AI”, a părăsit recent Meta, revendicând că această direcție reprezintă o fundație greșită pentru cercetare.
„Cred că actuala strategie de bază, concentrată exclusiv pe modelele lingvistice, va duce la o fundătură”, a declarat LeCun, care a fondat propria companie pentru a explora metode alternative. Acest scepticism nu este singular. Studii efectuate anul trecut de cercetători de la Apple, precum și declarații ale experților precum Benjamin Riley, indică faptul că modelele LLM, oricât de avansate, nu pot oferi raționament real sau gândire cu semnificație profundă, ci doar o simulare a acestor procese.
Între timp, o serie de cercetări și opinioni din comunitatea științifică au închegat un val de critique, sugerând că actuala tehnologie nu va putea atinge, în cele mai bune cazuri, un nivel de inteligență comparabil cu cel uman în perspectiva imediată. Chiar și Elon Musk, un susținător entuziast al provocărilor și potențialului AI, și-a exprimat recent scepticismul privind promisiunea că inteligența artificială va depăși creierul uman până la finalul anului.
Pe fondul acestor evidențe, viitorul AI pare să fie definit mai mult de limitele matematice fundamentale decât de ambițiile industriei sau de promisiunile tehnologice de tip „când vom fi gata”. În timp ce cercetarea continuă, tot mai mulți experți par a fi de acord că trebuie regândite aspirațiile legate de autonomia completă a IA, iar direcțiile de dezvoltare vor trebui ajustate pentru a ține cont de aceste limite matematice inerente.
