O barieră matematică ce ar putea limita avansul inteligenței artificiale

Noile cercetări aruncă o umbră asupra promisiunilor de a crea agenți artificiali capabili să înlocuiască pe deplin oamenii în mediul de lucru. Deși investițiile colosale în inteligența artificială se concentrează pe dezvoltarea unor modele din ce în ce mai autonome, un studiu recent publicat de cercetători de la Stanford aduce în discuție limitele fundamentale ale acestor tehnologii.

Începutul unei limite matematice

Majoritatea modelor moderne de inteligență artificială se bazează pe ceea ce se numește modele lingvistice de mari dimensiuni (LLM). Acestea procesează și generează text, învățând din volumuri imense de date pentru a părea inteligente și raționale. Însă, dincolo de aparență, un nou studiu arată că aceste modele pot întâmpina o barieră matematică insurmontabilă atunci când trebuie să realizeze sarcini dincolo de anumite niveluri de complexitate.

Cercetătorii Vishal și Varin Sikka, în lucrarea lor publicată pe arXiv, susțin că „LLM-urile sunt incapabile să ducă la îndeplinire sarcini computaționale și agentice dincolo de un anumit nivel de complexitate”. În esență, când o comandă devine prea complexă pentru resursele de calcul ale unui model, acesta fie eșuează, fie oferă rezultate greșite. Această limita matematică implică faptul că, oricât de performante ar fi, aceste modele au o plafonare, dincolo de care progresele lor devin nesustenabile.

Implicații pentru viitorul agenților AI

Această constatare are un impact direct asupra evoluției agenților AI autonomi, despre care se vorbește tot mai mult în ultimii ani. Companiile din domeniu încearcă să creeze sisteme capabile să înlocuiască complet angajați umani în diverse departamente, de la resurse umane la management de proiect, promițând o automatizare aproape totală a activităților umane. Însă revelată de studiul Sikka, această promisiune se dovedește total nefondată în anumite privințe.

„Un agent AI ar trebui să poată automatiza nu doar sarcinile unui angajat, ci și pe ale tuturor angajaților din departamente conexe”, explică cercetătorii, dar limitarea de calcul impusă de matematică ridică semne de întrebare asupra eficienței acestor sisteme în situațiile complexe și dinamice. În timp ce aceste modele pot excela în generarea unor texte coerente sau în automatizarea unor sarcini repetitive, ele poartă o limitare fundamentală din cauza capacităților lor computaționale.

Ce spun scepticii despre viitorul AI

Nu sunt doar cercetătorii de la Stanford care exprimă scepticism în privința potențialului actual al LLM-urilor. Un alt nume important în domeniu, Yann LeCun, unul dintre pionierii inteligenței artificiale, și-a exprimat în urmă cu câțiva ani dezamăgirea față de direcția actuală a cercetărilor. El consideră că focusul excesiv pe modele bazate pe limbaj și pe învățarea de tip „black box” limitează progresul real în înțelepciunea artificială.

„Ceea ce vedem acum este o fundătură, nu o direcție de dezvoltare a inteligenței adevărate”, a declarat LeCun, fondatorul unui startup dedicat exploring alternative. Aceste opinii sunt împărtășite de o comunitate tot mai mare de cercetători sceptici, care argumentează că LLM-urile sunt capabile doar de un „raționament superficial” și nu pot ajunge vreodată la nivelul de gândire și înțelegere ale unui om.

Perspectivele momentului

Studii recente, alături de vocile altor pionieri în domeniu, întăresc convingerea că progresul în AI trebuie să caute alte drumuri decât cele bazate exclusiv pe modele lingvistice. În timp ce tehnologia va continua să se îmbunătățească și să joace un rol important în inovare, toate semnele indică faptul că nu va fi tehnologia care să depășească pe termen scurt inteligența umană. În lipsa unei revoluții fundamentale, limitele matematice vor păstra AI în sfera unor instrumente impresionante, dar incapabile să compete cu gândirea umană în mod autentic.

Într-o lume în care promisiunile de automatizare totală sunt încă mari, aceste constatări sugerează o abordare mai prudentă și mai realistă, concentrată pe utilizarea AI ca un complement, nu ca un înlocuitor al inteligenței și creativității umane.