Un exemplu de testare a inteligenței fluide proiectat de Francois Chollet. ARC Prize (detalii în articol)
Mulți consideră că psihologia se ocupă în principal de sănătatea mintală. Ca știință a minții, psihologia a jucat însă un rol esențial în formarea domeniului inteligenței artificiale (IA), oferind cunoștințe esențiale despre cogniție, învățare și comportamentul uman - care au influențat profund dezvoltarea IA.
Aceste contribuții nu doar că au pus bazele IA, dar continuă să-i ghideze evoluția. Studiul psihologiei a modelat înțelegerea noastră despre ce constituie inteligența în cazul mașinilor și despre cum putem aborda provocările complexe și beneficiile asociate acestei tehnologii.
Mașini care imită natura
Originile IA moderne pot fi urmărite până în psihologia mijlocului de secol XX. În 1949, psihologul Donald Hebb a propus un model despre modul în care creierul învață: conexiunile dintre celulele cerebrale devin mai puternice atunci când sunt active simultan. Această idee a oferit un indiciu despre cum ar putea învăța mașinile prin imitarea modului în care natura învață.
În anii 1950, psihologul Frank Rosenblatt a dezvoltat teoria lui Hebb pentru a crea un sistem numit „perceptron”.
Psihologul Frank Rosenblatt a proiectat perceptronul, imitând conexiunile din creierul uman.
Credit: Frank Rosenblatt / Wikimedia
Perceptronul a reprezentat prima rețea neuronală artificială creată vreodată. Se baza pe același principiu ca sistemele moderne de IA, în care calculatoarele învață ajustând conexiunile dintr-o rețea pe baza datelor, în loc să se bazeze pe instrucțiuni programate.
O înțelegere științifică a inteligenței
În anii '80, psihologul David Rumelhart a îmbunătățit perceptronul lui Rosenblatt. A aplicat o metodă numită „backpropagation” (retropropagare), care utilizează principii din analiza matematică pentru a ajuta rețelele neuronale să se perfecționeze prin feedback.
Retropropagarea a fost inițial dezvoltată de Paul Werbos, care a afirmat că această tehnică „deschide posibilitatea unei înțelegeri științifice a inteligenței, la fel de importantă pentru psihologie și neurofiziologie cum au fost conceptele lui Newton pentru fizică”.
Lucrarea din 1986 a lui Rumelhart, realizată împreună cu Ronald Williams și Geoffrey Hinton, este adesea creditată cu declanșarea erei moderne a rețelelor neuronale artificiale. Această cercetare a pus bazele inovațiilor din domeniul inteligenței artificiale denumit „deep learning” (învățarea profundă), cum sunt modelele lingvistice de mari dimensiuni.
În 2024, Premiul Nobel pentru Fizică a fost acordat lui Hinton și lui John Hopfield pentru lucrările privind rețelele neuronale artificiale. Notabil este faptul că, în raportul său științific, comitetul Nobel a subliniat rolul crucial jucat de psihologi în dezvoltarea acestor rețele.
Hinton, care deține o diplomă în psihologie, a recunoscut că se sprijină pe umerii unor giganți precum Rumelhart atunci când și-a primit premiul.
Reflecție de sine și înțelegere
Psihologia continuă să joace un rol important în modelarea viitorului IA. Oferă perspective teoretice pentru a aborda unele dintre cele mai mari provocări din domeniu, inclusiv raționamentul reflexiv, inteligența și luarea deciziilor.
Fondatorul Microsoft, Bill Gates, a evidențiat recent o limitare esențială a sistemelor IA actuale: nu sunt capabile de raționament reflexiv, ceea ce psihologii numesc „metacogniție”.
În anii '70, psihologul specializat în dezvoltarea omului John Flavell a introdus ideea de metacogniție. El a folosit acest concept pentru a explica modul în care copiii dobândesc abilități complexe reflectând asupra propriei gândiri și înțelegând-o.
Decenii mai târziu, acest cadru psihologic atrage din nou atenția ca o potențială cale pentru progresul IA.
Inteligența fluidă
Psihologia este aplicată din ce în ce mai mult pentru a îmbunătăți sistemele de IA, în special pentru a le crește capacitatea de a rezolva probleme noi.
De exemplu, informaticianul François Chollet subliniază importanța inteligenței fluide, pe care psihologii o definesc drept abilitatea de a rezolva probleme noi fără experiență sau antrenament prealabil.
Într-un articol din 2019, Chollet a introdus un test inspirat de principiile psihologiei cognitive pentru a măsura cât de bine pot sistemele de IA să gestioneze probleme noi. Testul – cunoscut sub numele de „Abstract and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence (ARC-AGI)” – a oferit un fel de ghid pentru a face ca sistemele IA să gândească și să raționeze într-un mod mai apropiat de cel uman.
La sfârșitul anului 2024, modelul o3 al OpenAI a demonstrat un succes remarcabil la testul lui Chollet, arătând progrese în direcția creării unor sisteme de IA capabile să se adapteze și să rezolve o gamă mai largă de probleme.
Riscul explicațiilor
Un alt obiectiv al cercetării actuale este de a face ca sistemele de IA să fie mai capabile să explice rezultatele pe care le oferă. Și în acest caz, psihologia oferă perspective valoroase.
Informaticianul Edward Lee s-a bazat pe lucrările psihologului Daniel Kahneman pentru a evidenția de ce ar putea fi riscant să cerem sistemelor IA să se autoexplice.
Kahneman a arătat cum oamenii își justifică adesea deciziile prin explicații formulate după ce au luat acele decizii, explicații care nu reflectă raționamentul lor real. De exemplu, studiile au arătat că hotărârile judecătorilor fluctuează în funcție de momentul în care au mâncat ultima dată – în ciuda convingerii acestora că sunt imparțiali.
Lee avertizează că sistemele IA ar putea produce explicații la fel de înșelătoare. Deoarece raționalizările pot fi înșelătoare, el susține că cercetarea în IA ar trebui să se concentreze pe rezultate fiabile, în loc de justificări.
Tehnologia ne modelează mințile
Știința psihologiei rămâne adesea greșit înțeleasă. De exemplu, în 2020, guvernul australian a propus reîncadrarea acesteia ca disciplină umanistă în cadrul universităților.
Pe măsură ce oamenii interacționează tot mai mult cu mașini, IA, psihologia și neuroștiințele pot deține perspective esențiale asupra viitorului nostru.
Creierul uman este extrem de adaptabil, iar tehnologia modelează modul în care gândim și învățăm. De pildă, cercetările psihologului și neurocercetătorului Eleanor Maguire au arătat că, în fapt, creierele taximetriștilor londonezi sunt modificate fizic de experiența conducerii printr-un oraș complex.
Pe măsură ce IA avansează, cercetările psihologice ar putea dezvălui cum sistemele IA ne pot amplifica abilitățile și facilita noi moduri de a gândi.
Recunoscând rolul psihologiei în inteligența artificială, putem încuraja un viitor în care oamenii și tehnologia colaborează pentru o lume mai bună.
Traducere și adaptare după How psychologists kick-started AI by studying the human mind de Chris Ludlow, lector de psihologie, Swinburne University of Technology, și Armita Zarnegar, lector de știința computerelor, Swinburne University of Technology.
