Un nou studiu matematic aduce în discuție limitele reale ale inteligenței artificiale moderne. În timp ce companiile din domeniu contină să investească masiv în dezvoltarea „agenților AI”, un semn de întrebare majoră planează asupra eficienței reale a acestor tehnologii, după ce cercetătorii au demonstrat că limbajele modelate pe bază de învățare automată întâmpină bariere incomensurabile în fața unor sarcini complexe.
### Limitele fundamentale ale modelelor lingvistice
Tehnologia care stă la baza tendenței actuale în AI sunt modelele lingvistice de mari dimensiuni (LLM), care au fost promovate drept solutii versatile pentru o gamă largă de activități. Ideea principală este că, dacă aceste modele sunt alimentate cu volum mare de date, ele vor ajunge să dobândească o autonomie aproape umană, capabile să gândească și să acționeze în mod similar oamenilor. În practică, însă, aceste modele se dovedește a avea limite clare, mai ales atunci când vine vorba de sarcini computaționale extrem de complexe sau de raze de acțiune care necesită raționament profund.
Recent, un studiu realizat de doi cercetători, tată și fiu, pune în evidență aceste limite într-un mod clar și matematic. Concluzia lor este că limbajele modelate pe bază de învățare automată sunt incapabile să rezolve sarcini de un anumit nivel de complexitate, fiind fizic și matematic limitate. Potrivit acestora, anumite comenzi sau solicitări care depășesc acest plafon vor duce, inevitabil, la rezultatele incorecte sau complet nereușite ale modelului. În alte cuvinte, nu toate problemele existente în realitate pot fi automatizate sau rezolvate de către aceste tehnologii, indiferent de volumul de date și puterea de calcul folosită.
### Impactul asupra dezvoltării inteligenței artificiale agentice
Pentru moment, majoritatea eforturilor în domeniu vizează crearea unor „agenți AI” capabili să îndeplinească sarcini de la început până la sfârșit, cu aproape zero intervenție umană. În aceste scenarii, un agent AI ar putea, teoretic, să înlocuiască anumite funcții de resurse umane sau să automatizeze procese din alte departamente. Dar autorii studiului susțin că aceste sisteme, deși impresionează prin rapiditate și volum de cunoștințe, au o limitare clară în fața complexității și variabilității reale a mediului de lucru.
„O anumită comandă sau solicitare va necesita un nivel de calcul mai complex decât cel pe care modelul îl poate procesa”, explică cercetătorii, adăugând că, în astfel de situații, modelele fie vor eșua, fie vor produce rezultate inexacte. În contextul dezvoltării AI, acestea ar trebui considerate mai degrabă unelte specializate și nu soluții universale capabile să înțeleagă și să gestioneze singure întregul spectru al activităților umane.
### O perspectivă sceptică din partea liderilor în domeniu
Nu sunt singurii care exprimă această preocupare. Yann LeCun, unul dintre pionierii inteligenței artificiale și unul dintre cei trei „Nași ai AI”, a criticat public orientarea predominantă a cercetării actuale, considerând că focusul excesiv pe LLM-uri e o direcție înfundată. După ce a părăsit Meta, el a fondat un startup pentru a explora alternative mai promițătoare, în speranța de a începe o nouă etapă în cercetarea în AI.
Experții din domeniu înțeleg că aceste limite matematic afirmate recent adaugă o notă de realism într-o industrie adesea înfățișată ca fiind pe punctul de a depăși condiția umană. Alte studii realizate de cercetători de la Apple sau de AI skeptici precum Benjamin Riley arată că modelele bazate pe LLM-uri nu pot, în mod real, raționa, inova sau gândi în sensul tradițional, ci doar imitând anumite aspecte ale intelectului uman. Astfel, se conturează o imagine tot mai clară: tehnologia actuală nu e suficientă pentru a produce o inteligență artificială cu adevărat autonomă și conștientă.
Chiar dacă cercetările continuă, pășind în direcții noi sau rafinând modelele existente, trebuie să ținem cont că limitele matematice și practice acestea vor plasa un plafon inevitabil în înălțarea AI-ului. În condițiile în care scepticismul privind potențialul full-automata al unor sisteme AI devine tot mai răspândit, iar personalități eminente din domeniu își exprimă public îngrijorarea cu privire la direcție și riscuri, nu este de mirare că, la nivel global, dezbaterile despre limitele și responsabilitatea AI prind tot mai multă rădăcină în mediul științific și în cel politic.
