Știința omului modern, între vis și limită – interviu cu dr. ing. Ștefan Trăușan-Matu, profesor la Facultatea de Automatică și Calculatoare, Universitatea „Politehnica” București

Inteligența artificială a fost unul din domeniile de mare rafinament ale științei în secolul trecut. Mai ales în anii ’70, acest domeniu a alimentat nemăsuratele orgolii ale științei. Așa s-a ajuns ca știința să impună ideea că puterea omului este nelimitată. Totul, în lumea omului din Occident, dar și din Răsăritul comunist, părea a fi explicat și controlat. Profesorul Ștefan Trăușan-Matu, unul din cunoscătorii de profunzime ai domeniului inteligenței artificiale, face o scurtă istorie critică a acestuia, arătându-i fireștile sale limite, după cum informează „Ziarul Lumina”.

Domnule profesor Trăușan-Matu, știu că aveți o experiență ca profesor la Politehnică, aveți experiență în cercetare, ați publicat un număr mare de lucrări despre domeniul inteligenței artificiale. Cum ați ajuns să vă ocupați de inteligența artificială?

Sunt profesor la Catedra de Calculatoare din Universitatea ‘Politehnica’ din București și cercetător principal la Institutul de Cercetări în Inteligență Artificială al Academiei. Pot spune că am crescut aproape odată cu preocupările pentru inteligența artificială. Acest domeniu al informaticii a apărut cu doi ani înainte de a mă naște și am prins, când eram elev, o mare eferverscență în literatura SF și în cinematografie în imaginarea de tot felul de roboți și poate și asta a contat în direcția pe care am urmat-o. Ca o paranteză, spun asta și pentru a evidenția modul cum poate fi influențată viața cuiva de ceea ce vede în filme, la televizor sau (acum) pe web. După facultate am lucrat în cercetare în acest domeniu, am predat cursuri, iar acum, la maturitate, văd lucrurile nuanțat, știu cam ce s-a făcut și văd destul de clar, sper, limitările atât de acum, cât și cele viitoare.

E vorba doar de o aventură, în imaginar, gen SF, sau inteligența artificială ține de domenii clasice ale cunoașterii?

Am fost atras în tinerețe de domeniul inteligenței artificiale nu numai datorită imaginarului indus de fenomenul SF, ci și datorită fascinației de a crea ‘mașinării’ automatizate, pe de o parte, și de rigoarea raționamentelor matematice și logice pe de alta. În același timp, am fost întotdeauna atras de filosofie, de întrebările referitoare la ce este existența și ce se poate cunoaște. La atracția mea pentru matematică, tehnică și filosofie trebuie să adaug însă și contextul educației și experienței religioase primită în familie. Casa unde s-a născut mama mea, unde mă duceam vara în vacanțe, era vizavi de biserica satului, unde era preot paroh unchiul meu. Mă duceam foarte des la biserică acolo. Duminica stăteam cu el în altar, iar în casa lui zilnic veneau țărani să le citească rugăciuni pentru diverse probleme. În plus, familia și persoane străine mi-au spus multe lucruri deosebite despre bunicul meu, tot preot de țară, unul din puținii cu facultate din acea zonă la începutul secolului trecut.

La noi, prin anii ’60-’70, se inocula ideea că puterea omului este nelimitată

Ați putea să ne dați un răspuns despre limitele cunoașterii științei în contextul multor avânturi ale oamenilor de știință din secolul XX, care au exprimat orgolii nemăsurate? Cum a fost perioada anilor â70, în domeniul inteligenței artificiale?

Prin anii ’60-’70, părea evident pentru toți că vom putea construi, până în anul 2000 (care atunci părea foarte îndepărtat!), orice ne putem imagina, că putem schimba natura construind, de exemplu, baraje imense de apă, care să elimine deșerturile, centrale nucleare mari, care să încălzească toate localitățile și mici centrale nucleare, pe care să le putem pune oriunde (în automobile sau chiar în aparate casnice), că puteam construi orașe locuite pe alte planete și câte și mai câte. La noi mai era și influența propagandei comuniste, care inocula ideea că puterea omului este nelimitată, că totul poate fi explicat și controlat prin știință, inclusiv în domenii umaniste ca istoria sau sociologia. O imagine foarte răspândită atunci era cea a unui om care are în mână un atom, reprezentat ca un sistem planetar (reprezentare care este de fapt greșită), ca un fel de Prometeu modern. Optimismul în puterea nelimitată a omului, a științei, care-i totodată și rădăcina fantasmei comunismului, este însă o idee mult mai veche. Dacă secolul al XIX-lea a fost probabil apogeul încrederii în știință, secolul trecut a adus dovezile limitării ei: teorema lui Goedel, principiul de incertitudine, teorema opririi a lui Turing. Pe de altă parte, tot secolul trecut a arătat la ce nenorociri pot duce ingineriile sociale comuniste și fasciste. Nu am alăturat întâmplător știința, gândirea umană și comunismul. Istoricul Lucian Boia descria foarte bine în cartea ‘Mitologia științifică a comunismului’ rădăcinile comunismului în pozitivism, în ideea de a vedea matematica drept o religie.

Când lucrurile se complică în fizică, problema se pasează altor ramuri

Vă rog să faceți o sinteză a ideilor pe care le-ați expus în volumul colectiv ‘Repere patristice în dialogul dintre teologie și știință’.

În volumul colectiv ‘Repere patristice în dialogul dintre teologie și știință’, apărut anul trecut la Editura ‘Basilica’ a Patriarhiei Române, am încercat să delimitez mai multe categorii de limite ale științei. De exemplu, l-am citat pe Charles H. Townes, unul dintre inventatorii laserului, laureat al Premiului Nobel, care spunea că există încă foarte multe lucruri necunoscute în fizică, cum ar fi faptul că știm lucruri concrete doar despre un mic procent din materia din Univers. Există materie despre care, datorită comportamentului cosmologic, știm că există, dar nu știm ce este. O altă necunoscută a fizicii este că mecanica cuantică și relativitatea generală se pare că nu sunt consistente una cu alta. O a doua limită de care am discutat în acel volum este complexitatea: Ce putem modela matematic sau studia cu fizica sunt fenomenele simple, elementare. Cum spunea Noam Chomsky, când lucrurile se complică doar un pic, problema se pasează din fizică chimiștilor, apoi biologilor, sociologilor și istoricilor, în aceste ultime cazuri nemaifiind vorba de legități matematice sau fizice care pot fi descrise formal. O altă limită este dată de faptul că s-a demonstrat matematic că anumite probleme nu pot fi rezolvate. Este vorba, cum spuneam mai devreme, de teorema lui Goedel, de exemplu, care spune că dacă un sistem formal este suficient de complex încât include aritmetica, el conține cel puțin o afirmație care nu poate fi demonstrată. Există și limite de certitudine date de faptul că tot timpul în știință sunt făcute ipoteze și legile sunt construite pe baza inducției, plecând de la datele unor experimente. În sfârșit, nu trebuie să uităm că oamenii de știință au limitări date de natura umană, de datele simțurilor și a raționamentelor. Cine ne garantează că putem percepe toate mărimile care să ne asigure că putem reconstrui rațional lumea?

Ce s-a gândit și ce s-a făcut în domeniul inteligenței artificiale pe plan mondial, în ultimul timp? Ce s-a făcut la noi, în această perioadă, și ce se mai face?

Realitatea a arătat că au fost mult prea optimiste idealurile inteligenței artificiale de a imita capacitățile umane până în anul 2000, cum prognoza Alan Turing, cel care este autorul modulului matematic care stă la baza calculatoarelor. Este semnificativ că, dacă acum circa 25 de ani se vorbea de omniprezența sistemelor, care vor înlocui experții umani, acum, în informatică, se vorbește de importanța factorului uman… Poate exemplul cel mai sugestiv este traducerea automată. Se spunea, prin anii â50, că, în circa zece ani, se vor face programe de calculator, care vor traduce textele dintr-o limbă în alta. Au trecut 50 de ani și toți vedem performanțele pe care le are Google în traducere… Este adevărat că ne ajută, dar în nici un caz nu te poți baza pe traducere, dacă nu știi limba în care traduci, deoarece de multe ori rezultatele sunt hilare, ca să spun un eufenism. Nu mai spun, dacă se folosesc metafore… Istoria inteligenței artificiale are câteva etape distincte. În anii â60, se spera la obținerea de programe de calculator și roboți inteligenți, prin mecanisme de raționament puternice, care foloseau tehnici de demonstrare automată de teoreme. Acest scop s-a dovedit iluzoriu, astfel că, în anii â70-â80, accentul s-a mutat de la mecanisme puternice de raționament la dezvoltarea de baze de cunoștințe cât mai cuprinzătoare, reprezentate în limbaje formale. Problema apărută în acest nou context a fost cum se pot extrage și tezauriza cunoștințele de la oameni sau din cărți. Această problemă a evidențiat că multe cunoștințe nu pot fi verbalizate, formalizate, sunt tacite. De asemenea, a apărut ideea că există și cunoaștere construită social, care nu este în mintea doar a unui singur om. Se lucrează acum mult cu sisteme multiagent, care simulează societățile umane și se speră să se obțină rezultate, dar încă nu este clar dacă problemele fundamentale vor fi rezolvate. Tot în anii â80, au apărut și încercări de a folosi modele, care imită rețelele neuronale din creierul uman. S-au obținut câteva rezultate în recunoașterea de imagini sau voce. Rețelele neuronale fac parte dintr-o categorie mai mare de instrumente, așa-numite de învățare automată, care pot detecta regularități, paternuri în volume, uneori foarte mari de date (‘data mining’).

Mulți studenți ai universităților românești își continuă studiile cu succes la mari universități din lume

Ce se face la noi în domeniul înaltelor tehnologii? Cum evoluează lucrurile în marile instituții, Academie sau universități?

La noi în țară, există cercetări de valoare în inteligența artificială în universitățile importante (din București, Iași, Cluj, Craiova, Timișoara, Galați și altele) și la Institutul de Cercetări în Inteligență Artificială al Academiei. Din câte știu, și în alte domenii ale tehnologiei de vârf există cercetări de valoare. Acum se poate merge la conferințe, sunt mulți care au făcut doctorate în universități de prestigiu și unii s-au întors sau colaborează cu cei din țară. Situația este însă departe de a fi perfectă. Încă de multe ori nu ai bani să te duci la conferințe în străinătate. În cazul nostru, al informaticienilor, de cele mai multe ori ai nevoie doar de un calculator ca să faci cercetare, dar în alte domenii probabil că situația e foarte diferită. Sunt necesare aparate, materii prime, care uneori pot fi foarte scumpe. O altă problemă, mai ales în informatică, este faptul că salariile în cercetare și învățământ sunt extrem de mici, comparativ cu cele din străinătate și chiar cu cele de la firmele private de la noi. Asta face ca să nu avem în cercetare pe cei mai buni absolvenți. O altă problemă este situația existentă în mass-media, care demonetizează cercetarea și mai ales seriozitatea. Foarte rar vedem la televizor sau în ziare adevărați oameni de știință și de cultură. Suntem asaltați de discuții politice interminabile, de divertisment de foarte proastă calitate, de pseudooameni de știință care prezic tot felul de evenimente.

Cât de pregătit este învățământul tehnic de la noi ca să ofere terenul pentru performanțe în domeniul tehnic de vârf? Faceți referire la generația tinerilor cercetători, apoi la modul cum au fost organizate instituțiile de învățământ superior.

Sunt universități care pregătesc studenții la un nivel corespunzător, lucru dovedit și de mulții absolvenți care continuă cu succes la universități de mare prestigiu de oriunde în lume. Sunt însă și multe locuri unde nu se face mai nimic… Cred că trebuie făcute multe lucruri pentru îmbunătățirea învățământului superior. În primul rând trebuie făcute clasamente ale universităților și facultăților, după rezultatele obținute de absolvenți și de profesori. În funcție de aceste clasamente ar trebui făcută o finanțare diferită, în care să se sprijine instituțiile de excelență. Trebuie însă regândite și criteriile de apreciere a activității științifice, de cercetare, pentru că altfel ajungem la rezultate aberante, de exemplu, ca o universitate de abia înființată, la care absolvenții reușesc cu greu să se angajeze, ca să nu mai vorbim de continuarea prin masterate sau doctorate la universități internaționale de prestigiu, să fie în top în detrimentul uneia foarte cunoscute prin rezultatele concrete. Mă refer la ceea ce s-a încercat acum câțiva ani la noi, prin introducerea criteriului de apreciere a activității în cercetare prin numărul de articole indexate în baza de date internațională ISI. Este o idee care a fost inițial bună, dar care a fost deturnată prin faptul că au apărut imediat în țară un număr de reviste indexate ISI la care se publică articole lipsite de valoare. Precizez că nu este extrem de greu să indexezi o revistă în baza de date ISI, ce e mai important este că de abia după câțiva ani se fac evaluări ale impactului acelei reviste. În plus, multe din conferințele internaționale de vârf nu apar în această bază de date. În instituțiile din SUA, de exemplu, nu se ia în considerare criteriul ISI, ci se face o clasificare a conferințelor și revistelor pe domenii. De exemplu, în domeniul inteligenței artificiale sunt doar 4-5 conferințe de primă clasă (care nu sunt indexate ISI), câteva de clasa a doua etc. Același lucru se face și în unele țări europene, cum ar fi Franța.

În ce măsură ne avantajează faptul că frontierele sunt transparente, că putem aduce modele de învățământ, care să ne fie de folos, sau modele de organizare în domeniul cercetării științifice și tehnice?

A contat și contează foarte mult. Încă din anii ’90, mulți profesori și cercetători au beneficiat de burse, care le-au permis să vadă cum se fac învățământul și cercetarea în alte părți. De asemenea, au putut participa la proiecte europene de cercetare (prin competiție cu alte universități). De exemplu, și eu am fost la stagii Tempus în 1996, în Olanda, iar în 2005 am câștigat o bursă Fulbright la Philadelphia, SUA. Am participat la mai multe proiecte europene. Nici nu vă închipuiți ce utile sunt aceste schimburi. Contează enorm să vezi ce și cum fac alții, să raportezi la ce faci tu și să încerci să aplici ce ai văzut. Contează și existența internetului și a webului. De exemplu, oricine poate vedea pe web înregistrările cursurilor de la Massachussets Institute of Technology (MIT), cea mai cunoscută universitate tehnică din lume.

Ce puteți spune de starea de spirit a tinerilor, studenților, cercetătorilor, cărora domeniul tehnicii ar putea să le deschidă mari orizonturi și la noi?

Din nefericire, foarte mulți tineri vor doar să plece în altă țară și foarte puțini se mai întorc. Asta se datorează și situației economice, dar și crizei morale și etice și lipsei valorilor, a modelelor. Cum spuneam și mai sus, în special televiziunile au aici un rol extrem de negativ. Nicăieri în lumea civilizată nu vezi atât prost-gust și subcultură.

În ce măsură hobby-urile dumneavoastră țin seama de activitățile științifice?

Principalul meu hobby este cercetarea. Foarte mult timp citesc, scriu și mă gândesc la problemele pe care le investighez. Acum mulți ani citeam multă literatură, dar în ultimii ani am fost extrem de implicat în proiecte. Vreau ca în viitorul nu prea îndepărtat să îmi impun să am mai mult timp și pentru citit altceva decât ce fac la proiecte și cursuri. Este adevărat însă că fac cercetări interdisciplinare și mai citesc și altceva decât informatică, de exemplu, sociologie, chiar și filologie, deoarece mă ocup de problema înțelegerii textelor. Am însă și alte hobby-uri. Unul foarte important este muzica, în special cea simfonică și jazz-ul, dar ascult de multe ori cu plăcere, când lucrez, și clipuri pe VH1. Spun că este important pentru că mă ocup și în cercetările mele de muzică legată de calculatoare. Alt hobby este mersul pe jos, atât în București, cât și în alte orașe în care mă duc. În sfârșit, îmi place să fac fotografii. Când eram în liceu chiar le și developam acasă, într-un laborator improvizat.

Ștefan Trăușan-Matu, carte de vizită

Ștefan Trăușan-Matu (n. 1958) este profesor universitar și conducător de doctorat la Facultatea de Automatică și Calculatoare din Universitatea Politehnica București, titularul cursurilor Interfețe evoluate om-calculator, Prelucrarea limbajului natural, Sisteme Adaptive și Colaborative, Analiza Algoritmilor și Proiectarea Algoritmilor și cercetător principal I la Institutul de Inteligență Artificială al Academiei. Ca profesor invitat, a predat la universități din: SUA, Franța, Olanda, San Marino, Puerto Rico etc. A fost șeful Laboratorului de Sisteme Experte din Institutul de Cercetări în Informatică și director adjunct al Centrului de Cercetări Avansate în Învățare Automată, Prelucrarea Limbajului Natural și Modelare Conceptuală al Academiei Române. Domeniile de bază ale cercetărilor sale sunt: sisteme om-calculator interactive și colaborative, e-learning, semantic web, a sistemelor bazate pe prelucrarea cunoștințelor, inteligență artificială, filosofie, psihologia interacțiunii om-calculator și relația religie-știință. A publicat 14 cărți (Programare în Lisp; Inteligență artificială și web semantic, Ed. Polirom, 2004; Sisteme inteligente de instruire, Ed. PolitehnicaPress, 2005; Hermeneutica și ontologia calculatoarelor, Ed. Tehnică, 2001; Interfațarea evoluată om-calculator, Ed. MatrixRom, 2000 etc.), 18 capitole de carte și peste 160 de articole despre inteligența artificială, sistemele om-calculator interactive și colaborative, apoi, filosofie, psihologie și dialog ortodoxie-știință.

Comentarii Facebook


Știri recente