Sen ona, arrazoibide eraginkorra eta osasun digitala

30/06/2021 35

Dartmount, ezagutza-trukearen garrantzia.

“Adimen Artifiziala” terminoa eta hura zientziaren zatitzat hartzea 1956ko uztailean eta abuztuan Dartmounthen egindako tailerraren ondorioz sortu zen. John McCarthy (Dartmouth College), Marvin Minsky (Harvardeko Unibertsitatea), Nathaniel Rochester (IBM) eta Claude Shannonek (Bell Telephone Laboratories) informatikaren eta zientzia kognitiboaren arloan gehien errespetatzen diren ahotsetako 20 bildu, aurrerapen garrantzitsu bat egiteko.

Ikaskuntzaren alderdi guztiak edo adimenaren beste edozein ezaugarri, hasiera batean, simulatuko duen makina batean programatzeko bezain zehatz deskriba daitezkeenak. Allen Newellek eta Herbert A. Simonek teoria logikoko makina (“Logic Theorist”) 2 aurkeztu zuten, arrazoiketa automatizatu bat egiteko berariaz diseinatutako lehen programa. Raymond Solomonoff-ek informazio algoritmikoari buruzko aurkezpena egin zuen, edo probabilitateen kalkulua nola lortu, ordenagailuek une horretan egiten zituzten matematika-problema oso zehatzetatik harago joateko.

E. F. Mooreren garapen gehigarria automaten aztertu zen, eta hala egon zen gaur egun erabiltzen den Mooreren makina garrantzitsua. Eta Minskyk geometria lauaren teoremarako diagrama batean egiazkoak ziren adierazpenak soilik frogatzeko ideia aurkeztu zuen. Azken ideia hori Nat Rochester-ek eraman zuen, harekin batera, IBMra, eta Herbert Gelernter kontratatu zuen. Herbert Gelernterrek, John McCarthyrekin aholkulari gisa, aukera eman zion Gelernterri Fortranen zerrendak prozesatzeko hizkuntza garatzeko. 1958an oinarri horrekin, John McCarthyk LISP, “LISt Processor” (Zerrenden prozesamendua) hizkuntza proposatu zuen.

LISPen informatikako ideia asko sortu dira, hala nola zuhaitz-datuaren egitura, baldintzazkoak, errekurtsibitatea eta abar. “IF THEN ELSE” egitura nonahikoa, orain edozein programazio-lengoaiaren funtsezko elementu gisa onartzen dena, McCarthyk asmatu zuen LISPn erabiltzeko, lehen itxura modu orokorragoan ikusi baitzuen (cond egitura). Egitura hori “Smart Contracts” direlakoen programazioaren oinarria da Blockchain garapenetan. Bi alderdiak ados jarri behar diren baldintzazko adierazpenak sortuz, egitura digital bat sortzen da, kontratuzko klausulen kudeaketa eta exekuzioa kontrolatzeko.

Hala, bada, AAko bilakaera biderkatu egin zen, argi eta garbi trukatu eta ezagutza argia sortu baitzuten matematikaren inguruan, eta, zehazkiago, kalkulua eta logika ikerketa aplikatuko eredu batean, ideien, teorien eta teoremen programazioan frogatua, etorkizuneko aukera handiak irekiz ongizate globalari.

Egiantzaren, matematikaren, kalkuluen, logikaren eta hizkuntzaren zehaztasuna.

Denboraren ikuspegitik, 2006an, John McCarthy 3k adierazi zuen sistema askotan egiten ari zen bilakaeran logikako lana murrizten ari zela, kalkulua eraginkorragoa izan zedin. Bai, programazioaren garapena kalkulu konplexuagoak egiten ari zen, McCarthyk, berriz, lana sustatzen jarraitzen du logika osoaren esparruan, hartara, bere arrazoitze-metodoen gainean arrazoitzeko sistemak sortzen jarraitu ahal izateko, arrazoitze eraginkorrari buruz erabakitzeko.

Logika, Aristotelesek sistematizatua, irizpide guztiz arrazionalen arabera pentsamendua artikulatzeko beharrean oinarritzen da. Matematikaren eta eguneroko bizitzako arrazoiketen munduko irizpide logikoek, Dartmount-en mende batzuk geroago landu ziren bezala, logika bitarra behar duten IA programak diseinatzera garamatzate.

1308an, Ramón Llullek “Ars generalis ultima” dokumentua idatzi zuen. Dokumentu horretan, paperean oinarritutako baliabide mekanikoak erabiltzeko metodoa hobetu zuen, kontzeptu-konbinazioetatik abiatuta ezagutza berriak sortzeko. “Ezaugarriaren metodo” berri batez ari gara. Metodo horrek gizakiei aukera eman behar die arrazoibideetarako irisgarriak diren eremu guztietan kalkulatzeko, arrazoibideak zehatzak izan arren, probabilitateak arrazoibidearen egiantz-maila hauteman dezake.

1666an, Gottfried Wilhelm Leibnizek “Dissertatio de arte combinatorio” argitaratu zuen, Llulli jarraituz eta giza pentsamenduaren alfabetoa proposatuz, argudiatuz ideia guztiak kontzeptu sinple gutxi batzuen konbinazioak baino ez direla. Leibniz Christiaan Huygensekin osatu zen, eta hura funtsezkoa izan zen gero kalkulu diferentzial eta integralari buruzko teoriak garatzeko.

Leibnizek aldeztu zuen giza arrazoibidearen konplexutasuna kalkuluen hizkuntzara itzul zitekeela, eta, ulertuz gero, iritzi- eta argudio-desberdintasunak ebazteko konponbide izan zitezkeela. Besteak beste, hizkuntza-baliabideen propietateak eta metodoa deskribatu zituen: juntagailua, disjuntzioa, ukazioa, multzoa, inklusioa, identitatea eta multzo hutsa. Horiek guztiak baliagarriak dira arrazoibide baliozkoak ulertu eta egiteko eta baliozkoak ez diren arrazoibideetatik bereizteko. Haren logika da eredu matematikoaren araberako pentsamenduaren mekanizazio-prozesuko maila garrantzitsuenetako bat.

XXI. mendean, esponentzialki egin da aurrera makinen programazioan, eta erraz konpondu dira arazo konplexuak. Gero eta espezialista gehiago ari dira Ikaskuntza Automatikoan (Machine Learning) lanean, datu-multzo batean patroiak automatikoki detektatzeko eta etorkizuneko datuak aurresateko edo ziurgabetasun-inguruneetan bestelako erabakiak hartzeko.

Probabilitate-sistemaren (Deep Learning) aurrerapenarekin jarraitzen da. Sistema horren bidez, prozesatze-geruza ugariz osatutako eredu konputazionalei abstrakzio-maila anitzeko datuen gainean ikasteko aukera ematen zaie. Eta neurozientziako ikerketa eta garapen zientifikoaren arloak Adimen Artifizialaren forma malguagoa, sendoagoa eta malguagoa lor dezake.

Eragin handiko aurrerapenak gertatzen dira helburu komun batek hainbat pentsalari biltzen dituenean. Pentsalari horiek talde gisa parte hartzea lortzen dute, ezagutza historikoa, funts bakarrak, diziplinak, esperientzia, perspektibak eta serendipiarako tartea bateratuz. Dartmounteko tailerraren gunea ezagutza partekatzea eta ondo definitutako “zer” bati buruzko “nola” ezartzea zen.

Badirudi “zertarako” erantzun azkarra eman behar zaiola pandemia-urte baten ondoren, eta NBEk proposatutako 17 Garapen Jasangarriko Helburuak lehenbailehen lortu behar direla; izan ere, IA holistiko integratzaile eta etikoaren garapenean ezagutza irabaztea izan liteke 2030erako berehalako erantzuna.

  1.  “Una propuesta para el Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence (McCarthy et al, 1955)”).
  2. McCorduck, Pamela (2004), Máquinas que piensan (2a ed.), Natick, MA: AK Peters, Ltd., ISBN 1-56881-205-1, págs. 161-170.
  3. “AI PAST AND FUTURE”, John McCarthy. The Dartmouth Workshop–as planned and as it happened (stanford.edu)
  4. Towards the end of deep learning and the beginning of AGI | Towards Data Science