Sari la conținut

Anca Drăgan, profesoară la Berkeley, despre pasul revoluționar în domeniul roboticii

Am discutat cu Anca Drăgan, cercetătoare în inteligența artificială și profesoară la Universitatea Berkeley.

Inteligența artificială (AI) e noua mare speranță a omenirii pentru prosperitate, vindecarea cancerului, oprirea încălzirii globale sau saltul într-o lume mai echitabilă.

Datorită cercetării din ultimii ani, domeniul nu mai presupune simpla programare a unor mașinării, ci crearea unor roboți care iau propriile decizii și învață.

Lideri internaționali vorbesc despre adaptarea la noul context, în timp ce unii oameni se îngrijorează și analizează scenarii apocaliptice.

Am aflat de la Anca Drăgan cum stau de fapt lucrurile în prezent: care sunt marile oportunități fezabile și care rămân provocările de rezolvat în domeniul AI.

Anca Drăgan studiază și creează inteligență artificială de șapte ani. Conduce un laborator de cercetare în cadrul Berkeley numit "InterACT: Interactive Autonomy and Collaborative Technologies", unde sunt gândiți roboți meniți să interacționeze cu oamenii — un pas dificil în evoluția roboticii, fiindcă presupune ca mașinăria să învețe să ne anticipeze si să își coordoneze acțiunile cu noi.

cafea-ok

Anca Drăgan, foto de: Noah Berger

Laura Ștefănuț: Care sunt mizele roboticii pe care o cercetezi?

Anca Drăgan: În robotică, majoritatea cercetătorilor încearcă să facă roboții cât mai funcționali: să poată naviga dintr-un loc în altul, să poată asambla piese în uzine, să poată deschide ușa frigiderului și așa mai departe.

Dar cu cât roboții devin mai funcționali, cu atât trebuie să începem să ne gândim la cum vor fi folosiți. Asta e partea fascinantă pentru mine în cercetare, că nu lucrăm doar la probleme imediate (asta fac companiile), avem marele privilegiul de a ne gândi la viitorul îndepărtat, la ce probleme vor apărea la un moment dat, poate chiar după decenii.  

Construim roboții ca să poată să ne ajute pe noi, oamenii — să ne conducă de acasă la muncă, să ajute chirurgii cu operații complexe, să ajute persoanele cu dizabilități sau persoanele în vârstă. Asta înseamnă că roboții vor trebui să interacționeze cu oamenii.  

De ce e problematică interacțiunea cu oamenii?

Spre exemplu, când un robot încearcă să pregătească o masă singur, nu contează cum se mișcă atâta timp cât își îndeplinește sarcina și masa e servită. Dar când încearcă să ajute pe cineva să pregătească masa, dintr-o dată apar noi provocări. Oamenii trebuie să poată să îi anticipeze mișcările, spre exemplu. Când colaborăm cu alți oameni, e aproape ca un dans: prezicem ce vor face, să putem să îi ajutăm, ei prezic ce vrem noi. Când gătesc cu logodnicul meu, de obicei anticipează când termin de tăiat salata și îmi aduce un castron în care să o pun. Sau când mă îndrept către aragaz, anticipează asta și nu îmi stă în drum. Aceleași lucruri vor trebui intuite de roboții care împart spațiul cu noi.

Un alt exemplu e o mașină autonomă, care împarte drumul cu pietoni și cu alte mașini, unele conduse încă de oameni. Pentru ca mașinile autonome să devină o realitate, trebuie ca pasagerii să se simtă în siguranță, ca mașina să anticipeze ce vor să facă alți șoferi sau pietoni și cum acțiunile ei vor afecta acțiunile altora. Spre exemplu, când conduc către Berkeley, de multe ori trebuie să schimb banda și să mă bag în fața cuiva, știind că vor încetini puțin că să îmi facă loc. La o intersecție, înaintez un pic să văd dacă ceilalți mă lasă să trec.  

Ca să poată naviga în situațiile din traficul de zi cu zi, mașinile trebuie să "înțeleagă" cum conducem noi și cum reacționăm la ce fac alții. Trebuie să dezvoltăm teorie și algoritmi care să le permită o astfel de înțelegere.  

Care e limbajul prin care creați și comunicați cu inteligența artificială?

Inteligența artificială începe cu matematica. Roboții înțeleg ecuații, asta e limba lor. În România, educația din liceu face o treabă excelentă cu matematica. E un mare potențial pe care sper tare mult că nu o să îl piardă.

Povestește-mi de un moment évrika pe care l-ai avut cu echipa de la Berkeley.

Era seara târziu și lucram la un deadline pentru o conferință. Era vorba de o teorie pentru interacțiune, în care robotul își planifica mișcarea ținând cont de cum aceasta va afecta mișcarea unui om. Am aplicat teoria în contextul mașinilor autonome. Cu ajutorul datelor care analizează oamenii conducând, robotul a învățat și a început să își planifice mișcările proprii, ținând cont de cum vor reacționa (cel mai probabil) șoferii din jur.

Apoi ne-am uitat ce se întâmplă în diverse situații.  

Una dintre situații era la o intersecție. Aici, în Statele Unite, multe intersecții au semn de stop în toate direcțiile și cine vine primul are prioritate. Când vin doi deodată, nimeni nu are prioritate (nu se acordă prioritate de dreapta). E o negociere — câteodată e grea și durează în cazul oamenilor.

Mișcarea pe care a planificat-o robotul ne-a uimit. I-am cerut să găsească o soluție pentru a-l face pe celălalt șofer să treacă primul, cât mai repede. Robotul, care nu avea pe nimeni în spate, a decis să intre în marșarier, a început să se miște un pic înapoi!

A fost foarte surprinzător, pentru că oamenii nu fac niciodată așa ceva. Dar când am analizat situația, ne-am dat seama că această acțiune surprinzătoare face în așa fel încât e mult mai sigur pentru celălalt șofer — e foarte clar că robotul nu intră în intersecție și riscul unei coliziuni e minim.

Am testat acest algoritm în laborator cu participanți și oamenii au trecut mai repede prin intersecție, evitând perioada ciudată de așteptare și ezitarea de tip "treci tu? trec eu? hai că trec eu. Ok, nu, treci tu" ș.a.m.d.  

A fost un moment frumos pentru că robotul ne-a surprins cu un comportament la care nu ne-am fi gândit, dar care a funcționat tare bine în practică. De obicei, companiile rezolvă astfel de situații prin euristici și comportamente codate manual, pentru fiecare situație. Dar robotul nostru și-a dat seama singur cum să genereze astfel de comportamente.   

Ce se dorește să se obțină cu ajutorul AI, care ți se par marile mize?

Se dorește să se obțină o augmentare a capacităților umane. Se dorește să putem genera resurse (de la mâncare până la medicină) mai ieftin și mai ușor. Să ajutăm doctorii să ajungă la diagnosticul potrivit pentru fiecare pacient, să asistăm chirurgii să facă lucruri pe care nu le pot face cu propriile mâini, să ajutăm persoanele cu dizabilități să trăiască independent, să explorăm spațiul și să găsim o casă nouă pentru omenire când va fi cazul. Să producem tehnologii care să ne înțeleagă, să facă viață mai ușoară, să ne elibereze timpul ca să putem să fim mai creativi și să putem să ne concentrăm pe ce ne place și ne motivează. Se dorește să înțelegem mai mult despre fizică, natură, medicină și despre propriul nostru creier. Lista poate continua.  

În ce punct suntem acum în privința dezvoltării Inteligenței Artificiale?

În ultimul timp citim foarte mult în presă despre succese în AI. AlphaGo l-a bătut pe Lee Sedol la jocul Go. În Silicon Valley nu găsești o companie care să nu aibă o echipă de deep learning. Învățarea automată a realizat multe recent datorită accesului la date în volume colosale (spre exemplu miliarde de imagini adnotate cu ce obiecte reprezintă fiecare), datorită procesării mult mai rapide (GPU) și datorită unor avansuri în optimizarea rețelelor neuronale.  

Este ușor să ne uităm la aceste rezultate și să extrapolăm. Dacă un AI e mai deștept la șah (și mai nou la Go) și dacă poate identifica obiecte în imagini, înseamnă că gata, am depășit nivelul oamenilor. Din păcate, suntem foarte departe de asta. Multe probleme implică mai mult decât preziceri pe baza unor exemple: implică decizii, acțiuni, a încerca și a învăța din erori și reușite un nou mod de a te comporta, de a înțelege oamenii.  

Marea diferență dintre go și lumea reală e că în lumea reală nu știm exact ce efect vor avea acțiunile noastre, cum vor schimă situația. Ca o mașină să conducă pe stradă, trebuie să anticipeze ce vor face șoferii din jur. Sistemele AI nu pot să fie doar reactive, trebuie să se gândească înainte la cum vor influența situația (ca să poată lua deciziile) și asta e foarte dificil. 

Jocurile sunt ușoare, pentru că în jocuri știm exact cum se schimbă tabla când muți sau plasezi o nouă piesă. Jocurile se desfășoară într-o lume foarte structurată. Într-un fel, am putea zice că roboții au avantaj în jocuri pentru că totul este structurat într-un mod care este ușor pentru roboți și greu sau neinuitiv pentru oameni — pe când problemele din lumea reală nu beneficiază de aceeași structură.  

La ce putem să ne așteptăm în următoarele două decenii din partea AI?

În robotică, la mașini care se conduc singure.

Multă lume din România mi-a zis că mașinile autonome nu sunt necesare, că e foarte plăcut să conduci. Dar când locuiești într-o țară unde oamenii petrec în medie două ore pe zi în mașină, în mare parte blocați în trafic, condusul nu mai e chiar așa plăcut. Între cercetare, familie și prieteni, cred că am lucruri mai bune de făcut cu timpul meu decât să stau la volan. Condusul  într-o mașină decapotabilă, la amurg, pe o șosea care șerpuiește pe stâncile de lângă ocean, este o imagine idilică. Condusul de zi cu zi e enervant, frustrant, și durează mult prea mult.  

Și mai important, condusul de zi cu zi duce la accidente și decese. Aștept cu nerăbdare mașinile autonome.  

Pe lângă mașini, dronele se descurcă din ce în ce mai bine. Roboți care zboară și fac poze, care supraveghează traficul, care fac inspecții.  

Nu cred că o să avem un robot multifuncțional prea curând, ca în "The Jetsons" (pentru cei care se uitau la Cartoon Network prin anii '90). Acum câteva decenii, aveam prototipuri de mașini autonome în laboratoare — și nici măcar acum nu le avem pe drumuri decât în situații speciale, cum ar fi condusul pe o bandă pe autostradă. Încă nu avem un prototip în laborator pentru roboți multifuncționali care să aibă grijă de copii și bătrâni, să curețe casa și așa mai departe. Cred că avem ceva de așteptat, în special din cauza faptului că fiecare situație e diferită, fiecare casă e diferită, fiecare om e diferit.  

În domeniul AI mai general (nu neapărat în robotică) putem să ne așteptăm la asistenți virtuali care să ne cunoască din ce în ce mai bine și să fie personalizați. Poate la avansuri în stabilirea diagnosticelor medicale și care să ajute cercetătorii să înțeleagă mai multe despre epidemii sau despre cancer. E greu de prezis, dar vom putea face mult în domenii unde avem multe date.  

Care ar fi un exemplu de utilizare a inteligenței artificiale în ziua de azi?

Odată ce avem un algoritm pentru o problemă, nu-l mai numim inteligență artificială. Dar de fiecare dată când cauți ceva pe Google folosești AI. De fiecare dată când Amazon sau Neflix îți recomandă la ce să te uiți sau ce să cumperi, folosești AI. Când vorbești cu Siri sau Google Now, folosești AI. Când Facebook decide ce să îți arate pe news feed, decizia e luată de un AI. Când mașinile (ceva mai noi) decid să frâneze pentru tine, decizia e luată de un AI.  

Va salva AI omenirea?

Cred că ne-ar putea ajuta să ne salvăm.

Ne-ar putea ajuta cu bolile, cu resursele, cu evitarea distrugerii planetei, poate cu găsirea și colonizarea unei noi planete.  

Dar cu cât sistemele AI sunt mai complexe, cu atât trebuie să ne asigurăm că sunt optimizate obiectivele corecte, care sunt în interesul nostru. Se întâmplă foarte multe accidente când nu le dăm obiectivele corecte și ne iau prin surprindere cu soluțiile pe care le găsesc. Filmele SF propun distopii în care roboții “se revoltă”. Dar roboții doar încearcă să optimizeze obiectivele pe care le dăm noi, și principalul risc este că nu o să le dăm obiectivul potrivit.

La Berkeley, Stuart Russell împreună cu mine, Pieter Abbeel, și Tom Griffiths a lansat un centru pentru AI compatibil cu oamenii, pentru a investiga cum roboții sau sistemele AI în general pot colabora cu oamenii pentru a ne asigura că ajungem la obiectivele potrivite.

Cum decurge cercetarea ta, în linii mari?

Cercetarea decurge în felul următor: ne gândim la o problemă nouă, documentăm ce s-a scris despre aceasta și apoi partea cea mai grea — trebuie să găsim un formalism, adică un mod de a formula matematic problema. După ce găsim acest formalism, lucrăm la algoritmi pentru a îl rezolva și asta implică derivații matematice, implementate într-un program pe calculator, testarea pe robot și studii cu participanți care vin în laborator și interacționează cu robotul. De obicei scriem un articol în domeniu pe care îl prezentăm la una dintre conferințele principale în robotică.  

Despre autoare: Laura Ștefănuț este Editorul Secțiunii de Opinii și Analize. A publicat în presa internațională, a primit bursă în programul Balkan Fellowship for Journalistic Excellence 2015 și pentru cercetare în SUA (Professional Fellow 2013). A fost coautoarea unor cărți și rapoarte pe tema mass-media, precum și membră a presei alternative din România. În trecut a lucrat la cotidianul România liberă.

Mai puteți citi:

Revoluția Inteligenței Artificiale

Al treilea război mondial va fi unul cibernetic