Ştiinţa omului modern, între vis şi limită

Inteligenţa artificială a fost unul din domeniile de mare rafinament ale ştiinţei în secolul trecut. Mai ales în anii '70, acest domeniu a alimentat nemăsuratele orgolii ale ştiinţei. Aşa s-a ajuns ca ştiinţa să impună ideea că puterea omului este nelimitată. Totul, în lumea omului din Occident, dar şi din Răsăritul comunist, părea a fi explicat şi controlat. Profesorul Ştefan Trăuşan-Matu, unul din cunoscătorii de profunzime ai domeniului inteligenţei artificiale, face o scurtă istorie critică a acestuia, arătându-i fireştile sale limite.

Domnule profesor Trăuşan-Matu, ştiu că aveţi o experienţă ca profesor la Politehnică, aveţi experienţă în cercetare, aţi publicat un număr mare de lucrări despre domeniul inteligenţei artificiale. Cum aţi ajuns să vă ocupaţi de inteligenţa artificială?

Sunt profesor la Catedra de Calculatoare din Universitatea "Politehnica" din Bucureşti şi cercetător principal la Institutul de Cercetări în Inteligenţă Artificială al Academiei. Pot spune că am crescut aproape odată cu preocupările pentru inteligenţa artificială. Acest domeniu al informaticii a apărut cu doi ani înainte de a mă naşte şi am prins, când eram elev, o mare eferverscenţă în literatura SF şi în cinematografie în imaginarea de tot felul de roboţi şi poate şi asta a contat în direcţia pe care am urmat-o. Ca o paranteză, spun asta şi pentru a evidenţia modul cum poate fi influenţată viaţa 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 nuanţat, ştiu cam ce s-a făcut şi văd destul de clar, sper, limitările atât de acum, cât şi cele viitoare.

E vorba doar de o aventură, în imaginar, gen SF, sau inteligenţa artificială ţine de domenii clasice ale cunoaşterii?

Am fost atras în tinereţe de domeniul inteligenţei artificiale nu numai datorită imaginarului indus de fenomenul SF, ci şi datorită fascinaţiei de a crea "maşinării" automatizate, pe de o parte, şi de rigoarea raţionamentelor matematice şi logice pe de alta. În acelaşi timp, am fost întotdeauna atras de filosofie, de întrebările referitoare la ce este existenţa şi ce se poate cunoaşte. La atracţia mea pentru matematică, tehnică şi filosofie trebuie să adaug însă şi contextul educaţiei şi experienţei religioase primită în familie. Casa unde s-a născut mama mea, unde mă duceam vara în vacanţe, 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 ţărani să le citească rugăciuni pentru diverse probleme. În plus, familia şi persoane străine mi-au spus multe lucruri deosebite despre bunicul meu, tot preot de ţară, unul din puţinii cu facultate din acea zonă la începutul secolului trecut.

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

Aţi putea să ne daţi un răspuns despre limitele cunoaşterii ştiinţei în contextul multor avânturi ale oamenilor de ştiinţă din secolul XX, care au exprimat orgolii nemăsurate? Cum a fost perioada anilor â70, în domeniul inteligenţei artificiale?

Prin anii '60-'70, părea evident pentru toţi 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 deşerturile, centrale nucleare mari, care să încălzească toate localităţile şi mici centrale nucleare, pe care să le putem pune oriunde (în automobile sau chiar în aparate casnice), că puteam construi oraşe locuite pe alte planete şi câte şi mai câte. La noi mai era şi influenţa propagandei comuniste, care inocula ideea că puterea omului este nelimitată, că totul poate fi explicat şi controlat prin ştiinţă, 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 greşită), ca un fel de Prometeu modern. Optimismul în puterea nelimitată a omului, a ştiinţei, care-i totodată şi rădăcina fantasmei comunismului, este însă o idee mult mai veche. Dacă secolul al XIX-lea a fost probabil apogeul încrederii în ştiinţă, 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 şi fasciste. Nu am alăturat întâmplător ştiinţa, gândirea umană şi comunismul. Istoricul Lucian Boia descria foarte bine în cartea "Mitologia ştiinţifică 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 faceţi o sinteză a ideilor pe care le-aţi expus în volumul colectiv "Repere patristice în dialogul dintre teologie şi ştiinţă".

În volumul colectiv "Repere patristice în dialogul dintre teologie şi ştiinţă", apărut anul trecut la Editura "Basilica" a Patriarhiei Române, am încercat să delimitez mai multe categorii de limite ale ştiinţei. 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 ştim lucruri concrete doar despre un mic procent din materia din Univers. Există materie despre care, datorită comportamentului cosmologic, ştim că există, dar nu ştim ce este. O altă necunoscută a fizicii este că mecanica cuantică şi 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 chimiştilor, apoi biologilor, sociologilor şi istoricilor, în aceste ultime cazuri nemaifiind vorba de legităţi 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 conţine cel puţin o afirmaţie care nu poate fi demonstrată. Există şi limite de certitudine date de faptul că tot timpul în ştiinţă sunt făcute ipoteze şi legile sunt construite pe baza inducţiei, plecând de la datele unor experimente. În sfârşit, nu trebuie să uităm că oamenii de ştiinţă au limitări date de natura umană, de datele simţurilor şi a raţionamentelor. Cine ne garantează că putem percepe toate mărimile care să ne asigure că putem reconstrui raţional lumea?

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

Realitatea a arătat că au fost mult prea optimiste idealurile inteligenţei artificiale de a imita capacităţile 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 omniprezenţa sistemelor, care vor înlocui experţii umani, acum, în informatică, se vorbeşte de importanţa 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 şi toţi vedem performanţele pe care le are Google în traducere... Este adevărat că ne ajută, dar în nici un caz nu te poţi baza pe traducere, dacă nu ştii limba în care traduci, deoarece de multe ori rezultatele sunt hilare, ca să spun un eufenism. Nu mai spun, dacă se folosesc metafore... Istoria inteligenţei artificiale are câteva etape distincte. În anii â60, se spera la obţinerea de programe de calculator şi roboţi inteligenţi, prin mecanisme de raţionament 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 raţionament la dezvoltarea de baze de cunoştinţe cât mai cuprinzătoare, reprezentate în limbaje formale. Problema apărută în acest nou context a fost cum se pot extrage şi tezauriza cunoştinţele de la oameni sau din cărţi. Această problemă a evidenţiat că multe cunoştinţe nu pot fi verbalizate, formalizate, sunt tacite. De asemenea, a apărut ideea că există şi cunoaştere construită social, care nu este în mintea doar a unui singur om. Se lucrează acum mult cu sisteme multiagent, care simulează societăţile umane şi se speră să se obţină rezultate, dar încă nu este clar dacă problemele fundamentale vor fi rezolvate. Tot în anii â80, au apărut şi încercări de a folosi modele, care imită reţelele neuronale din creierul uman. S-au obţinut câteva rezultate în recunoaşterea de imagini sau voce. Reţelele neuronale fac parte dintr-o categorie mai mare de instrumente, aşa-numite de învăţare automată, care pot detecta regularităţi, paternuri în volume, uneori foarte mari de date ("data mining").

Mulţi studenţi ai universităţilor româneşti îşi continuă studiile cu succes la mari universităţi din lume

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

La noi în ţară, există cercetări de valoare în inteligenţa artificială în universităţile importante (din Bucureşti, Iaşi, Cluj, Craiova, Timişoara, Galaţi şi altele) şi la Institutul de Cercetări în Inteligenţă Artificială al Academiei. Din câte ştiu, şi în alte domenii ale tehnologiei de vârf există cercetări de valoare. Acum se poate merge la conferinţe, sunt mulţi care au făcut doctorate în universităţi de prestigiu şi unii s-au întors sau colaborează cu cei din ţară. Situaţia este însă departe de a fi perfectă. Încă de multe ori nu ai bani să te duci la conferinţe 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 situaţia 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 şi învăţământ sunt extrem de mici, comparativ cu cele din străinătate şi chiar cu cele de la firmele private de la noi. Asta face ca să nu avem în cercetare pe cei mai buni absolvenţi. O altă problemă este situaţia existentă în mass-media, care demonetizează cercetarea şi mai ales seriozitatea. Foarte rar vedem la televizor sau în ziare adevăraţi oameni de ştiinţă şi de cultură. Suntem asaltaţi de discuţii politice interminabile, de divertisment de foarte proastă calitate, de pseudooameni de ştiinţă care prezic tot felul de evenimente.

Cât de pregătit este învăţământul tehnic de la noi ca să ofere terenul pentru performanţe în domeniul tehnic de vârf? Faceţi referire la generaţia tinerilor cercetători, apoi la modul cum au fost organizate instituţiile de învăţământ superior.

Sunt universităţi care pregătesc studenţii la un nivel corespunzător, lucru dovedit şi de mulţii absolvenţi care continuă cu succes la universităţi de mare prestigiu de oriunde în lume. Sunt însă şi multe locuri unde nu se face mai nimic... Cred că trebuie făcute multe lucruri pentru îmbunătăţirea învăţământului superior. În primul rând trebuie făcute clasamente ale universităţilor şi facultăţilor, după rezultatele obţinute de absolvenţi şi de profesori. În funcţie de aceste clasamente ar trebui făcută o finanţare diferită, în care să se sprijine instituţiile de excelenţă. Trebuie însă regândite şi criteriile de apreciere a activităţii ştiinţifice, de cercetare, pentru că altfel ajungem la rezultate aberante, de exemplu, ca o universitate de abia înfiinţată, la care absolvenţii reuşesc cu greu să se angajeze, ca să nu mai vorbim de continuarea prin masterate sau doctorate la universităţi internaţionale de prestigiu, să fie în top în detrimentul uneia foarte cunoscute prin rezultatele concrete. Mă refer la ceea ce s-a încercat acum câţiva ani la noi, prin introducerea criteriului de apreciere a activităţii în cercetare prin numărul de articole indexate în baza de date internaţională ISI. Este o idee care a fost iniţial bună, dar care a fost deturnată prin faptul că au apărut imediat în ţară 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 câţiva ani se fac evaluări ale impactului acelei reviste. În plus, multe din conferinţele internaţionale de vârf nu apar în această bază de date. În instituţiile din SUA, de exemplu, nu se ia în considerare criteriul ISI, ci se face o clasificare a conferinţelor şi revistelor pe domenii. De exemplu, în domeniul inteligenţei artificiale sunt doar 4-5 conferinţe de primă clasă (care nu sunt indexate ISI), câteva de clasa a doua etc. Acelaşi lucru se face şi în unele ţări europene, cum ar fi Franţa.

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

A contat şi contează foarte mult. Încă din anii '90, mulţi profesori şi cercetători au beneficiat de burse, care le-au permis să vadă cum se fac învăţământul şi cercetarea în alte părţi. De asemenea, au putut participa la proiecte europene de cercetare (prin competiţie cu alte universităţi). De exemplu, şi eu am fost la stagii Tempus în 1996, în Olanda, iar în 2005 am câştigat o bursă Fulbright la Philadelphia, SUA. Am participat la mai multe proiecte europene. Nici nu vă închipuiţi ce utile sunt aceste schimburi. Contează enorm să vezi ce şi cum fac alţii, să raportezi la ce faci tu şi să încerci să aplici ce ai văzut. Contează şi existenţa internetului şi 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 puteţi spune de starea de spirit a tinerilor, studenţilor, cercetătorilor, cărora domeniul tehnicii ar putea să le deschidă mari orizonturi şi la noi?

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

În ce măsură hobby-urile dumneavoastră ţin seama de activităţile ştiinţifice?

Principalul meu hobby este cercetarea. Foarte mult timp citesc, scriu şi mă gândesc la problemele pe care le investighez. Acum mulţi 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 şi pentru citit altceva decât ce fac la proiecte şi cursuri. Este adevărat însă că fac cercetări interdisciplinare şi mai citesc şi altceva decât informatică, de exemplu, sociologie, chiar şi filologie, deoarece mă ocup de problema înţelegerii textelor. Am însă şi alte hobby-uri. Unul foarte important este muzica, în special cea simfonică şi jazz-ul, dar ascult de multe ori cu plăcere, când lucrez, şi clipuri pe VH1. Spun că este important pentru că mă ocup şi în cercetările mele de muzică legată de calculatoare. Alt hobby este mersul pe jos, atât în Bucureşti, cât şi în alte oraşe în care mă duc. În sfârşit, îmi place să fac fotografii. Când eram în liceu chiar le şi developam acasă, într-un laborator improvizat.

Ştefan Trăuşan-Matu, carte de vizită

Ştefan Trăuşan-Matu (n. 1958) este profesor universitar şi conducător de doctorat la Facultatea de Automatică şi Calculatoare din Universitatea Politehnica Bucureşti, titularul cursurilor Interfeţe evoluate om-calculator, Prelucrarea limbajului natural, Sisteme Adaptive şi Colaborative, Analiza Algoritmilor şi Proiectarea Algoritmilor şi cercetător principal I la Institutul de Inteligenţă Artificială al Academiei. Ca profesor invitat, a predat la universităţi din: SUA, Franţa, Olanda, San Marino, Puerto Rico etc. A fost şeful Laboratorului de Sisteme Experte din Institutul de Cercetări în Informatică şi director adjunct al Centrului de Cercetări Avansate în Învăţare Automată, Prelucrarea Limbajului Natural şi Modelare Conceptuală al Academiei Române. Domeniile de bază ale cercetărilor sale sunt: sisteme om-calculator interactive şi colaborative, e-learning, semantic web, a sistemelor bazate pe prelucrarea cunoştinţelor, inteligenţă artificială, filosofie, psihologia interacţiunii om-calculator şi relaţia religie-ştiinţă. A publicat 14 cărţi (Programare în Lisp; Inteligenţă artificială şi web semantic, Ed. Polirom, 2004; Sisteme inteligente de instruire, Ed. PolitehnicaPress, 2005; Hermeneutica şi ontologia calculatoarelor, Ed. Tehnică, 2001; Interfaţarea evoluată om-calculator, Ed. MatrixRom, 2000 etc.), 18 capitole de carte şi peste 160 de articole despre inteligenţa artificială, sistemele om-calculator interactive şi colaborative, apoi, filosofie, psihologie şi dialog ortodoxie-ştiinţă.

"În anii '80, au apărut şi încercări de a folosi modele, care imită reţelele neuronale din creierul uman. S-au obţinut câteva rezultate în recunoaşterea de imagini sau voce. Reţelele neuronale fac parte dintr-o categorie mai mare de instrumente, aşa-numite de învăţare automată, care pot detecta regularităţi, paternuri în volume, uneori foarte mari de date ("data mining")."