Alexandru Evanghelidis – DeepMind, ChatGPT, calculele numerice computaționale și proștii părerologi care le venerează

O să-mi fac datoria civică de fizician și o să vă zic stați liniștiți la locurili voastre și haideți, vă rog, domnu paznic, să facem ceva cu acest individ agitat (e vorba de Andrei Caramitru – n.red.).

DeepMind a făcut ceea ce se face de când s-a inventat mașina automată de calcul, adică a făcut calcule numerice. Nu a venit ChatGPT cu nicio idee, de fapt nu s-a folosit niciun LLM, și este un pic forțat să pună AI în titlul lucrării lor, dar na, când finanțatorul cercetării are sute de miliarde pariate pe cuvântul ăla, mai lași de la tine.

Legile fizicii se exprimă prin ecuații. Unele simple, altele mai complexe. Cele mai avansate și relevante ingineresc legi, cum ar fi Navier-Stokes, sunt exprimate prin ecuații integro/diferențiale. O ecuație matematică poate avea între zero și o infinitate de soluții. Mai știți ecuația de gradul doi din generală, cum avea două soluții și puteai să le scrii pe fiecare explicit în funcție de parametrii a, b, c? Ei, formulele alea două pe care le învățai pe de rost se numesc soluții analitice, sau exacte. Cât timp ești încă în R (și a și b sunt nonzero), soluțiile alea funcționează indiferent de a, b sau c. Dar dacă nu le-ai știi de dinainte sau nu ai putea să le derivezi, ce faci? Te apuci și bagi numere la nimereală în ecuație și vezi ce valori obții. Dacă bagi destul de multe numere, o să poți să le trasezi rezultatele pe un grafic, să îți faci o idee aproximativă despre cum evoluează x în funcție de a, b, c și să dezvolți măcar niște euristici – niște reguli de calcul ad-hoc – care îți dau soluții cu un anumit grad de precizie. Poți chiar să folosești graficul și o riglă ca instrument de rezolvare a ecuației. Aceasta ar fi o soluție numerică.

Ce au făcut DeepMind a fost să obțină niște soluții numerice specifice pentru ecuațiile Navier-Stokes și Euler 3D, folosite în mecanica fluidelor, într-adevăr cu un grad de precizie mai înalt decât ce a existat până acum. Au făcut asta cu machine learning, nu cu AI, adică au creat niște instrumente de calcul automat prin care au explorat spațiul infinit al soluțiilor acestor ecuații într-un mod eficient și țintit, până când au dat de niște zone interesante. Iei ecuația, bagi numere în ea, vezi dacă sunt bune sau nu, resetezi, repeți, de miliarde de ori. Ei argumentează că au suficient de multă precizie încât să poată spună că au demonstrat riguros matematic existența acelor zone. Articolul e deocamdată doar pe arXiv, nu a trecut prin niciun filtru de recenzie, deci rămâne de văzut ce spune comunitatea matematicienilor și fizicienilor matematicieni. Mă îndoiesc că Caramitru jr. o să stea să urmărească asta, însă.

Repet, asta se face de dinainte de tranzistori, și nu este fundamental ceva ce nu ar putea face un om. Poți foarte bine să te apuci să scrii de mână tot procesul, doar că îți va lua ridicol de mult timp. Nu este inteligență, este automatizare. Inteligența de obicei îți găsește soluțiile analitice, ceva ce „AI-ul” încă n-a reușit și n-o să reușească vreodată în paradigma curentă, dar oamenii o fac de secole. Avem câteva soluții exacte și pentru ecuațiile astea din paperul DeepMind, și le avem de dinainte să devină nVIDIA companie de triliarde, sau chiar să existe. Dacă nu le aveam n-am fi putut să ne omorâm între noi de la mii de kilometri distanță folosind rachete hipersonice.

Nota bene: Inventatorul ciberneticii a fost un român pe numele său Ștefan Odobleja, precursorul ei mondial, denumind-o „psihologie consonantistă” în 1928, nu Norbert Wiener zece ani mai târziu, în 1938… de reflectat la aceste lucruri (nota redacției).

A consemnat pentru dumneavoastră Alexandru Evanghelidis.

Dacă v-a plăcut, sprijiniți Revista România Culturală pe Patreon!