Psihologia a avut un rol esențial în evoluția inteligenței artificiale (IA), oferind perspective fundamentale despre învățare, cogniție și comportament – perspective care au modelat tehnologii-cheie din domeniu. De la primele rețele neuronale bazate pe învățarea hebbiană, până la învățarea profundă (deep learning) și metacogniție, teoriile psihologice continuă să informeze dezvoltarea IA. Descoperiri recente – cum ar fi progresele OpenAI în testele de raționament – reflectă importanța în creștere a principiilor cognitive în cercetarea IA. Pe măsură ce interacțiunea dintre oameni și IA se adâncește, psihologia este din ce în ce mai bine poziționată pentru a ghida modul în care mașinile învață, raționează și chiar ne pot remodela propriile capacități cognitive, se arată într-un articol realizat de Neurosciencenews.
Fapte esențiale:
-
Rădăcini istorice: tehnologiile fundamentale ale IA, cum ar fi rețelele neuronale, au fost inspirate de teorii psihologice despre modul în care creierul învață.
-
Aplicații moderne: concepte cognitive precum inteligența fluidă și metacogniția ghidează în prezent dezvoltarea IA spre un raționament mai apropiat de cel uman.
-
Impact viitor: pe măsură ce integigența artificală se integrează tot mai mult în viața cotidiană, psihologia va juca un rol central în înțelegerea modului în care tehnologia influențează gândirea și comportamentul uman.
Mulți oameni asociază psihologia exclusiv cu sănătatea mintală, dar influența ei merge mult mai departe. Fiind considerată o știință a minții, psihologia a avut un rol esențial în modelarea inteligenței artificiale, oferind perspective despre cogniția umană, învățare și comportament – perspective care au influențat profund dezvoltarea acesteia.
Contribuțiile psihologiei nu doar că au pus bazele IA, dar continuă să îi ghideze evoluția, arată Neurosciencenews.
Mașini care „imită natura”
Originile IA moderne pot fi observate încă în psihologia mijlocului secolului XX. În 1949, psihologul Donald Hebb a propus un model de învățare a creierului: și anume că conexiunile dintre celulele nervoase se întăresc atunci când sunt active în același timp. Această idee a oferit un indiciu despre cum ar putea învăța mașinileimitând natura.
În anii 1950, psihologul Frank Rosenblatt a dezvoltat un sistem numit perceptron, bazat pe teoria lui Hebb.
Perceptronul a fost prima rețea neuronală artificială. Aceasta funcționa pe același principiu folosit și azi: mașinile învață ajustând conexiunile dintre „neuroni” în funcție de date, nu prin instrucțiuni programate.
În anii 1980, psihologul David Rumelhart a îmbunătățit perceptronul lui Rosenblatt prin aplicarea metodei de backpropagation (retropropagare), o tehnică matematică bazată pe calcul diferențial, care permite rețelelor neuronale să se perfecționeze prin feedback.
Articolul din 1986 al lui Rumelhart (scris împreună cu Ronald Williams și Geoffrey Hinton) este considerat punctul de plecare al erei moderne a rețelelor neuronale, deoarece a pus bazele pentru progresele în deep learning și modelele de limbaj mari.
În 2024, Premiul Nobel pentru Fizică a fost acordat lui Hinton și John Hopfield pentru contribuții în domeniul rețelelor neuronale artificiale. Raportul comitetului Nobel a subliniat rolul esențial al psihologilor în dezvoltarea acestor tehnologii.
Hinton, care are studii în psihologie, a recunoscut public influența lui Rumelhart la primirea premiului.
Fondatorul Microsoft, Bill Gates, a semnalat recent o limitare-cheie a sistemelor IA actuale: lipsa raționamentului reflexiv, cunoscut în psihologie sub numele de metacogniție.
În anii 1970, psihologul John Flavell a introdus ideea de metacogniție, explicând cum copiii învață să stăpânească abilități complexe reflectând asupra propriei gândiri.
Decenii mai târziu, acest concept devine o posibilă cale de evoluție a inteligenței artificiale.
Inteligența fluidă – cum poate IA să gândească într-un mod uman
Informaticianul François Chollet a evidențiat importanța inteligenței fluide, definită ca abilitatea de a rezolva probleme fără a avea experiență sau antrenament anterior.
Într-un articol din 2019, Chollet a propus un test inspirat de psihologia cognitivă: Corpus de Raționament și Abstractizare pentru Inteligența Artificială Generală (eng. Abstract and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence/ARC-AGI) – un ghid pentru a construi o inteligență artificală care să gândească într-un mod „mai uman”.
La finalul lui 2024, modelul OpenAI o3 a avut rezultate remarcabile în testul lui Chollet, demonstrând progrese în dezvoltarea unor sisteme IA mai adaptabile.
Riscuri
Un alt obiectiv actual este ca IA este să devină capabilă să explice deciziile pe care le ia. Și aici psihologia are ceva de spus.
Informaticianul Edward Lee s-a inspirat din cercetările psihologului Daniel Kahneman, care a arătat cum oamenii tind să-și justifice deciziile prin explicații inventate după faptă, nu pe baza raționamentului real.
Un exemplu: deciziile judecătorilor variază în funcție de cât timp a trecut de la ultima lor masă – deși ei cred că sunt imparțiali.
Lee avertizează că și IA-ul ar putea produce explicații înșelătoare. De aceea, spune el, cercetarea în IA ar trebui să se concentreze mai mult pe rezultate fiabile decât pe justificări.
Tehnologia ne modelează mintea
Potrivit Neurosciencenews, știința psihologiei este adesea înțeleasă greșit, scrie În 2020, guvernul australian a propus reclasificarea psihologiei ca disciplină umanistă în universități – ceea ce a stârnit controverse. Pe măsură ce interacționăm tot mai mult cu IA, psihologia și neuroștiințele vor fi la baza înțelegerii viitorului nostru. Creierul uman este adaptabil, pe măsură ce tehnologia modelează felul în care gândim și învățăm. Cercetările psihologului și neurocercetătoarei Eleanor Maguire, de exemplu, au arătat că creierele taximetriștilor din Londra se modifică fizic datorită orientării într-un oraș atât de complex.
Articol integral: Neurosciencenews.