În lumina noului studiu, limitele inteligenței artificiale par mai evidente ca niciodată
Un nou studiu arhitectural asupra fundamentelor matematice ale modelelor de limbaj de mari dimensiuni (LLM) aruncă un spectru de incertitudine peste promisiunea inteligenței artificiale de a automatiza complet munca de birou. În timp ce companiile din domeniu continuă să investească miliarde de dolari în dezvoltarea agenților AI autonomi, cercetătorii avertizează că plafonul tehnologic poate fi, de fapt, mult mai jos decât se crede.
Limitele matematice ale LLM-urilor, o barieră insurmontabilă
Studiul, realizat de Vishal Sikka și Varin Sikka, susține că modelele lingvistice de mare dimensiune, deși spectaculoase în aparenta lor complexitate, sunt în mod fundamental incapabile să rezolve sarcini computaționale și agentice dincolo de anumite limite. Autorii explică într-un limbaj matematic complicat, dar clar, că pentru anumite comenzi sau sarcini, creșterea volumului de date și a complexității modelului nu vor duce la rezultate de nivel superior, ci doar vor expune limitele naturale ale algoritmului.
Această concluzie contrazice vehementele promisiuni ale companiilor din AI, care susțin că, alimentate cu suficientă informație, aceste modele vor dobândi o formă aproape de autonomie intelectuală. Studiul argumentează însă că, indiferent de mărimea sau sofisticarea tehnologiei, există un plafon matematic care limitează performanța modelelor actuale, iar depășirea acestuia pare improbabilă, cel puțin în forma lor presentă.
Scepticismul din lumea cercetării și răspunsul la discursul optimist
De-a lungul ultimilor ani, tot mai mulți experți în domeniul inteligenței artificiale au exprimat îndoieli cu privire la potențialul real al LLM-urilor. Una dintre cele mai cunoscute opinii a fost venită de la Yann LeCun, considerat unul dintre părinții fondatori ai inteligenței artificiale moderne și fost cercetător-șef la Meta. Acesta s-a retras din companie după ce a criticat în mod deschis direcția centrată pe modele bazate pe limbaj, afirmând că acestea „reprezintă o fundătură”.
Alte studii, inclusiv cele publicate anterior de cercetători de la Apple sau de la alte centre de cercetare, au evidențiat limitele raționamentului și creativității modelelor de tip LLM. Astfel, chiar dacă acestea pot produce rezultate spectaculoase în unele domenii, în realitate nu depășesc pragul unei simple imitări a gândirii umane, rămânând lipsite de o înțelepciune reală.
Ce urmează în domeniul AI?
Deși studiul recent nu înseamnă neapărat sfârșitul visului despre o inteligență artificială autonomă, configurează un decor mai realist al potențialului actual. Afirmând că LLM-urile nu vor putea niciodată să atace anumite niveluri de complexitate, cercetătorii subliniază că tehnologia are încă multe de dezvoltat, dar și că limitele fundamentale nu vor putea fi depășite prin simple creșteri de date sau rafinări tehnice.
În același timp, scepticii modei actuale continuă să susțină că, în ciuda progresului rapid, tehnologia nu va atinge, cel puțin în viitorul apropiat, nivelul de inteligență la care aspira cei mai influenți lideri din industrie, precum Elon Musk, au indicat anterior ca fiind inevitabil. Tot mai mulți experți în domeniu consideră, astfel, că dezvoltarea AI va trebui să fie însoțită nu doar de inovație, ci și de o reevaluare a limitelor fundamentale ale matematicii și algoritmilor folosiți.
Pe măsură ce cercetarea continuă, întrebarea rămâne deschisă: până unde vor putea ajunge aceste modele? Și dacă chiar există o limită matematică, ce alternative rămân pentru cei care cred cu tărie în potentialul inteligenței artificiale? În acest context, toate privirile se îndreaptă către noile descoperiri și către modul în care industria va răspunde acestor semnale de alarmă.
