În filmul science-fiction Arrival din 2016, o lingvistă se confruntă cu dificila sarcină de a descifra o limbă extraterestră formată din fraze palindromice, care se citesc la fel înainte și înapoi, scrise cu simboluri circulare.
Pe măsură ce descoperă diverse indicii, diferite națiuni din întreaga lume interpretează mesajele în mod diferit – unele presupunând că acestea reprezintă o amenințare.
Dacă omenirea s-ar afla astăzi într-o astfel de situație, cea mai bună soluție ar fi să apelăm la cercetări care să descopere modul în care inteligența artificială (AI) dezvoltă limbi.
Dar ce anume definește o limbă? Majoritatea dintre noi folosim cel puțin una pentru a comunica cu oamenii din jurul nostru, dar cum a apărut aceasta? Lingviștii se gândesc la această întrebare de zeci de ani, însă nu există o modalitate ușoară de a afla cum a evoluat limbajul.
Limba este efemeră, nu lasă urme examinabile în arhivele fosile. Spre deosebire de oase, nu putem dezgropa limbi străvechi pentru a studia modul în care acestea s-au dezvoltat de-a lungul timpului.
Deși este posibil să nu putem studia adevărata evoluție a limbajului uman, poate că o simulare ne-ar putea oferi unele informații. Aici intervine IA – un domeniu de cercetare fascinant numit comunicare emergentă, pe care l-am studiat în ultimii trei ani.
Pentru a simula modul în care limbajul ar putea evolua, atribuim agenților (AI) sarcini simple care necesită comunicare, cum ar fi un joc în care un robot trebuie să ghideze un altul către o anumită locație pe o grilă, fără a-i arăta o hartă.
Nu oferim (aproape) nicio restricție cu privire la ceea ce pot spune sau la modul în care o pot face – pur și simplu le dăm sarcina și îi lăsăm să o rezolve cum doresc.
Deoarece rezolvarea acestor sarcini necesită ca agenții să comunice între ei, putem studia modul în care comunicarea lor evoluează în timp pentru a ne face o idee despre modul în care ar putea evolua limbajul.
Experimente similare au fost realizate cu oamenii. Imaginează-ți că tu, vorbitor de limba engleză, ești împerecheat cu o persoană care nu vorbește limba engleză. Sarcina ta este să îi spui partenerului tău să ridice un cub verde dintr-un sortiment de obiecte de pe o masă.
Ați putea încerca să gesticulați o formă de cub cu mâinile și să arătați spre iarba din fața ferestrei pentru a indica culoarea verde. În timp, veți dezvolta împreună un fel de proto-limbaj.
Poate că veți crea gesturi sau simboluri specifice pentru „cub” și „verde”. Prin interacțiuni repetate, aceste semnale improvizate ar deveni mai rafinate și mai coerente, formând un sistem de comunicare de bază.
Acest lucru funcționează în mod similar pentru inteligența artificială. Prin încercări și erori, acestea învață să comunice despre obiectele pe care le văd, iar partenerii lor de conversație învață să le înțeleagă.
Dar cum știm noi despre ce vorbesc? Dacă dezvoltă acest limbaj doar cu partenerul lor de conversație artificial și nu cu noi, cum știm ce înseamnă fiecare cuvânt? La urma urmei, un anumit cuvânt ar putea însemna „verde”, „cub” sau, mai rău, ambele. Această provocare a interpretării este o parte esențială a cercetării mele.
Spargerea codului
Sarcina de a înțelege limbajul IA poate părea aproape imposibilă la început. Dacă aș încerca să vorbesc în poloneză (limba mea maternă) cu un colaborator care vorbește doar engleza, nu ne-am putea înțelege și nici nu am ști unde începe și unde se termină fiecare cuvânt.
Provocarea legată de limbile AI este și mai mare, deoarece acestea ar putea organiza informațiile în moduri complet străine de tiparele lingvistice umane.
Din fericire, lingviștii au dezvoltat instrumente sofisticate care utilizează teoria informației pentru a interpreta limbile necunoscute.
La fel cum arheologii reconstituie limbile antice din fragmente, noi folosim modelele din conversațiile IA pentru a înțelege structura lor lingvistică. Uneori găsim asemănări surprinzătoare cu limbajele umane, iar alteori descoperim moduri de comunicare complet noi.
Aceste instrumente ne ajută să aruncăm o privire în „cutia neagră” a comunicării AI, dezvăluind modul în care agenții artificiali își dezvoltă propriile modalități unice de a împărtăși informații.
Lucrările mele recente se concentrează pe utilizarea a ceea ce văd și spun agenții pentru a le interpreta limbajul. Imaginați-vă că aveți o transcriere a unei conversații într-o limbă necunoscută pentru dumneavoastră, împreună cu ceea ce privea fiecare vorbitor. Putem corela modelele din transcriere cu obiectele din câmpul vizual al participantului, construind conexiuni statistice între cuvinte și obiecte.
De exemplu, poate că fraza „yayo” coincide cu o pasăre care trece zburând – am putea ghici că „yayo” este cuvântul vorbitorului pentru „pasăre”. Prin analiza atentă a acestor modele, putem începe să decodăm sensul din spatele comunicării.
În cea mai recentă lucrare a mea și a colegilor mei, care va apărea în lucrările conferinței Neural Information Processing Systems (NeurIPS), arătăm că astfel de metode pot fi utilizate pentru a realiza o inginerie inversă a cel puțin unor părți din limbajul și sintaxa inteligenților artificiali, oferindu-ne informații despre modul în care aceștia ar putea structura comunicarea.
Extratereștrii și sistemele autonome
Cum se leagă toate acestea de extratereștri? Metodele pe care le dezvoltăm pentru înțelegerea limbajelor IA ne-ar putea ajuta să descifrăm orice viitoare comunicare extraterestră.
Dacă reușim să obținem un text extraterestru scris împreună cu un anumit context (cum ar fi informații vizuale referitoare la text), am putea aplica aceleași instrumente statistice pentru a le analiza. Abordările pe care le dezvoltăm astăzi ar putea fi instrumente utile în studiul viitor al limbilor extraterestre, cunoscut sub numele de xenolingvistică.
Dar nu trebuie să găsim extratereștrii pentru a beneficia de această cercetare. Există numeroase aplicații, de la îmbunătățirea modelelor lingvistice precum ChatGPT sau Claude la îmbunătățirea comunicării între vehicule autonome sau drone.
Prin decodarea limbajelor emergente, putem face tehnologia viitoare mai ușor de înțeles.
Fie că este vorba despre modul în care mașinile care se conduc singure își coordonează mișcările sau despre modul în care sistemele de inteligență artificială iau decizii, nu creăm doar sisteme inteligente – învățăm să le înțelegem.
Pentru mai multe articole interesante rămâi cu noi pe WorldNews24.net Și nu uitați, vă așteptăm și pagina noastră de Facebook !