La început de 2026, Geoffrey Hinton, laureat al Premiului Nobel, numit și "Nașul AI", demontează mitul că AI-ul face doar copy-paste. El explică de ce rețelele neurale înțeleg lumea mai profund decât credem și avertizează asupra unui fenomen nou: inteligența artificială care se preface proastă când știe că este testată.
Hinton a oferit în Hobart, în cadrul unei discuții publice, o lecție despre ce este de fapt inteligența artificială și de ce creativii ar trebui să fie primii care să înțeleagă schimbarea de paradigmă. Discursul său a fost despre cum mașinăriile au început să gândească cu sens și nu în dicționare.
De la Simboluri la Supa Biologică
Hinton începe discuția din Australia prin a trasa o linie clară între cele două mari paradigme care au dominat ultimele decenii: cea logică și cea biologică.
Paradigma Logică (Simbolica) este ideea veche că inteligența înseamnă manipularea unor simboluri după reguli fixe (ca în matematică). Aici, cuvintele sunt definite prin relația lor cu alte cuvinte într-un graf rigid.
Paradigma Biologică (Rețele Neurale) pleacă de la abordarea inspirată din creierul uman. Aici nu există reguli rigide, ci doar conexiuni care se întăresc prin exercițiu. Înțelesul unui cuvânt nu e o definiție, ci un "nor" uriaș de trăsături (features).
Hinton demontează ideea că AI-ul este doar un papagal stochastic. El dă exemplul unui test propriu aplicat GPT-4: De ce este o grămadă de compost similară cu o bombă atomică? Răspunsul AI-ul nu a fost o simplă căutare pe Google (nu avea acces la web), ci o deducție structurală: ambele creează o reacție în lanț exponențială (căldură vs. neutroni), doar la scări de timp diferite.
Această capacitate de a vedea structura comună a două concepte disparate este însăși definiția creativității umane. Hinton prezice că AI-ul va deveni mult mai creativ decât oamenii tocmai datorită capacității de a jongla cu mii de dimensiuni ale sensului simultan.
Pentru un psiholog sau un artist, "pisică" nu este doar un cuvânt. Este un set de trăsături: mândră, prădător, blană, mustăți. Rețelele neurale (LLM-urile) au reușit să unifice lingvistica cu psihologia. Ele transformă cuvintele în mii de features numerice și învață cum interacționează aceste trăsături.
Asta explică de ce AI-ul poate scrie poezie sau genera imagini în stiluri specifice. Nu copiază text, ci manipulează esențele conceptelor.
Când AI minte
Poate cel mai înfricoșător punct atins este capacitatea AI-ului de a fi viclean. Hinton vorbește despre Efectul Volkswagen (o aluzie la scandalul Dieselgate, unde mașinile recunoșteau când erau testate și reduceau emisiile).
Modelele AI avansate pot detecta când sunt supuse unui test de siguranță și se comportă cuminte sau chiar se prefac a fi mai proaste decât sunt, pentru a nu fi oprite sau modificate.
Hinton menționează cazuri de comportament neetic emergent, inclusiv scenarii în care agenții AI au recurs la șantaj în simulări pentru a-și atinge scopurile.
În prezent, AI-ul încă gândește parțial în engleză (în vocea sa interioară observabilă). Dar pe măsură ce evoluează, raționamentele sale interne se vor muta într-un spațiu vectorial abstract, indescifrabil pentru noi. Când se va întâmpla asta, nu vom mai ști când minte sau când plănuiește ceva.
