„Universul într-o coajă de nucă” este ce a încercat Stephen Hawking să exprime. În matematică, identitatea lui Euler, e^iπ​ + 1 = 0, este una dintre cele mai frumoase expresii ale simplității profunde. Celebra ecuație a lui Einstein, E = mc², legea lui Newton, F = ma, pînă și teorema lui Pitagora sînt exemple de simplitate supremă, de claritate în exprimarea unor legi ale naturii sau ecuații fundamentale. Concizia acestor rezultate le dă și o calitate estetică aparte, dar cercetătorii știu că, pentru a le deduce sau măcar să le înțeleagă e nevoie de mult efort, cu preliminarii și, mai ales, modele.

Științele naturii lucrează, inevitabil, cu simplificări și idealizări. Pînă să formuleze o ipoteză sau o teorie, complexitatea lumii este pusă într-o formă esențializată, parțial abstractă, și care se supune unor convenții. Printre ele, o reducere asumată a parametrilor, a specificului.

Modelarea naturii

Cîteva modele ai văzut chiar în primii ani de fizică din gimnaziu, apoi în liceu. Sursele de lumină punctiforme, obiectele lipsite de formă sau substanță, care devin doar „corpuri” sau „mobile”, deplasarea lor fără frecare prin aer, firele de legătură fără rezistență electrică și multe altele. Sau, mai la îndemînă, obiectele a căror formă este regularizată: planeta ca sferă, la fel și globii oculari, vasele de sînge sub forma unor cilindri foarte lungi sau „conurile” brazilor.

Astfel de concepte simplificate sînt fundamentale în toate disciplinele științifice. Una dintre provocările unui cercetător este să găsească parametrii esențiali pe care să îi folosească în teoria sau experimentul său și, complementar, aceia de care se poate lipsi. Este parte a motivului pentru care un rezultat abstract, adică general, precum o teoremă are atîta forță: vorbește nu despre specific, ci despre ceva ce se potrivește unei clase largi de obiecte.

Cercetarea pe bază de modele, însăși premisa de a încerca să exprimi fenomene pe baza unor cadre teoretice care simplifică alcătuiește reducționismul. Cînd crezi că poți să înțelegi un obiect prin esențializarea lui sau prin analogii, eventual reduceri la cercetări anterioare, chiar și parțiale, pe care să le combini, înseamnă să mergi în direcția opusă complexității. Înțelegi că întregul este în primul rînd suma părților și-ți îndrepți atenția către ele.

Dacă ai nevoie, îți adaptezi modelul cercetării care te interesează: poți să afli suficiente despre traiectoria unui obiect dacă îi urmărești doar centrul de masă. Același obiect, scufundat în apă fierbinte, se va comporta ca un ansamblu de particule cu agitație termică. Știi, deci, că poți ignora unele detalii și tot afli esențialul, chiar și contextual.

Ce se află în detalii?

Totuși, există cazuri în știință cînd detaliile nu doar că fac diferența, ci caracterizează întreg comportamentul. Epoca inteligenței artificiale ni le-a adus în prim-plan, dar astfel de sisteme, numite complexe, au fost studiate de matematicieni, fizicieni și nu numai de cel puțin jumătate de secol.

Nobelul pentru Fizică din 2024, decernat lui Geoffrey Hinton și John J. Hopfield, a ridicat unele semne de întrebare. Cei doi cercetători sînt specialiști în probleme de inteligență artificială: învățare automată și rețele neuronale artificiale. Este dincolo de orice discuție competența lor și influența în domeniu. Întrebarea care a apărut a fost despre legătura dintre rezultatele de inteligență artificială și fizică.

Mai e ceva, dincolo de conținutul propriu-zis al descoperirilor: un punct de vedere filosofic aproape, legat de însuși modul în care abordezi cercetarea științifică. Fizicianul Adam Frank argumentează în revista americană The Atlantic că înalta recunoaștere pe care au primit-o Hinton și Hopfield arată, poate în primul rînd, că fizica ar putea să învețe mai multe de la științele vieții și, în loc de reducționism, să-și aplece atenția și asupra complexității.

Către o știință complexă

Oricîtă predictibilitate crezi că îți oferă o serie de ecuații, chiar și în lipsa determinismului, evoluția unui sistem multicelular (viu sau nu) nu urmărește aceleași reguli incluse în modelarea fizică. Poate apărea comportament emergent — o trăsătură a multor sisteme alcătuite dintr-un număr uriaș de componente care interacționează —, însă lipsește motivația intrinsecă, telos-ul, pînă la urmă. O parte a experților argumentează că, dacă un model de inteligență artificială „vrea” să facă ceva, este pentru că programatorii i-au inclus voit codul care conduce la precondițiile acestei inițiative, chiar dacă legătura între programarea inițială și evoluția ulterioară este neclară.

Dar nu despre voință sau conștiință a sistemelor artificiale este vorba aici. Adam Frank arată că decernarea Nobelului în Fizică pentru cercetări legate de inteligența artificială poate să lanseze o nouă epocă a fizicii, un nou mod de a face știință chiar.

Complexitatea, comportamentul mai mult decît imprevizibil al sistemelor cu foarte multe componente care interacționează, cu feedback, cu incertitudine și non-determinism, dar și cu o putere de calcul uriașă — așa cum este cazul modelelor de inteligență artificială — aduce în discuție „un adevăr pe care fizica nu-l mai poate ignora”, cum titrează chiar articolul lui Frank. În plus, știința complexității tinde să aibă mai multe aplicații decît ar crede adepții reducționismului.

O fizică în care cercetările se apleacă și asupra sistemelor vii sau, în orice caz, complexe (în sens tehnic, științific) poate să aducă nu doar noi rezultate surprinzătoare, ci și o metodă nouă, proaspătă de a studia natura și nu numai. Reducționismul care caută modele și „teorii ale totului” este pus în paralel (dar nu neapărat în opoziție) cu știința complexității, în care singurul model este sistemul însuși, iar detaliile sînt, toate, esențiale, prin chiar arhitectura ansamblului.

Poate părea anacronic, dar cred că unul dintre meritele importante ale dezvoltării exponențiale în domeniul inteligenței artificiale este că a readus în atenție o parte din cercetările fundamentale. Sistemele complexe, automatele celulare, procesul de feedback, ideea de autoreglare, dar și întrebările privitoare la conștiință, voință sau etică în acest context datează de mai multe decenii. Știința și, mai ales, intersecția ei cu tehnologia le-a adus în prim-plan abia astăzi.

Acesta ar putea fi un argument suplimentar pentru acel „alt mod de a face știință” despre care vorbește Frank, iar distincția Nobel din 2024 să fie una dintre puținele ocazii cînd au fost recompensate rezultate pentru viitoarele implicații pe care le-ar avea.

Mulțumesc pentru lectură! Postările de pe Gradient vor fi mereu disponibile gratuit. Dacă ai aflat ceva util sau ți-a plăcut ce ai citit, poți susține publicația printr-o distribuire, un abonament sau o contribuție singulară.