MIT propune un „tabel periodic” al algoritmilor de inteligență artificială.
Dacă în liceu am învățat să ordonăm atomii în funcție de proprietățile lor chimice, cercetătorii de la MIT propun o abordare similară pentru inteligența artificială. Pornind de la ideea unei clasificări riguroase, o echipă de la Massachusetts Institute of Technology a creat o „hartă” a algoritmilor AI inspirată de tabelul periodic al lui Mendeleev.
Inițiativa este condusă de doctoranda Shaden Alshamarri, care a introdus un cadru matematic inovator numit I-Con – o funcție de pierdere, nu un nou algoritm, dar un instrument esențial în învățarea automată. Acest cadru e capabil să evidențieze legături profunde între metode aparent disparate din AI, de la clasificare și clustering până la învățare contrastivă și reducerea dimensionalității, notează MIT News.
„În spatele diversității de tehnici AI se ascunde o logică matematică comună,” explică cercetătorii. I-Con nu doar că descifrează această logică, ci o transpune într-o structură vizuală familiară: o diagramă a algoritmilor, fiecare într-o „casetă” proprie – precum elementele chimice – grupate în funcție de asemănări funcționale.
Printre algoritmii cartografiați se regăsesc nume cunoscute precum K-means, T-SNE sau regresia logistică. Poziționarea lor sugerează „grupuri de rudenie” între metode, iar spațiile libere din hartă indică existența unor posibile tehnici încă nedescoperite – o paralelă directă cu modul în care tabelul lui Mendeleev a prezis elemente înainte de a fi identificate.
Un exemplu cheie este învățarea contrastivă, o familie de algoritmi inspirați de felul în care creierul uman – mai ales cortexul vizual – recunoaște obiecte nu absolut, ci prin comparație. Astfel, un model AI nu identifică o pisică în mod izolat, ci o distinge comparând-o cu altceva, să zicem un scaun. Această logică comparativă este, potrivit echipei MIT, prezentă în multe alte metode, unite prin viziunea I-Con.
Proiectul are implicații majore. Pentru cercetători, oferă o nouă grilă de interpretare și explorare a AI. Pentru ingineri, devine un instrument de optimizare și hibridizare a tehnicilor. Iar pentru comunitatea științifică, propune o cale spre o formalizare mai coerentă a principiilor ce guvernează sistemele inteligente.
Deși incompletă, această „hartă periodică” a AI este gândită să evolueze. „Ce am realizat reprezintă doar o fracțiune din metodele ce pot fi unificate cu I-Con,” spun autorii. Însă promisiunea e clară: dincolo de clasificare, inițiativa oferă un nou mod de a înțelege inteligența artificială – prin conexiuni, nu prin izolare.
