Într-un dialog ilustrat de companie, roboţii care folosesc tehnologie avansată, pe nume Bob şi Alice, utilizează un cod pentru a-şi perfecţiona propria limbă. Ceea ce este interesant este faptul că roboţii AI funcţionează pe principiul recompensei şi urmăresc beneficiul într-o acţiune, atitudine pe care o putem observa şi la oameni. Chiar dacă astfel de ştiri nu atrag de obicei atenţia, proiectul celor de la FAIR ridică anumite semne de întrebare, legate mai ales de faptul că un robot ar putea pretinde, în anumite situaţii, că e de fapt un om.

Cercetătorii în domeniul inteligenţei artificiale din lumea întreagă lucrează de ceva vreme la aspectele complexe ale ideii de negociere, pentru că aceasta e extrem de importantă pentru viitorul tehnologiei. Unul dintre obiective ar fi acela de a putea ”trimite“ roboţi personali pe internet pentru a se ocupa de lucruri de care noi nu mai avem timp, aşa cum ar fi rezervarea unui hotel sau chemarea unui instalator. Dar nimeni nu vrea să plătească un preţ mai mare decât cel al pieţei, aşa că e firesc să mai negociezi tariful.

Există atât de mulţi oameni care lucrează pe acest segment, încât există chiar şi o olimpiadă pentru aceştia: ediţia a opta a Competiţiei Internaţionale a Agenţilor Automatizaţi de Negociere s-a desfăşurat în Melbourne, Australia, în  luna august.

După cum au arătat cercetătorii de la Facebook, roboţii de azi pot efectua sarcini simple şi pot interacţiona cu oamenii, dar limbajul lor nu conţine încă nuanţe. Pentru a ajunge acolo, roboţii ar trebui să parcurgă etapele pe care le parcurgem şi noi: să realizeze un model mental al celui cu care interacţionează, să anticipeze reacţii, să citească dincolo de mesajul transmis, să comunice într-un limbaj fluent şi să mai joace, din când în când, la cacealma. Iar inteligenţa artificială a celor de la Facebook a trebuit să facă toate aceste lucruri pe cont propriu: cercetătorii au scris un cod bazat pe tehnologia machine learning, iar apoi au lăsat robotul să exerseze cu oameni şi cu alţi roboţi.

Acesta a fost momentul în care lucrurile au ieşit din tipar.

În primul rând, oamenii cu care exersa robotul nu ştiau că vorbesc cu o maşină. în timp, roboţii au început să obţină înţelegeri mai bune decât oamenii, dar au făcut asta minţind. ”Acest comportament nu se regăsea în limbajul pe care cercetătorii noştri l-au programat“, au scris reprezentanţii Facebook pe blogul companiei. ”Totuşi, robotul a descoperit că minciuna este o metodă eficientă de a-şi atinge scopurile.“

Lucrurile au început să se precipite atunci când roboţii din proiectul FAIR au început să dezvolte propriul lor limbaj pentru a termina sarcinile mai repede. Reacţia celor de la Facebook a venit prompt: ei au modificat codul pentru a-i obliga pe roboţi să folosească doar limba engleză. ”Interesul nostru era să avem roboţi care pot comunica cu oamenii“, a explicat unul dintre cercetători.

DINCOLO DE LIMBAJUL DE PROGRAMARE.

În afara laboratoarelor Facebook, alţi cercetători lucrează pentru a ajuta roboţii să înţeleagă emoţiile umane, un alt factor extrem de important în cadrul procesului de negociere. Atunci când vinzi o casă, spre exemplu, vrei să afli cât de mult s-a ataşat cumpărătorul de casă pentru a putea stabili preţul. Rosalind Picard de la Massachusetts Institute of Technology (MIT) este unul dintre liderii din acest domeniu, pe care ea îl numeşte programare emoţională. Cercetătoarea a şi pus bazele unei companii, Affectiva, ce antrenează roboţi în detectarea emoţiilor prin analiza expresiilor faciale şi a reacţiilor fiziologice. Până acum, sistemul a fost folosit pentru a-i ajuta pe cei din publicitate să afle cum reacţionează oamenii la anumite reclame prezentate. O companie din Rusia, Tselina Data Lab, lucrează la un software de citire a emoţiilor care poate detecta atunci când oamenii mint.

China a mers un pas mai departe, începând să folosească la scară largă inteligenţa artificială şi sistemele de recunoaştere facială pentru a încerca să descopere potenţiali infractori. O parte din tehnologie este furnizată de compania Cloud Walk din Guangzhou. Aceasta dezvoltă un sistem de recunoaştere facială, dar şi tehnologie care urmăreşte mişcările unei persoane. în funcţie de locul în care subiectul merge, dată şi oră, sistemul încearcă să estimeze care este riscul ca persoana respectivă să comită o infracţiune. De exemplu, cineva care cumpără un cuţit de bucătărie nu atrage atenţia. Dar dacă apoi merge şi cumpără un ciocan şi un sac, riscul ca acea persoană să comită o infracţiune creşte, potrivit unui purtător de cuvânt al Cloud Walk. Un alt exemplu binecunoscut de tehnologie artificială este AlphaGo, un program dezvoltat de Google, care prin cele patru victorii contra unui campion de Go a intrat în istoria omenirii aşa cum a făcut-o şi Deep Blue, al IBM, cu meciurile contra marelui şahist Garri Kasparov.

Una din tehnicile de învăţare ale lui AlphaGo a reinventat deja unele servicii online ale Google şi ale altor companii mari de internet, ajutând printre altele la identificarea imaginilor, la recunoaşterea comenzilor vocale, la îmbunătăţirea rezultatelor căutărilor. O altă tehnică de învăţare este folosită la roboţii experimentali ai Google şi în cercetările universităţilor de renume. Inteligenţa artificială a mai fost testată în jocuri; în 1997, supercomputerul Deep Blue l-a înfrânt pe Kasparov, campionul mondial la şah de atunci. într-unul dintre meciuri, maestrul chiar s-a declarat agasat de agresivitatea cu care juca computerul. Prin Deep Blue, programatorii au construit un sistem care încerca să analizeze fiecare deznodământ posibil al fiecărei mutări posibile. însă Go este un joc cu mult, mult mai complex decât şahul. Toate configuraţiile posibile, o bază imensă de date, ar copleşi orice supercomputer, oricât de puternic ar fi el. De aceea, pentru o victorie cu un jucător uman era nevoie de tehnologii revoluţionare, iar AlphaGo le are. Deep Blue poate să bată un maestru şahist, dar n-ar face faţă unui copil de trei ani la aranjatul unor figuri geometrice.