Ale na długo przed tym, jak sztuczna inteligencja stała się kulturową obsesją, zanim modele językowe weszły do naszych telefonów, biur i rozmów przy stole, gdzieś w Porto João Gama pomagał już przeprojektować sposób, w jaki maszyny uczą się ze świata.

To, co sprawia, że trajektoria João Gamy jest szczególnie uderzająca, to nie tylko skala jego naukowego wpływu, ale także jego czas. Wiele z problemów, które są obecnie kluczowe dla sztucznej inteligencji, adaptacji, ciągłego uczenia się i podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym, było kwestiami, nad którymi pracował już dekady wcześniej. Po cichu, ze swojego laboratorium na Uniwersytecie w Porto, pomógł ukształtować dziedziny, które dopiero niedawno weszły do szerszej świadomości publicznej.

Dla João uczenie maszynowe nigdy nie było czymś zupełnie nowym. "Termin uczenie maszynowe został po raz pierwszy użyty w latach pięćdziesiątych XX wieku", wyjaśnia, odnosząc się do Arthura Samuela, badacza, który stworzył program warcabowy zdolny do ulepszania się w trakcie gry. "Ta zdolność do uczenia się na podstawie doświadczenia jest tym, co nazywamy uczeniem się". To, co zmieniło się z biegiem czasu, to nie istnienie tych pomysłów, ale skala, w jakiej społeczeństwo stało się ich świadome.

Ekosystem naukowy zbudowany w Porto

Kariera João Gamy stała się głęboko związana z Uniwersytetem w Porto, gdzie na początku lat 90. zaczął wykładać na Wydziale Ekonomii. Na pierwszy rzut oka może się wydawać, że jest to niezwykłe miejsce dla jednego z czołowych portugalskich badaczy sztucznej inteligencji. Jednak João wyjaśnia: "Grupa została założona na wydziale ekonomii, ponieważ tam wykładał profesor Pavel Brazdil" - mówi. Brazdil założył jedną z pierwszych w kraju międzynarodowych grup zajmujących się uczeniem maszynowym na Wydziale Ekonomii.

Pod wieloma względami, lokalizacja ukształtowała perspektywę, ponieważ ekonomia i nauki społeczne były już w dużym stopniu uzależnione od dużych ilości danych i analizy ilościowej. Tradycyjna ekonometria podchodziła do problemów poprzez predefiniowane modele; uczenie maszynowe podchodziło do nich inaczej, pozwalając systemom uczyć się wzorców bezpośrednio z samych danych. João znalazł się dokładnie na przecięciu rygoru obliczeniowego i złożoności świata rzeczywistego.

Przez lata João pomagał konsolidować ten ekosystem poprzez nauczanie, nadzór nad badaniami i tworzenie sieci naukowych, które wykraczały daleko poza Portugalię. Przez ponad dekadę kierował programem studiów magisterskich w zakresie analizy danych na Wydziale Ekonomii i nadzorował dziesiątki doktorantów i magistrantów, z których wielu później rozpoczęło własną karierę naukową.

Uczenie się od ruchomych światów

Obserwacja João Gamy, że prawdziwy świat jest dynamiczny, doprowadziła do znaczącej zmiany w uczeniu maszynowym. Podczas gdy tradycyjne modele opierały się na statycznych zbiorach danych, João pracował z problemami, w których dane stale ewoluowały i szybko się dezaktualizowały. Doprowadziło go to do opracowania metod uczenia się ze strumieni danych, w których algorytmy dostosowują się w czasie rzeczywistym. W centrum tej pracy znalazła się idea "dryfu koncepcji", czyli uznania, że wzorce zmieniają się w czasie. Od zachowań konsumenckich i ruchu miejskiego po infrastrukturę przemysłową i systemy środowiskowe, wzorce kształtujące rzeczywisty świat nieustannie ewoluują.

Praca João wyłoniła się właśnie z tej niestabilności, odpowiadając na fundamentalne pytanie, które później stało się kluczowe dla nowoczesnej sztucznej inteligencji: w jaki sposób maszyny mogą kontynuować adaptację i uczenie się w zmieniających się środowiskach bez wielokrotnego rozpoczynania od zera?

Jego praca stała się fundamentem w tej dziedzinie. Dziś jego badania nad eksploracją strumieni danych i dryfem koncepcji należą do najczęściej cytowanych na świecie, z dziesiątkami tysięcy cytowań i globalnym wpływem, który rozciąga się zarówno na środowisko akademickie, jak i przemysł.

Praktyczne implikacje tych badań stały się szczególnie widoczne dzięki projektom opracowanym z wykorzystaniem rzeczywistej infrastruktury. Jeden z najbardziej ilustrujących przykładów pojawił się dzięki współpracy z Metro do Porto, mającej na celu wykrywanie awarii mechanicznych przed ich wystąpieniem.

Odpowiedzialność przed superinteligencją

Publiczne rozmowy na temat sztucznej inteligencji coraz częściej obracają się wokół obaw, że maszyny przewyższą ludzkość. João podchodzi do tych dyskusji ze sceptycyzmem: "W tej chwili", mówi niemal żartobliwie, "maszyny są nadal bardzo głupie". Dla João współczesne systemy AI pozostają zasadniczo ograniczone, ponieważ brakuje im świadomości, samoświadomości i prawdziwego zrozumienia tego, co robią. Wykonują zadania z coraz większym wyrafinowaniem, ale bez refleksyjnej świadomości.

Nie odrzuca on ryzyka związanego ze sztuczną inteligencją. Zamiast tego skupia się na obecnych realiach społecznych, takich jak nierówność, niewłaściwe wykorzystanie danych, manipulacja informacjami i nierówny dostęp do technologii. Podkreśla, że technologia nie jest neutralna: Sztuczna inteligencja kształtuje możliwości, struktury pracy i dostęp do informacji, dając przewagę tym, którzy potrafią z nią pracować i pozostawiając innych w tyle.

Ta obawa częściowo wyjaśnia, dlaczego bardzo ceni europejskie wysiłki związane z regulacją prywatności i odpowiedzialnym zarządzaniem sztuczną inteligencją. João postrzega ramy takie jak RODO nie jako biurokratyczne przeszkody, ale jako próby ochrony ludzkiej autonomii w świecie, w którym informacje krążą z niespotykaną dotąd szybkością i skalą.

Uniwersytety jako miejsca myśli

Pomimo międzynarodowego uznania, duża część tożsamości João Gamy pozostaje głęboko związana z nauczaniem i życiem akademickim. Mówi o nadzorowaniu studentów z prawdziwą sympatią, opisując mentoring pracy dyplomowej jako jeden z najbardziej satysfakcjonujących aspektów swojej kariery: "Zawsze dobrze jest pracować z ludźmi" - mówi.

Ta perspektywa kształtuje również jego silną obronę uniwersytetów jako przestrzeni, które muszą zachować badania obok nauczania. Uważa, że uniwersytety nie są jedynie instytucjami przekazującymi istniejącą wiedzę, ale są również odpowiedzialne za tworzenie nowych pytań, kultywowanie krytycznego myślenia i utrzymywanie wolności intelektualnej niezbędnej do innowacji. Badania wymagają nie tylko umiejętności technicznych, ale także dyspozycyjności umysłowej i zdolności do refleksji nad tym, które problemy są warte kontynuowania. Nawet po zostaniu emerytowanym profesorem na Uniwersytecie w Porto, João nadal nadzoruje studentów, prowadzi projekty badawcze i pozostaje aktywnie zaangażowany w INESC TEC. W praktyce niewiele się zmieniło poza odejściem od formalnego nauczania. Badania, mentoring i współpraca naukowa nadal zajmują centralne miejsce w jego codziennym życiu. Szczególnie uderzający jest sposób, w jaki mówi o tej trajektorii z bardzo niewielkim poczuciem indywidualnego protagonizmu. Podczas swojego ostatniego wykładu przed przejściem na emeryturę João postanowił nie skupiać się na wyróżnieniach, cytowaniach czy kamieniach milowych kariery, ale na ludziach, którzy towarzyszyli mu przez dziesięciolecia pracy. "Niczego nie zrobiłem sam" - powiedział. "Muszę podziękować moim zespołom, ale przede wszystkim moim studentom".

Ciągłe dostosowywanie się

Podczas rozmowy z João Gamą staje się coraz bardziej jasne, że sama adaptacja znajduje się w centrum zarówno jego nauki, jak i światopoglądu. Jego badania koncentrowały się na systemach zdolnych do ciągłego uczenia się, ponieważ wcześnie zrozumiał, że statyczne modele zmagają się z dynamiczną rzeczywistością. Ale ta sama idea wydaje się wykraczać poza algorytmy. Przez całą swoją karierę João wielokrotnie znajdował się na przejściach: między ekonomią a informatyką, teorią a zastosowaniem, badaniami i polityką, środowiskiem akademickim i debatą publiczną.

Jest coś po cichu spójnego w fakcie, że jeden z czołowych światowych ekspertów w dziedzinie systemów adaptacyjnych tak często mówi o odpowiedzialności, współpracy i zbiorowym uczeniu się. Dla João inteligencja, czy to sztuczna, czy ludzka, nigdy nie jest czysto indywidualna, ale budowana zbiorowo.

W końcu znaczna część infrastruktury leżącej obecnie u podstaw sztucznej inteligencji, systemów zdolnych do ciągłego dostosowywania się do zmieniającej się rzeczywistości, istnieje po części dlatego, że João Gama spędził dziesięciolecia myśląc o tym, jak dostosować się do świata, który nigdy nie przestaje się poruszać.