Но задолго до того, как искусственный интеллект стал культурной одержимостью, до того, как языковые модели вошли в наши телефоны, офисы и разговоры за обеденным столом, где-то в Порту Жоан Гама уже помогал разрабатывать новые способы обучения машин.

Что делает траекторию Жоана Гамы особенно поразительной, так это не только масштаб его научного влияния, но и его время. Многие из проблем, которые сегодня занимают центральное место в искусственном интеллекте, - адаптация, непрерывное обучение и принятие решений в реальном времени - были вопросами, над которыми он уже работал десятилетиями ранее. Тихо, из своей лаборатории в Университете Порту, он помог сформировать области, которые лишь недавно стали достоянием широкой общественности.

Для Жуана машинное обучение никогда не было чем-то совершенно новым. Термин "машинное обучение" впервые был использован в 1950-х годах", - объясняет он, ссылаясь на Артура Самуэля, исследователя, который создал программу для игры в шашки, способную совершенствоваться в процессе игры. "Эту способность учиться на опыте мы и называем обучением". Со временем изменилось не само существование этих идей, а масштаб, в котором общество узнало о них.

Научная экосистема, созданная в Порту

Карьера Жоана Гамы оказалась тесно связана с Университетом Порту, где он начал преподавать на экономическом факультете в начале 1990-х годов. На первый взгляд может показаться, что это необычное место для появления одного из ведущих португальских исследователей искусственного интеллекта. Однако Жуан объясняет: "Группа была основана на экономическом факультете, потому что именно там преподавал профессор Павел Браздил", - говорит он. Браздил создал одну из первых в стране групп по машинному обучению международного уровня на экономическом факультете.

Во многом местоположение определило перспективы, поскольку экономика и социальные науки уже в значительной степени зависели от больших объемов данных и количественного анализа. Традиционная эконометрика решала проблемы с помощью заранее определенных моделей, а машинное обучение подходило к ним по-другому, позволяя системам узнавать закономерности непосредственно из самих данных. Жуан оказался как раз на стыке между строгостью вычислений и сложностью реального мира.

На протяжении многих лет Жуан помогал укреплять эту экосистему, преподавая, руководя исследованиями и создавая научные сети, выходящие далеко за пределы Португалии. Более десяти лет он руководил магистерской программой по анализу данных на экономическом факультете и курировал десятки докторантов и магистрантов, многие из которых впоследствии построили свою собственную научную карьеру.

Обучение на примере движущихся миров

Замечание Жоана Гамы о том, что реальный мир динамичен, привело к значительному сдвигу в машинном обучении. В то время как традиционные модели опирались на статичные наборы данных, Жуан работал с проблемами, в которых данные постоянно менялись и быстро устаревали. Это привело его к разработке подходов к обучению на основе потоков данных, где алгоритмы постоянно адаптируются в режиме реального времени. В центре этой работы была идея "дрейфа концепций" - признание того, что шаблоны меняются с течением времени. От поведения потребителей и городского движения до промышленных инфраструктур и экологических систем - модели, формирующие реальный мир, постоянно меняются.

Работа Жуана возникла именно из этой нестабильности, обращаясь к фундаментальному вопросу, который впоследствии станет центральным для современного искусственного интеллекта: как машины могут продолжать адаптироваться и обучаться в меняющихся условиях, не начиная все с нуля?

Его работа стала основополагающей в этой области. Сегодня его исследования по поиску потоков данных и дрейфу концепций являются одними из самых цитируемых в мире, с десятками тысяч ссылок и глобальным влиянием, которое распространяется как на академические, так и на промышленные круги.

Практические последствия этих исследований стали особенно заметны благодаря проектам, разработанным с использованием реальных инфраструктур. Один из наиболее наглядных примеров - сотрудничество с Metro do Porto, направленное на обнаружение механических неисправностей до их возникновения.

Ответственность перед суперинтеллектом

Общественные разговоры об искусственном интеллекте все чаще сводятся к опасениям, что машины превзойдут человечество. Жуан подходит к этим дискуссиям со скептицизмом: "На данный момент, - говорит он почти с юмором, - машины все еще очень глупы". По мнению Жуана, современные системы искусственного интеллекта остаются принципиально ограниченными, поскольку им не хватает сознания, самосознания и подлинного понимания того, что они делают. Они выполняют задачи со все большей изощренностью, но без рефлексивного осознания.

Он не отвергает риски, связанные с ИИ. Вместо этого он фокусируется на современных социальных реалиях, таких как неравенство, неправомерное использование данных, манипулирование информацией и неравный доступ к технологиям. Он подчеркивает, что технология не является нейтральной: ИИ формирует возможности, структуру труда и доступ к информации, давая преимущества тем, кто умеет с ним работать, и оставляя позади других.

Эта озабоченность отчасти объясняет, почему он высоко ценит европейские усилия, связанные с регулированием конфиденциальности и ответственным управлением ИИ. Жоан рассматривает такие рамки, как GDPR, не как бюрократические препятствия, а как попытки защитить человеческую автономию в мире, где информация циркулирует с беспрецедентной скоростью и масштабами.

Университеты как место для размышлений

Несмотря на международное признание, личность Жоана Гамы во многом остается глубоко связанной с преподаванием и академической жизнью. Он с искренней любовью говорит о работе со студентами, называя наставничество над диссертациями одним из самых приятных аспектов своей карьеры: "Всегда приятно работать с людьми", - говорит он.

Эта точка зрения также формирует его твердую защиту университетов как пространства, которое должно сохранять исследования наряду с преподаванием. Он считает, что университеты - это не просто учреждения для передачи существующих знаний, но и ответственные за создание новых вопросов, культивирование критического мышления и поддержание интеллектуальной свободы, необходимой для инноваций. Исследования требуют не только технических навыков, но и умственных способностей, а также способности размышлять над тем, какие проблемы стоит решать. Даже став почетным профессором Университета Порту, Жуан продолжает руководить студентами, возглавлять исследовательские проекты и активно работать в INESC TEC. На практике мало что изменилось, кроме того, что он отошел от формального преподавания. Исследования, наставничество и научное сотрудничество по-прежнему занимают центральное место в его повседневной жизни. Особенно поражает то, что он говорит об этой траектории с очень малым ощущением индивидуального протагонизма. Во время своей последней лекции перед уходом с преподавательской работы Жоан решил сосредоточиться не на наградах, цитатах или вехах карьеры, а на людях, которые сопровождали его на протяжении десятилетий работы. "Я ничего не делал в одиночку", - сказал он. "Я должен поблагодарить свои команды, но прежде всего - своих студентов".

Продолжая адаптироваться

В беседе с Жуаном Гамой становится все более очевидным, что адаптация сама по себе занимает центральное место как в его науке, так и в мировоззрении. Его исследования были сосредоточены на системах, способных к непрерывному обучению, поскольку он рано понял, что статичные модели не справляются с динамичными реалиями. Но эта же идея, похоже, выходит за рамки алгоритмов. На протяжении всей своей карьеры Жоан неоднократно оказывался на переходных этапах: между экономикой и информатикой, теорией и практикой, исследованиями и политикой, научными кругами и общественными дискуссиями.

В том, что один из ведущих мировых экспертов по адаптивным системам так часто говорит об ответственности, сотрудничестве и коллективном обучении, есть что-то спокойное и последовательное. По мнению Жуана, интеллект, будь то искусственный или человеческий, никогда не бывает чисто индивидуальным, а создается коллективно.

В конце концов, большая часть инфраструктуры, лежащей в основе искусственного интеллекта, - систем, способных постоянно адаптироваться к меняющимся реалиям, - существует отчасти потому, что Жоан Гама десятилетиями размышлял о том, как адаптироваться к миру, который никогда не перестает двигаться.