Câteva note privind inteligența artificială

Farcaș, Dan D. (2025), Câteva note privind inteligența artificială., IT & C, 4:3, https://www.internetmobile.ro/cateva-note-privind-inteligenta-artificiala/

 

A Few Notes on Artificial Intelligence

Abstract

The article compares artificial intelligence with human thinking. It argues that only the latter can create and decide responsibly. Although artificial intelligence will replace humans in many routine activities, it will not be able to endanger the primacy of the human species, among other things because no automaton possesses its own goals and initiative. Necessary conditions for robots closer to human performance are suggested.

Keywords: artificial intelligence, human thinking, elimination of the human species, neural networks, future of robots, society of mind

Rezumat

În articol se face o comparație între inteligența artificială și gândirea umană. Se argumentează că doar aceasta din urmă poate crea și decide în mod responsabil. Deși inteligența artificială va înlocui omul în multe activități rutiniere, ea nu va putea pune în pericol primatul speciei umane, între altele deoarece niciun automat nu posedă obiective și inițiative proprii. Se sugerează condiții necesare pentru roboți mai apropiați de performanțele umane.

Cuvinte cheie: inteligență artificială, gândire umană, înlăturarea speciei umane, rețele neuronale, viitorul roboților, societatea minții

 

IT & C, Volumul 4, Numărul 3, Septembrie 2025, pp. xxx
ISSN 2821 – 8469, ISSN – L 2821 – 8469
URL: https://www.internetmobile.ro/cateva-note-privind-inteligenta-artificiala/
© 2025 Dan D. FARCAȘ. Responsabilitatea conținutului, interpretărilor și opiniilor exprimate revine exclusiv autorilor.

 

Câteva note privind inteligența artificială

Dan D. FARCAȘ[1]
dandfarcas@yahoo.com

[1] Academia Română – Comisia de Biometrie

 

Inteligența calculatorului și gândirea umană

În 1956, într-o perioadă de entuziasm general privind performanţele calculatoarelor electronice, John McCarthy, de la Universitatea Stanford a propus termenul de inteligenţă artificială pentru ceea ce se spera că va egala în curând inteligența umană. Se credea pe atunci că aceste „creiere electronice” vor putea, în scurt timp, să converseze inteligent, să traducă, să creeze lucrări artistice, să inventeze etc., la fel ca oamenii, dacă nu cumva mult mai bine. Abia în ultima vreme aceste posibilități au ajuns la o maturitate comercială și aceasta doar datorită unei puteri extraordinare de calcul și a unor schimbări de abordare. Cu toate acestea, inteligența artificială, deși ne depășește în viteză și capacitatea de a găsi și prelucra informații, este încă departe de a egala toate calitățile de care dispun oamenii. De exemplu, într-un articol publicat în iunie 2025, reprezentanți ai firmei Apple afirmau că o formă avansată de inteligență artificială la care lucrau s-a confruntat cu un „colaps complet al preciziei” atunci când a fost confruntată cu probleme de o extremă complexitate. Deci, cu toate succesele uluitoare ale inteligenței artificiale, diferențele dintre ea și gândirea umană continuă să existe, iar natura acestor diferențe merită o analiză.

Vorbind despre inteligența artificială, ne putem întreba în mod firesc: ce este inteligența? Faimoasele teste de inteligenţă, destinate să determine „coeficientul IQ” sunt folosite, în mod paradoxal, fără să existe un consens asupra definiţiei noţiunii de inteligenţă. S-a ajuns până acolo încât unii să spună că „inteligenţa este acea însuşire pe care o măsoară testele de inteligenţă”. La aceste teste, în mod firesc, cel mai mare „coeficient IQ” îl va obţine cel ce dovedeşte că gândeşte exact la fel cu autorul lor. Prin urmare, psihologii care au instituit şi folosesc testele IQ înţeleg, de fapt, prin inteligenţă capacitatea de a rezolva probleme, rapid şi în aceeaşi manieră în care le‑ar rezolva o persoană familiarizată cu domeniul respectiv.

Posedă calculatoarele inteligență în acest sens? Bineînțeles! Ele pot rezolva probleme extrem de complexe, uneori chiar cu viteze de milioane de ori mai mari decât le-ar rezolva un om. Un calculator devine capabil de această performanță după ce algoritmul de rezolvare, pașii cu care omul ar soluționa problema, au fost transcriși într-un program, care a fost dat apoi mașinii. Cel puțin așa se întâmplă, de vreo optzeci de ani încoace, în calculatoarele noastre, care sunt toate funcționează pe principiul „Turing – von Neumann”. Am putea spune, altfel, că omul își copiază o parte din propria inteligență și o transmite calculatorului. În urma acestei operații, nu crește doar viteza de rezolvare, dar un același program poate fi încărcat în mii sau chiar milioane de calculatoare, multiplicând, și în felul acesta, puterea de rezolvare. Ne confruntăm aici cu ceea ce a fost numit industria inteligenței.

Calculatorul, înarmat cu inteligență, este totuși departe de performanțele minții umane. Iată câteva diferențe:

Mașina inteligentă este un agent unic, lucrând liniar, doar în interiorul unei singure structuri coerente, sau teorii, și doar pe palierul logico-matematic, chiar dacă programele maşinii încearcă să mimeze uneori şi celelalte paliere. În acest timp, mintea umană este o ierarhie imensă de agenţi între care există o mare diversitate de relaţii. Agenţii componenţi lucrează pe trei paliere: nonverbal, verbal colocvial și logic, palierul logic fiind cel al teoriilor, al matematicii, al conceptelor considerate perfecte. În cazurile care o impun, omul poate lucra pluralist, în paralel cu mai multe teorii sau viziuni, care se pot și contrazice. În gândire, toți agenții mintali acționează simultan, într-un soi de concertare globală. Acest pluralism eterogen asigură superioritatea omului față de orice ființă vie și orice calculator.

În timp ce la om cuvintele sau cifrele sunt simboluri şi repere pentru a fixa roadele unei gândiri cu nenumărate faţete şi valenţe, pentru calculator cuvintele sunt obiecte de lucru, care au doar sensul dat de definiția lor. Ele nu posedă o cunoaștere personală a obiectelor și fenomenelor din spatele cuvintelor, nici conotaţii afective. Calculatorul prelucrează cuvintele (şi celelalte date care îi sunt livrate) în mod mecanic, pas cu pas, conform programului algoritmic scris în memoria sa.

Atât omul cât și calculatorul posedă deci inteligență, cu diferențele de mai sus. Ambele rezolvă probleme, în aceeaşi manieră în care le‑ar rezolva un specialist în domeniul respectiv. Dar numai omul posedă, pe lângă o inteligență transferabilă calculatorului, și gândire, pe o bază pluralistă, ca și creativitate, care este generarea de soluţii care refuză căile bătute şi surprind prin noutate. Inteligența calculatorului se bazează pe proceduri rutiniere (deterministe, sau imitând pe cele probabiliste) ale inteligenţei umane, pe care calculatorul le efectuează mult mai rapid. În schimb, gândirea și activitatea creatoare sunt fenomene voluntare, specific umane, care – așa cu am arătat mai sus – mobilizează nenumărate structuri, care folosesc o pluralitate şi o diversitate de adevăruri, uneori contradictorii, structuri acţionând în mintea creatorului, simultan, motivat, ierarhic, competitiv sau cooperant.

Putem exemplifica diferențele menționate mai sus prin strădaniile de a crea opere de artă cu ajutorul calculatorului. La ora actuală, dacă îi dăm unui calculator câteva sute de tablouri dintr-o anumită școală, calculatorul poate învăța gramatica acestora și poate apoi genera tablouri în aceeași manieră, dar el nu va fi capabil niciodată de o creație autentică, cum ar fi trecerea la o altă școală (cum s-a întâmplat, de pildă, de la academism la impresionism, de aici la cubism etc.). Inteligența artificială este instruită să respecte un set de reguli artistice, în timp ce adevărata creație constă din schimbarea acestor reguli.

Ca o altă ilustrare, muzica „de calculator” calcă pe urmele unui joc imaginat de Mozart, cu ajutorul căruia orice persoană putea compune valsuri, chiar dacă nu avea cunoştinţe muzicale. Genialul compozitor oferea în acest scop o listă de secvenţe muzicale (măsuri) prefabricate, numerotate de la 1:1 la 6:6. Cel interesat arunca o pereche de zaruri, alegea secvenţa muzicală corespunzătoare numerelor ieşite pe micile cuburi, transcria notele pe o partitură, arunca din nou zarurile, mai transcria o măsură ş.a.m.d. până era mulţumit de lungimea „compoziţiei”.

Calculatorul electronic, prin aşa-numitele „generatoare de numere pseudo-aleatoare” putea imita, încă de la început, într-o manieră convingătoare, aruncarea zarurilor. Adăugând la aceasta și alte tehnici, mai rafinate, s-au putut genera mecanic poezii, muzică, sau picturi abstracte imitând, prin recombinare, fragmente din lucrări anterioare. Bineînțeles, în aceste cazuri, calculatorul n-a fost un creator. Produsele artistice imitate erau creaţii omeneşti anterioare, ceea ce contamina cu elemente voluntare produsele „artistice” ale mașinii. În plus, cele cât de cât acceptabile dintre acestea, trebuiau selectate, din nou printr-un act voluntar, din noianul de producţii mediocre generate de maşină. Așadar „arta de calculator” nu este nici creaţie, nici artă autentică, ci doar o activitate rutinieră cu o componentă aleatoare. Vocaţia unui creator autentic este cea de a sparge tiparele, de a face legi noi şi nu de a urma legi prestabilite. Mozart n-a devenit celebru producându-şi operele prin metoda pe care am evocat-o mai sus.

În ultimii ani, inteligența artificială a progresat mult și creațiile sale sunt, pe drept cuvânt, în stare să ne uimească. Totuși ele rămân la nivel rutinier și nu la cel al creației autentice. Desigur, în spatele oricărei lucrări artistice, sau al oricărui alt tip de creație autentică umană, există şi multă rutină, iar această rutină poate fi preluată de calculator, într-o colaborare cu creatorul, pe care îl va ajuta, dar nu-l va înlocui.

Vor înlocui roboții specia umană?

Cultura populară (în tandem cu literatura SF) a asociat în permanenţă evoluţia echipamentelor de calcul şi a roboţilor cu teama ca nu cumva această nouă categorie de creaturi inteligente, tot mai performante, să revendice, la un moment dat, întâietatea în conducerea treburilor pământeşti, dând la o parte nevolnica specie umană.

Maşinăriile ameninţă, încă de demult, cel puțin de la inventarea motoarelor cu aburi şi a războiului mecanic de ţesut, pe cei ce-şi câştigă pâinea cu activităţi rutiniere. În 1969 sau 1970, la Stanford, la un seminar, John McAfee, unul dintre cei trei sau patru mari inovatori ai inteligenței artificiale din Statele Unite, a spus că, în viitor, inteligența artificială va optimiza economia. Se va aștepta ca fiecare ființă umană să inoveze, pentru că asta definește o ființă umană. Ca să-și ilustreze afirmația, a spus următoarea poveste. Un agent de vânzări, care-și face treaba conștiincios și eficient, primește o scrisoare de la Departamentul de Optimizare care spune: „Am observat că în ultimele șase luni nu ați întreprins nicio acțiune care nu a fost prevăzută de motorul de inteligență artificială. Așadar, dacă în următoarele șase luni nu faceți ceva ce nu este prevăzut de motorul de inteligență artificială, veți fi înlocuit.” Omul nostru intră în panică. Își pune la îndoială viața. Își ia un concediu, încearcă tehnici orientale de autodezvoltare. Se întoarce apoi acasă și la serviciu. Și totul este bine. Începe să se relaxeze. Trec câteva luni și primește o scrisoare care spune: „În ultimele șase luni, nu ați făcut nimic ce nu a fost prezis de motorul de simulare și ați fost înlocuit.”

Povestea de mai sus a fost imaginată acum mai bine de o jumătate de secol. Azi nu ne temem doar de înlocuirea oamenilor în activitățile rutiniere, dar s-a ajuns chiar să se pună problema dacă nu cumva maşina ameninţă însuşi primatul nostru pe Terra. Vorbim tot mai des despre pericolul ca oamenii să fie subjugați, sau chiar eliminați complet de calculatoarele electronice și roboții dotați cu inteligență artificială.

Opinia conform căreia roboții sau calculatoarele ar dori să cucerească și să subjuge pare să fie o extindere cețoasă și neîntemeiată a constatării că, pe Pământ, dacă ceva se mișcă în mod inteligent ar putea avea în mod automat comportament agresiv, aidoma animalelor sălbatice. Iar dacă este mai iscusit decât mine ar putea să mă dea la o parte, să mă înrobească sau să mă extermine.

Fără îndoială, roboţii și inteligența artificială vor acapara multe locuri de muncă în viitorul apropiat, dar ameninţarea cu subjugarea sau înlăturarea totală a oamenilor este neverosimilă; cel puţin într-o perspectivă previzibilă. Iată, în continuare, câteva argumente în sprijinul acestei afirmații.

Orice fiinţă vie se mişcă, din „proprie iniţiativă”, din primul moment al existenţei sale, urmărind permanent diverse obiective, proprii sau ale speciei. Prin opoziţie, un automat, sau un robot, oricât ar fi de complex, este – aşa cum ne învaţă cibernetica – doar un soi de „cutie neagră” care la anumite „semnale de intrare” (inputs) produce, conform unei „funcţii de transfer” de natură logico-matematică, nişte „răspunsuri” (outputs). Calculatoarele actuale, în particular, roboţii autonomi nu pot avea iniţiativă, nu au intenţii; ei lucrează doar când un om îi pune să lucreze. Un automat poate primi, de pildă, un program, graţie căruia să livreze (uneori prin şiruri lungi de date) răspunsuri la problemele prezentate la „intrare”. Dar, când răspunsul dorit a fost livrat, ori când „semnalele de intrare” sau programul vor ajunge la sfârşit, robotul se va opri şi va sta oprit până va primi un alt „input”.

E drept, dacă un robot e rău programat, sau dacă se defectează, poate chiar să producă distrugeri, dar nu face asta urmărind scopuri proprii, ci, cel mult, pe cele ale stăpânilor sau programatorilor săi. Dacă niște oameni rău intenționați ar vrea să efectueze o cucerire, folosind roboți, ei ar putea conferi acestora un comportament agresiv și chiar ucigaș. Dar roboții n-ar putea efectua decât cel mult  alegeri raționale între diferitele „ținte”. Decizia din spatele acțiunii, cea care diferențiază țintele, ar aparține stăpânilor și programatorilor roboților. Iar o asemenea decizie (luată în baza liberului arbitru) este exclusiv umană și  însoțită automat de responsabilitatea morală pentru ea.

Toate fiinţele vii au valori, motive şi scopuri proprii (între care se găsesc şi unele ţintind teritorialitatea sau dominarea), traduse şi prin stări emoţionale; acestea lipsesc cu desăvârşire la roboţi (respectiv, la calculatoarele care stau în spatele lor). Se vorbeşte, e drept, uneori de roboți cu „emoţii”. Aceste emoţii sunt însă doar imitaţii, mimări algoritmice. Calculatoarele, oricât ar fi de performante, nu au obiective proprii, ci cel mult preiau, temporar, obiectivele utilizatorului lor uman. În consecință, maşinile superrapide şi superinteligente nu au cum să dispună şi nimeni nu s-a gândit să-i facă să dispună de niciun fel de ambiţii, şi cu atât mai puţin de cea a preluării conducerii lumii. Iar singure n-au cum să „inventeze” asemenea ambiții.

Această observație evocă imediat o altă diferență esențială. Calculatoarele actuale sunt doar un soi de „zombi” electronici, funciarmente lipsiţi de conştiinţă. Ele nu au nici conştienţă, nici identitate de sine, iar în lipsa motivaţiilor proprii, nu putem vorbi nici de intenţii, voinţă, morală şi cu atât mai puţin de responsabilitate. Lipsiţi de conștiință, roboţii nu pot lua nicio iniţiativă şi cu atât mai puţin să revendice obiective precum conducerea treburilor lumii.

Cum ar trebui să arate un autentic creier artificial?

Dar diferența om-mașină va rămâne oare veşnic astfel? Dacă actualele calculatoare, tip „Turing – von Neumann”, funcţionând secvențial, pe baza unor algoritmi înmagazinați în memorie etc., nu sunt capabile să reproducă decât performanţele rutiniere ale minţii umane, e drept, cu viteze extraordinare, avem oare voie să decretăm că ele nu vor fi capabile de mai mult, niciodată, într-un viitor oricât de îndepărtat?

„Maşina de gândit” din creierul uman a fost „construită” de natură, prin patru miliarde de ani de perfecţionare neîncetată a unor structuri capabile să instituie, înainte de toate, surpriza, caracterul imprevizibil în competiţia cu alte fiinţe vii. Soluția optimă, pe care natura a folosit-o și la oameni, a fost cea a rețelelor neuronale. Ele sunt formate dintr-un număr foarte mare de elemente interconectate, o parte dintre elemente primind comenzi de la organele de simț, altele dând comenzi către efectuarea unor acțiuni, majoritatea servind însă doar legăturii între acestea două. Creierul omenesc are circa 85 miliarde de neuroni, interconectați prin circa 100 trilioane de sinapse.

O asemenea rețea ar putea fi construită și tehnic, dar ar putea fi și simulată pe calculatoare obișnuite, cu observația că numărul de elemente nu poate fi făcut, la ora actuală atât de mare. Rețeaua neuronală artificială poate fi invățată să răspundă la stimuli externi într-un mod asemănător ființelor vii.

Ilustrez procesul printr-o întâmplare pe care o știu de mai bine de o jumătate de veac. La un furnal, maistrul, care asigura șarje perfecte, urma să iasă la pensie. S-a pus problema să fie înlocuit cu un calculator care să comande furnalul. Când i-au cerut însă maistrului să spună cum face, pentru a transcrie rutinele sale în algoritmi destinați calculatorului, acesta nu a putut explica. El „simțea” cuptorul, zgomotele, culorile etc. dar nu le putea formula în valori, ca pentru un algoritm. Soluția a fost ca să se pună pe calculator un program care simula o rețea neuronală. Intrările rețelei veneau de la aparatele care măsurau toți parametri cuptorului, iar ieșirile erau aceleași tipuri de comenzi pe care le dădea și maistrul, doar că „în orb”. La început, la parametri pe care îi primea de la cuptor, rețeaua neuronală răspundea la întâmplare (rețeaua poseda în acest scop un „generator de numere aleatoare”). Atunci când aceste răspunsuri coincideau, întâmplător, cu cele ale maistrului, acele legături dintre neuroni, care fuseseră active, erau întărite. În cazul răspunsurilor greșite, legăturile erau slăbite. După două săptămâni calculatorul a ajuns să dea exact aceleași comenzi ca și maistrul, care s-a putut astfel pensiona. Nimeni nu știa care era „algoritmul”, dar controlul era perfect.

Acest gen de învățare (numit, în formele sale avansate, „deep learning”), este o parte esențială a aplicațiilor actuale de inteligență artificială. În acestea sunt folosite mai multe straturi de rețele neuronale, iar performanțele în învățare le egalează sau le depășesc pe cele umane. O observație importantă este că o asemenea învățare poate fi atât verbală cât și nonverbală. Dar, în ciuda performanțelor sale uneori uluitoare, inteligența artificială nu poate depăși diferențele om-calculator pe care le-am semnalat mai sus, deși, faptul că folosește rețele neuronale, poate constitui un pas esențial spre depășirea lor.

Anumiţi specialişti în inteligenţă artificială au început să accepte ideea că drumul spre automatizarea unor mecanisme ale gândirii trece prin luarea în considerare a unei pluralităţi de agenţi, dintre care unii au adevăruri și obiective proprii. Marvin Minsky, a fost, probabil, prima personalitate recunoscută care, în anii optzeci ai secolului trecut, a susţinut că în mintea unui om există, de fapt, o „societate de minţi”, fiecare cu specializarea sa proprie.

Dacă numărul și complexitatea agenților din „mintea” robotului va depăși o anumită limită, atunci ne-am putea aștepta ca în această minte să apară, prin sinergie, calități noi, inexistente în componente. Așa s-a întâmplat, pe o anumită treaptă a evoluției, și cu mintea umană.

În cazul acestor roboți foarte complecși, ar putea să apară intenţia de a efectua, cu de la sine putere, anumite acţiuni. Ar trebui să apară şi un mecanism de „cunoaştere de sine”, prin care robotul să-şi clădească treptat o identitate proprie. Fără îndoială, autorii umani ai acestei performanţe vor fi suficient de înţelepţi pentru a sădi în adâncul minţilor artificiale principiul că omul este Creatorul lor, cel care trebuie stimat, respectat și ajutat.

Referințe

  • Dan D.Farcaş, Experiences of Modeling the Activity of Neuronal Networks by Means of Electronic Digital Computers, Elektronische Informationsverarbeitung und Kybernetik (E.I.K.), Berlin, 2(4), 1966;
  • Dan D. Farcaș, Calculatorul electronic și gândirea umană, Ed. Albatros, București, 1978;
  • Dan D. Farcaș, Labirintul cunoașterii, Ed.Paideia, 2009;
  • Marvin Minsky, The Society of Mind, Simon & Schuster, 1986;
  • Parshin Shojaee ș.a., The Illusion of Thinking: Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models via the Lens of Problem Complexity, Apple Machine Learning Research https://machinelearning.apple.com 2025;

 

Știri din tehnologia informației și comunicații, programare, inteligența artificială și securitate cibernetică, 19 iunie

postat în: Știri 0

Agenți IA agentici în afaceri

Companiile implementează tot mai des agenți IA ”agentici” — sisteme de tip software care acționează proactiv în numele utilizatorilor. Aplicații‑cheie includ generarea automată de cod, analiza decizională avansată și automatizarea serviciilor de HR și suport clienți. După hype‑ul IA generativă, acum se dorește aplicabilitate reală și ROI clar. Acești agenți au potențialul să reducă efortul manual în programare și să optimizeze procese de business inteligence.

Palo Alto Networks mizează pe câteva proiecte mari de IA generative

Furnizorul de soluții de securitate cibernetică selectează atent proiectele IA generative în care investește. Scopul este să maximizeze impactul și valoarea adăugată, concentrându-se pe cazuri maturabile și evitând dispersia resurselor pe proiecte speculative. Strategia reflectă maturizarea pieței IA și orientarea spre utilizare concretă în securitate .

Platformă IA pentru securitatea telecomunicațiilor – Cycurion & IQSTEL

Cele două companii lansează „Cyber Shield”, o platformă IA pentru protecție predictivă și răspuns dinamic în timp real, destinată operatorilor telecom (600+ parteneri globali). Se estimează o piață de 500 mld $ până în 2030, iar lansarea comercială va avea loc în semestrul 2 2025.

Piața muncii pentru programatori, transformată de IA

Integrarea IA în fluxurile de lucru provoacă schimbări rapide: noi roluri (prompt engineers, AI ethicists), specializări extinse (AI‑DevOps), apel sporit la soft skills, și o competiție pe talente. Inginerii software trebuie să adopte IA ca partener de cod și nu doar o amenințare .

Claude 4: rival nou pentru ChatGPT?

Anthropic lansează Claude 4 (Opus și Sonnet), disponibile deja în preview. Un review a concluzionat că surprinde prin performanță și capacitate de generare discurs coerent mai complex decât ChatGPT, sugerând o alternativă serioasă în competiția LLM .

Avertisment de securitate pe relație Israel‑Iran

IT‑ISAC și Food & Ag‑ISAC avertizează companiile americane privind riscul unor atacuri cibernetice iraniene. Chiar și țintele din Israel pot avea efecte parazitare globale. Sectoare vitale sunt îndemnate la consolidarea monitorizării, traininguri pentru angajați și participarea în platforme de inteligență colaborativă.

ONU: risc de „slaughterbot” prin terorism autonom

Raportul ONU subliniază riscurile reprezentate de vehicule autonome militarizate (mașini, drone, infrastructură smart). Teroriștii ar putea declanșa atacuri automate fără conexiune umană directă. Se cere luarea unor măsuri internaționale urgente pentru a limita accesul la astfel de tehnologii IA .

Contract OpenAI – Departamentul Apărării SUA (200 milioane $)

OpenAI a obținut un contract de 200 milioane $ pentru dezvoltare prototipuri IA în apărare: securitate cibernetică, analiză militară și asistență medicală. Lucrările se vor finaliza până în iulie 2026, marcând extinderea OpenAI în colaborările guvernamentale, cu condiția respectării politicilor proprii privind utilizarea etică a IA .

RSAC 2025: frontieră în securitate cibernetică

La conferința RSA din San Francisco, experții au avertizat asupra amenințărilor reglementate de state (China, Rusia), extinderea ransomware‑ului și vulnerabilităților aduse de quantum computing. IA este considerat atât o parte a problemei (ca vector de atac), cât și soluție (pentru detectare și răspuns) .

Escaladarea criminalității cibernetice: rolul IA

Agențiile de securitate trag un semnal de alarmă: atacurile cibernetice devin tot mai sofisticate (cryptosteal, phishing personalizat, zero‑days automate). AI amplifică amenințările prin crearea scam‑urilor realiste și distribuție automată. Reglementările sunt însă depășite, iar riscul democratizării criminalității cibernetice crește alarmant.

Inteligența Artificială, între Mit, Magie și Meserie

postat în: Știri 0

 Inteligența Artificială, între Mit, Magie și Meserie

La Centrul Cultural „Drăgan Muntean” Deva a avut loc conferința „Dialoguri despre viitor. AI – Mit, Magie sau Meserie?”, un eveniment dedicat elevilor de liceu din municipiul Deva și din județul Hunedoara, care a adus în prim-plan un subiect de actualitate și deosebit de provocator: Inteligența Artificială.

Evenimentul a fost organizat la inițiativa prof. univ. dr. Cristian Jura (Universitatea din București), în parteneriat cu Primăria Municipiului Deva și Centrul Cultural „Drăgan Muntean”, și a fost gândit ca o dezbatere interactivă menită să le ofere tinerilor perspective variate asupra modului în care AI-ul transformă lumea de astăzi și cea de mâine.

Din partea Primăriei Municipiului Deva a participat viceprimarul Sorin Lavu, care a salutat inițiativa și a subliniat importanța implicării tinerilor în înțelegerea noilor tehnologii și în anticiparea impactului lor asupra societății și pieței muncii.

Alături de organizatori, la conferință au fost prezenți invitați de marcă:

• Ovidiu Bernaschi – expert în inteligență artificială și securitate cibernetică,
• Prof. univ. dr. Tiberiu Tănase – specialist în științe sociale și securitate,
• Diana Nițescu – specialist în cyber security,
• Asist. univ. drd. Camelia Goleanu – Universitatea „Nicolae Titulescu” din București.
• Alin Tomuș – sociolog

Discuțiile au abordat subiecte precum oportunitățile și provocările AI, aspectele etice, riscurile tehnologice, dar și influența asupra locurilor de muncă și asupra formării profesionale a tinerilor.

Participanții au avut ocazia să adreseze întrebări, să își exprime opiniile și să se implice activ în dialog.

Conferința a fost apreciată pentru caracterul său interactiv și aplicat și va fi urmată, potrivit organizatorilor, de alte evenimente similare în cadrul seriei „Dialoguri despre viitor”, dedicate temelor relevante pentru noile generații.

Compartimentul de presă al Primăriei Municipiului Deva

Potențialul disruptiv al cercetării științifice românești. Microstudii de caz: AI și tehnologia cuantică. Repere şi observaţii.

Zărnescu, Narcis – Alexandru (2025), Potențialul disruptiv al cercetării științifice românești. Microstudii de caz: AI și tehnologia cuantică. Repere şi observaţii., IT & C, 4:3, https://www.internetmobile.ro/potentialul-disruptiv-al-cercetarii-stiintifice-romanesti/

 

The Disruptive Potential of Romanian Scientific Research. Micro-Case Studies: AI and Quantum Technology. Highlights and Observations.

Abstract

The generating question of our communication focuses on the assessment of disruptiveness in the context of Romanian scientific research and, implicitly, on ways to make it more efficient. Prioritizing radically new ideas that challenge existing paradigms; courageous investments in interdisciplinary projects; simplifying bureaucracy and stimulating international collaboration can be some of the positive effects of disruptiveness applied to local research, with global impact.

Keywords: disruptivity, disruptive potential, digital revolution, AI, quantum technology

Rezumat

Întrebarea generatoare a comunicării noastre se concentrează pe evaluarea disruptivității în contextul cercetării românești și, implicit, pe modalitățile de eficientizare. Prioritizarea ideilor radical noi, care contestă paradigmele existente; investițiile curajoase în proiecte interdisciplinare; simplificarea birocrației și stimularea colaborării internaționale pot fi câteva dintre efectele pozitive ale disruptivității aplicate cercetării autohtone, cu impact global.

Cuvinte cheie: disruptivitate, potențial disruptiv, revoluţie digitală, AI, tehnologie cuantică

 

IT & C, Volumul 4, Numărul 3, Septembrie 2025, pp. xxx
ISSN 2821 – 8469, ISSN – L 2821 – 8469
URL: https://www.internetmobile.ro/potentialul-disruptiv-al-cercetarii-stiintifice-romanesti/
© 2025 Narcis ZĂRNESCU. Responsabilitatea conținutului, interpretărilor și opiniilor exprimate revine exclusiv autorilor.

 

Introducere

Disruptivitatea este o proprietate fundamentală, paradoxală, a realității sociale. Raportată la revoluția digitală, se înscrie în orizontul așteptărilor cultural-mentale, şi desemnează capacitatea inerentă a unei inovații, tehnologii, idei sau modele de afaceri de a transforma fundamental un sector economic, o industrie sau chiar un segment social existent. La nivel academic, acest termen se referă la un proces prin care o noutate, adesea inițial marginală sau axată pe nevoile unui segment restrâns de consumatori, evoluează și se extinde, subminând treptat ofertele și pozițiile de piață ale actorilor consacrați[1].

Caracteristica esențială a potențialului disruptiv rezidă în capacitatea de a crea o valoare nouă, diferită de cea oferită de soluțiile tradiționale.

Această valoare se poate manifesta prin:

Performanțe inițial inferioare pe dimensiunile valorizate de piața dominantă. Inovațiile disruptive adesea nu excelează inițial în comparație cu produsele sau serviciile consacrate pe criteriile tradiționale de evaluare (e.g., viteză, performanță, caracteristici avansate).

Atractivitate pentru segmente de piață neglijate sau noi. Ele tind să atragă inițial consumatori ale căror nevoi nu sunt satisfăcute adecvat de ofertele existente sau creează piețe complet noi.

Costuri inferioare sau accesibilitate sporită. Adesea, inovațiile disruptive sunt mai accesibile ca preț, mai simple de utilizat sau mai convenabile, democratizând accesul la un anumit produs sau serviciu.

Evoluție rapidă și îmbunătățire susținută. În timp, inovația disruptivă se maturizează și își îmbunătățește performanțele, ajungând să satisfacă și exigențele segmentelor de piață principale, depășind adesea ofertele inițiale ale liderilor de piață.

Potențialul disruptiv[2] nu se manifestă instantaneu și nu este întotdeauna previzibil. Evaluarea acestuia necesită o analiză atentă a caracteristicilor intrinseci ale inovației, a dinamicii pieței, a reacției actorilor existenți și a capacității inovației de a evolua și de a răspunde nevoilor unui public din ce în ce mai larg. În contextul studiilor de management strategic și inovație, înțelegerea și anticiparea potențialului disruptiv reprezintă elemente cruciale pentru succesul organizațional și pentru adaptarea la schimbările tehnologice și de piață.

Aplicând definiția potențialului disruptiv la cazul cercetării științifice românești, putem analiza capacitatea acesteia de a genera transformări fundamentale în peisajul științific și tehnologic național și internațional, subminând abordările convenționale și creând noi direcții de dezvoltare.

În prezent, cercetarea științifică românească se confruntă cu o serie de provocări, inclusiv finanțare limitată, infrastructură învechită în anumite domenii, un exod de talente și o conectare uneori fragilă cu sectorul productiv. În acest context, potențialul disruptiv al cercetării românești nu se manifestă neapărat prin excelența actuală pe dimensiunile consacrate ale cercetării globale (e.g., număr mare de publicații în reviste de top cu factor de impact ridicat, număr semnificativ de brevete internaționale).

În schimb, potențialul disruptiv al cercetării românești ar putea rezida în:

– Identificarea și exploatarea unor nișe de cercetare specifice, eventual neglijate de actorii majori la nivel global. Aceste nișe ar putea fi legate de specificul resurselor naturale ale României, de provocări socio-economice locale care necesită soluții inovatoare, sau de expertiza unică a unor grupuri de cercetare. Un exemplu ar putea fi cercetarea în domeniul valorificării deșeurilor agricole prin metode biotehnologice avansate[3], sau dezvoltarea de soluții IT adaptate la specificul pieței românești.

– Adoptarea și adaptarea rapidă a unor tehnologii emergente cu potențial transformator. În loc de a concura direct în domenii mature și intens cercetate, cercetarea românească ar putea să se concentreze pe asimilarea și inovarea în jurul unor tehnologii cu potențial disruptiv, cum ar fi inteligența artificială aplicată în domenii specifice (e.g., agricultură de precizie, optimizarea rețelelor energetice), tehnologiile blockchain pentru securizarea datelor, sau chiar explorarea timpurie a unor aspecte ale tehnologiilor cuantice în colaborare internațională.

– Dezvoltarea unor abordări interdisciplinare inovatoare care combină expertiza din diverse domenii pentru a adresa probleme complexe. România are o tradiție în anumite domenii științifice, iar combinarea acestora cu noile tehnologii ar putea genera soluții unice. De exemplu, îmbinarea expertizei în lingvistică computațională cu inteligența artificială pentru dezvoltarea de instrumente lingvistice avansate pentru limba română, sau integrarea expertizei în medicină cu noile tehnologii de imagistică și analiză de date.

– Crearea de modele de colaborare inovatoare între mediul academic, institutele de cercetare și sectorul privat[4]. Depășirea fragmentării și a lipsei de transfer tehnologic eficient ar putea debloca un potențial disruptiv semnificativ. Inițiativele care facilitează co-crearea de soluții și comercializarea rezultatelor cercetării ar putea genera un impact economic și social important.

– Concentrarea pe cercetarea „de impact”, cu potențial de a adresa provocări majore ale societății românești și globale. Soluții inovatoare pentru îmbătrânirea populației, schimbările climatice, securitatea alimentară sau accesul la energie curată, dezvoltate în contextul specific românesc, ar putea avea un potențial disruptiv prin crearea de noi piețe și modele de dezvoltare.

În concluzie, „potențialul disruptiv” al cercetării științifice românești nu se bazează neapărat pe competiția directă cu liderii globali în toate domeniile, ci mai degrabă pe capacitatea de a identifica nișe, de a adopta inteligent tehnologii emergente, de a promova interdisciplinaritatea și colaborarea eficientă, și de a se concentra pe cercetarea cu impact societal semnificativ. Valorificarea acestui potențial necesită strategii naționale coerente, investiții inteligente și o cultură a inovării deschisă la idei noi și la asumarea de riscuri calculate[5].

Inteligența Artificială (AI).

În contextul cercetării românești, potențialul disruptiv al AI s-ar putea manifesta prin:

Soluții de nișă adaptate la specificul local. În loc de a concura în dezvoltarea de modele fundamentale de AI (care necesită resurse masive), cercetătorii români ar putea excela în aplicarea AI pentru a rezolva probleme specifice României.

Aceasta ar putea include:

AI pentru optimizarea sectoarelor tradiționale. Dezvoltarea de algoritmi de AI pentru a crește eficiența în agricultură (agricultură de precizie bazată pe analiza datelor satelitare și senzoriale), industrie (automatizarea proceselor, controlul calității), sau energie (gestionarea rețelelor inteligente).

AI pentru servicii publice personalizate. Crearea de sisteme AI pentru a îmbunătăți interacțiunea cetățenilor cu administrația publică, pentru a oferi servicii de e-guvernare mai eficiente și personalizate, sau pentru a optimiza alocarea resurselor publice.

AI pentru conservarea patrimoniului cultural și lingvistic. Dezvoltarea de instrumente AI pentru digitalizarea și analiza patrimoniului cultural, pentru procesarea limbajului natural în limba română (inclusiv dialecte și forme arhaice), sau pentru crearea de aplicații educaționale inovatoare.

Dezvoltarea de componente sau metodologii AI inovatoare în colaborări internaționale. Grupurile de cercetare românești ar putea contribui cu expertiză specifică în anumite subdomenii ale AI (e.g., interpretabilitatea modelelor, AI etică, învățare federată) în cadrul unor proiecte de cercetare europene sau internaționale mai ample, aducând o valoare unică.

Crearea de soluții AI pentru piețe emergente sau verticale specifice. Identificarea unor nișe de piață la nivel regional sau global unde competiția în domeniul AI este mai redusă și unde expertiza românească ar putea aduce un avantaj competitiv (e.g., soluții AI pentru IMM-uri, aplicații AI pentru industrii creative).

Tehnologia Cuantică.

Având în vedere stadiul incipient al dezvoltării tehnologiei cuantice la nivel global și resursele limitate din România, potențialul disruptiv se poate manifesta prin:

Concentrarea pe aspecte teoretice și de simulare cuantică. Cercetătorii români cu expertiză în fizică teoretică și modelare computațională ar putea contribui semnificativ la înțelegerea fundamentală a fenomenelor cuantice și la dezvoltarea de algoritmi cuantici teoretici, colaborând cu grupuri experimentale din străinătate.

Dezvoltarea de software și algoritmi cuantici pentru aplicații specifice. Identificarea unor probleme concrete din domenii relevante pentru România (e.g., optimizarea rețelelor energetice, simularea de materiale cu proprietăți specifice), care ar putea beneficia de avantajul calculului cuantic în viitor.

– Implicarea în dezvoltarea de senzori cuantici de înaltă precizie pentru aplicații nișate. România ar putea identifica domenii specifice (e.g., monitorizarea mediului, medicină) unde senzori cuantici cu performanțe superioare ar putea aduce beneficii semnificative și unde există capacitate de inovare.

Participarea activă în consorții europene și internaționale pentru dezvoltarea infrastructurii cuantice. Prin colaborare, cercetătorii români ar putea avea acces la resurse și cunoștințe de ultimă oră, contribuind în același timp la definirea direcțiilor de cercetare.

Focalizarea pe aspecte de securitate cibernetică cuantică. Având în vedere amenințările viitoare ale calculului cuantic pentru criptografia clasică, cercetarea românească s-ar putea concentra pe dezvoltarea și implementarea de metode de criptare post-cuantică.

În ambele domenii, AI și tehnologia cuantică, potențialul disruptiv al cercetării românești nu rezidă neapărat în a fi un lider global în toate aspectele, ci în capacitatea de a identifica nișe strategice, de a valorifica expertiza existentă, de a colabora inteligent la nivel internațional și de a aplica aceste tehnologii pentru a rezolva probleme specifice și pentru a genera valoare adăugată pentru România. O strategie națională coerentă și investiții țintite sunt esențiale pentru a transforma acest potențial în realitate[6].

Bibliografie:

Primară:

[1] Academia română. STRATEGIA DE DEZVOLTARE A ROMÂNIEI ÎN URMĂTORII 20 DE ANI. Coordonator: Acad. IONEL-VALENTIN VLAD. Preşedintele Academiei Române. Bucuresti EAR, vol. I, 2015. [https://acad.ro/bdar/strategiaAR/doc11/Strategia.pdf], pagina web accesată la 05.01.2016.

[2] Planul Național de Cercetare Dezvoltare și Inovare 2022-2027. [https://www.research.gov.ro/programe-nationale/planul-national-de-cercetare-dezvoltare-si-inovare-2022-2027/], pagina web accesată la 23.01.2025.

[3] Strategia Naţională pentru Dezvoltare Durabilă a României. Orizonturi 2013-2020-2030. [https://insse.ro/cms/files/IDDT2012/StategiaDD.pdf], pagina web accesată la 21.07.2009.

[4] Strategia Nationalã pentru DEZVOLTAREA DURABILÃ a României 2030. [https://translate.google.com/?hl=ro&sl=ro&tl=en&text=Planul%20Na%C8%9Bional%20de%20Cercetare%20Dezvoltare%20%C8%99i%20Inovare%202022-2027.%20%5Bhttps%3A%2F%2Fwww.research.gov.ro%2Fprograme-nationale%2Fplanul-national-de-cercetare-dezvoltare-si-inovare-2022-2027%2F%5D%2C%20pagina%20web%20accesata%2023.01.2025.%0AStrategia%20Na%C3%B8ional%C3%A3%20pentru%20DEZVOLTAREA%20DURABIL%C3%83%20a%20Rom%C3%A2niei%202030.%20%5B&op=translate], pagina web accesată la 23.04.2019.

[5] Strategia naţională şi Planul naţional de cercetare dezvoltare şi inovare | Ordonanţă 57/2002. [https://lege5.ro/Gratuit/gm4tioby/strategia-nationala-si-planul-national-de-cercetare-dezvoltare-si-inovare-ordonanta-57-2002?dp=gizdkmrsgqyda], pagina web accesată la 22.03.2003.

[6] Planul Național Strategic pentru Agricultură și Dezvoltare Rurală [https://www.fonduri-structurale.ro/programe-operationale/18/planul-national-strategic-pentru-agricul], pagina web accesată la 22.03.2024.

Secundară:

[7] Greschke, Heike; Lars Koch, Susann Wagenknecht (concept group TUDiSC). CONCEPTUAL BASIS FOR RESEARCHING „DISRUPTION AND DISRUPTIVITY“

[https://tu-dresden.de/gsw/ressourcen/dateien/tudisc/TUDiSC_Conceptual_Basis.pdf?lang=en] pagina web accesată la 13.05.2025.

[8] Panagiotis, Kaloyannis; Rea, Cristina; Pau, Alessandro; Fasoli, Ambrogio (2023). A Deep Dive Into Disruptivity: Learning to Predict and Avoid Disruptions. APS Division of Plasma Physics Meeting 2023.

[https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2023APS..DPPJP1125K/abstract], pagina web accesată la 13.05.2025.

Surse internet:

[9][https://lege5.ro/Gratuit/gm4tioby/strategia-nationala-si-planul-national-de-cercetare-dezvoltare-si-inovare-ordonanta-57-2002?dp=gizdkmrsgqyda], pagina web accesată la 22.03.2003.

[10][https://acad.ro/bdar/strategiaAR/doc11/Strategia.pdf], pagina web accesată la 05.01.2016.

[11][https://insse.ro/cms/files/IDDT2012/StategiaDD.pdf], pagina web accesată la 21.07.2009.

[12][https://www.research.gov.ro/programe-nationale/planul-national-de-cercetare-dezvoltare-si-inovare-2022-2027/], pagina web accesată la 23.01.2025.

[13][https://translate.google.com/?hl=ro&sl=ro&tl=en&text=Planul%20Na%C8%9Bional%20de%20Cercetare%20Dezvoltare%20%C8%99i%20Inovare%202022-2027.%20%5Bhttps%3A%2F%2Fwww.research.gov.ro%2Fprograme-nationale%2Fplanul-national-de-cercetare-dezvoltare-si-inovare-2022-2027%2F%5D%2C%20pagina%20web%20accesata%2023.01.2025.%0AStrategia%20Na%C3%B8ional%C3%A3%20pentru%20DEZVOLTAREA%20DURABIL%C3%83%20a%20Rom%C3%A2niei%202030.%20%5B&op=translate], pagina web accesată la 23.04.2019.

[14][https://tu-dresden.de/gsw/ressourcen/dateien/tudisc/TUDiSC_Conceptual_Basis.pdf?lang=en], pagina web accesată la 13.05.2025.

[15][https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2023APS..DPPJP1125K/abstract], pagina web accesată la 13.05.2025.

Note

[1] [1], [2], [3], [4].

[2] [7], [8].

[3] [6], [9-15].

[4] [1], [2], [3], [4], [5], [8], [9], [10], [11], [12].

[5] [1], [2], [3], [9], [10].

[6] [3], [4], [5].

1 2 3 4 36