Ufologul britanic care semneaza cu pseudonimul Isaac Koi a realizat mai multe proiecte în care a testat eficacitatea instrumentelor de inteligenta artificiala (IA) în studiul fenomenului OZN (numite mai nou „fenomene anomale neidentificate” – UAP). În martie si aprilie 2025 el a postat, despre experienta obtinuta astfel, doua articole mari din care spicuim mai jos doar câteva concluzii.
În ultimul timp, rapoartele de „cercetare aprofundata” (Deep Research) ale inteligentei artificiale, pe teme OZN, au ajuns la punctul în care sunt mai bune decât cele dintr-un site web mediu despre OZN creat de oameni. Aceste rapoarte de „cercetare aprofundata” sunt înca (precum majoritatea site-urilor web despre OZN create de oameni…) foarte departe de a fi perfecte. Dar rata progresului este acum considerabila.
Eforturile contemporane utilizeaza deja IA si învatarea automata pentru a gestiona avalansa de date OZN. Grupuri particulare, cum ar fi Sky360, dar si organismele oficiale precum Grupul operativ pentru fenomene aeriene neidentificate (UAPTF) al Departamentului Apararii al SUA sau NASA au utilizat inteligenta artificiala pentru analiza seturilor masive de date privind UAP, pentru a identifica fenomenele cu adevarat anormale. O alta abordare în plina expansiune este aplicarea inteligentei artificiale la arhivele istorice OZN si la datele raportate de populatie. IA este aplicata si datelor si imaginilor din senzorii aparatelor. Pe documente declasificate se pot folosi tehnici de procesarea limbajului natural (NLP), IA cernând mii de pagini de rapoarte OZN pentru a gasi modele sau corelatii ascunse.
Cercetarea OZN-urilor condusa de IA
O noua paradigma este reprezentata de „Buclele Recursive de Auto-Îmbunatatire”. Sistemele de IA nu numai ca pot analiza date, ci pot si învata si se pot actualiza cu fiecare descoperire, fara interventie umana la fiecare pas.
O schita a unei bucle practice de îmbunatatire iterativa în cercetarea OZN-urilor condusa de IA, ar putea avea urmatoarele componente:
1. Ingerarea de date si detectarea anomaliilor: Agentul IA începe prin colectarea de date multimodale – rapoarte de observare OZN, videoclipuri, jurnale radar, imagini din satelit, marturii ale pilotilor etc. – din diverse surse (baze de date, fluxuri live, continut extras). Folosind suita sa actuala de modele (viziune computerizata, NLP, procesare a semnalelor), ea scoate în evidenta anomalii sau modele de interes.
2. Generarea de ipoteze (rationament): Apoi, un modul de rationament analizeaza datele semnalizate pentru a genera ipoteze.
3. Crearea sau adaptarea instrumentelor: Pentru a testa o ipoteza, IA poate avea nevoie de noi instrumente analitice. Daca instrumentele actuale sunt insuficiente (poate ca modelul de analiza video nu este suficient de sensibil la detaliile din filmarile în infrarosu nocturn), agentul genereaza cod sau modele noi pentru a îmbunatati capacitatile.
4. Testare autonoma si colectare de date: IA îsi foloseste apoi instrumentele îmbunatatite pentru a aduna mai multe dovezi. Pentru ipoteza dronei, ar putea compara momentul si locatiile observarilor de tip „tic-tac” cu bazele de date ale testelor cu drone militare (prin API) sau cu coridoarele de zbor cunoscute s.a.m.d.
5. Analiza si rafinarea ipotezei: Cu date noi si instrumente îmbunatatite, IA îsi evalueaza ipoteza. Poate ca ipoteza dronei este partial confirmata, dar un subset de cazuri ramâne inexplicabil, aratând caracteristici de zbor dincolo de tehnologia actuala a dronelor. IA îsi rafineaza apoi ipoteza pentru subsetul inexplicabil s.a.m.d.
Prin intermediul acestor bucle, un agent de inteligenta artificiala recursiva învata continuu atât din succese, cât si din esecuri. Inteligenta artificiala devine un investigator mai experimentat cu fiecare iteratie, la fel ca un ufolog uman, dar într-un ritm incomparabil mai rapid si cu o viziune mult mai larga asupra datelor.
IA auto-îmbunatatita ar putea duce la mai multe descoperiri în întelegerea noastra a fenomenelor OZN: Cu agenti autonomi care monitorizeaza fluxurile de date globale, observatiile OZN ar putea fi detectate si clasificate aproape în timp real. În loc de luni sau ani de analiza retrospectiva, evenimentele credibile ar putea fi identificate în câteva minute si examinate cu toate datele disponibile. O schimbare probabila de paradigma este aceea ca „grupul de cazuri inexplicabile” va fi restrâns sistematic. Cercetatorii ar putea apoi sa-si concentreze atentia si resursele asupra acelui nucleu ireductibil de mistere.
IA ar putea descoperi noi fenomene naturale sau modele necunoscute anterior, sugerând un fenomen geofizic sau atmosferic nedescoperit. Metodologia investigarii OZN-urilor s-ar schimba, de la o investigatie bazata pe anecdote si caz cu caz, la o disciplina de analiza continua, bazata pe date intensive. Un alt avantaj ar fi „fuziunea interdisciplinara”, întrucât IA nu se preocupa de limitele academice traditionale. Ar putea combina, printr-o abordare holistica, cunostinte de inginerie aerospatiala, fizica, meteorologie, psihologie (pentru relatari ale martorilor) si multe altele în analiza sa.
Desi perspectivele sunt interesante, acest viitor speculativ vine si cu riscuri si provocari semnificative. O inteligenta artificiala este la fel de buna ca datele si algoritmii sai. Daca este alimentata cu date partinitoare sau de calitate scazuta, ar putea trage concluzii incorecte, cu mare încredere. Exista, de asemenea, riscul ca inteligenta artificiala sa consolideze partinirea. Un agent auto-perfectionat, cu mandatul de a gasi tipare, ar putea începe sa vada tipare peste tot – o capcana comuna pentru orice sistem analitic puternic. Ar putea înlantui coincidente într-o ipoteza elaborata, dar falsa. Un pericol îl reprezinta „deepfake”-urile si integritatea informatiilor: În mod ironic, aceleasi progrese ale IA care ajuta la analizarea dovezilor OZN pot produce, de asemenea, dovezi false extrem de realiste. Pâna în 2030, modelele generative ar putea crea cu usurinta înregistrari video cu OZN-uri fictive care arata autentice sau ar putea falsifica documente guvernamentale pe aceasta tema.
Sistem autonom de IA
Vor exista si probleme etice si de control: Un sistem autonom de IA care investigheaza OZN-urile ar putea obtine în cele din urma acces la informatii sensibile (de exemplu, daca se conecteaza în retele de senzori guvernamentali sau baze de date clasificate). Exista, de asemenea, un risc subtil ca investigatorii umani sa devina excesiv dependenti de IA, pierzând abilitatile de gândire critica si intuitia care au dus uneori la descoperiri în trecut. Daca IA ia o decizie gresita si nimeni nu verifica din nou pentru ca toata lumea presupune ca „IA trebuie sa aiba dreptate”, erorile ar putea ramâne necorectate pentru mai mult timp. Mentinerea unei colaborari sanatoase în care oamenii ramân implicati critic este importanta.
În concluzie, fuziunea dintre inteligenta artificiala recursiva, auto-perfectionanta, si cercetarea OZN-urilor reprezinta un salt îndraznet într-un teritoriu neexplorat. Prin implementarea unor agenti de cercetare autonomi care învata si evolueaza, am putea schimba fundamental modul în care investigam necunoscutul – transformând investigatia OZN într-o stiinta dinamica, mereu activa, bazata pe date. Astfel de sisteme de inteligenta artificiala ar putea agrega neobosit informatii din retele de camere, retele radar, arhive istorice si rapoarte ale martorilor oculari, gasind conexiuni si perspective pe care nicio fiinta umana sau echipa nu le-ar putea gasi. Si-ar rafina propriii algoritmi cu fiecare iteratie, ducând la o capacitate de investigatie în continua dezvoltare. În acest viitor speculativ, vechea întrebare „ce este acolo?” ar putea fi în sfârsit întâmpinata cu instrumente la fel de sofisticate pentru a afla. Descoperirile revolutionare – de la identificarea de noi fenomene naturale pâna la detectarea posibila a semnelor de tehnologie avansata – sunt rezultate posibile daca aceste tehnologii se maturizeaza. În acelasi timp, trebuie sa navigam prin provocari: asigurarea acuratetei, prevenirea utilizarii gresite si mentinerea judecatii umane în centrul întelegerii reale a rezultatelor.
În esenta, IA recursiva, auto-perfectionanta – adauga Isaac Koi – ar putea inaugura o noua paradigma pentru cercetarea OZN-urilor: una în care ipotezele sunt testate în ore, nu în decenii; în care datele ghideaza teoria (nu invers); si în care inexplicabilul poate fi iluminat sistematic. Aflându-ne la intersectia dintre evolutia rapida a IA si misterul persistent al OZN-urilor, este clar ca urmatorul deceniu ar putea redefini nu doar ceea ce descoperim în cer, ci si modul în care ajungem sa-l cunoastem.
DAN D. FARCAS
Comentarii