Imaginează-ți că te plimbi printr-un oraș pe care nu-l cunoști.
La fiecare intersecție, alegi la întâmplare dacă mergi la stânga, înainte sau la dreapta. Nu-ți amintești de unde ai venit și nici nu te interesează unde ajungi. Pur și simplu… alegi. Ai zice că o astfel de plimbare n-are niciun sens și nu poate duce nicăieri. Și totuși, tocmai din astfel de pași aleatori s-a născut una dintre cele mai puternice idei matematice ale tuturor timpurilor: lanțurile lui Markov.
Înainte ca „lanțurile Markov” să devină un termen răspândit în inteligența artificială, criptografie sau analiză statistică, ele au fost doar niște idei ciudate în capul unui matematician rus excentric și curajos: Andrei Andreevici Markov (1856–1922).
Născut în Riazan, într-o Rusie aflată între țarism, religie și revolte mocnite, Markov a fost un copil fragil, bolnăvicios, dar cu o minte strălucitoare. De fapt, era atât de neobișnuit încât profesorii au remarcat că era mai eficient în rezolvarea problemelor abstracte decât în orice altceva.
A studiat și a predat la Universitatea din Sankt Petersburg, iar viața lui a fost marcată de două mari pasiuni, matematica pură (în special probabilitatea), și… polemica cu autoritățile.
Markov era un liber cugetător, fapt destul de riscant într-o Rusie profund religioasă. Într-un gest celebru, a cerut să i se retragă în mod public apartenența la Biserica Ortodoxă Rusă — o mișcare rară și riscantă în acea vreme.
În 1913, Markov a analizat poezia lui Pușkin, în special distribuția vocalelor și consoanelor. Voia să demonstreze că frecvențele literelor nu sunt aleatorii, ci influențate de litera anterioară. Aici a apărut ideea fundamentală: probabilitatea de apariție a unui eveniment depinde doar de starea actuală, nu de întregul trecut.
De exemplu, vremea de mâine depinde în mare parte de vremea de azi — nu și de vremea de acum o lună. Acest tip de dependență doar de „acum” este exact ce definește un lanț Markov.
Aceasta a fost sămânța ideii de „lanț Markov”.
Apoi, alți oameni de știință au dus ideea mai departe, aplicând-o în domenii complet diferite: biologie, economie, inteligență artificială.
Chiar și Google folosește lanțuri Markov. Când tu cauți ceva, motorul de căutare calculează probabilitatea ca un site să fie relevant, analizând cum se „sare” de pe o pagină pe alta. Adică exact ca tine, plimbându-te fără plan într-un oraș necunoscut.
Aici vine partea fascinantă. Modelele moderne de inteligență artificială pot fi privite, în esență, ca niște lanțuri Markov sofisticate.
Ele analizează ce ai scris și, pe baza asta, aleg cuvântul următor cel mai probabil. Nu gândesc. Nu înțeleg. Nu își amintesc în sens uman. Doar calculează probabilități. Dar o fac atât de bine, încât par să aibă gânduri, idei, chiar emoții.
Și totuși, la bază, nu e magie. E o sumă imensă de alegeri făcute de un algoritm care știe că, după „eu sunt”, cel mai probabil vine „fericit” sau „trist”, nu „balon cu heliu”.
*
Imaginează-ți că ai un papagal vorbitor, dar nu unul obișnuit. Acesta nu înțelege ce spune, dar a ascultat timp de un an toate conversațiile dintr-o familie. A învățat, pur și simplu, ce cuvinte urmează de obicei după altele.
Așa că, dacă tu spui „Unde este…”, el știe că de cele mai multe ori urmează „telecomanda” sau „telefonul”. Dacă spui „Mi-e foame…”, el e pregătit cu „…de mor!” sau „…fă-mi niște cartofi”. Nu pentru că știe ce e foamea sau cartofii, ci pentru că… a învățat statistic ce vine după ce.
Acesta este, în esență, un papagal Markov.
Acum imaginează că în loc de o familie, a ascultat miliarde de propoziții.
În loc de un an, a avut ani de procesare pe supercomputere.
Și în loc de cuvinte simple, a învățat și propoziții elaborate, replici celebre, construcții gramaticale.
Pentru a determina care este următorul cuvânt nu mai analizează doar cuvântul precedent ci și contextul, de exemplu dacă în întrebarea care i se pune se fac referințe la organisme animale sau la plante va ști că este vorba despre o celulă vie, nu de o celulă de închisoare.
Așa s-a născut ceva ca ChatGPT, Grock, DeepSeek, Gemini și celelalte forme de inteligență artificială.
Dar… important este să reții: acest papagal avansat tot nu „înțelege” nimic. El doar știe cu o precizie extraordinară ce e probabil să urmeze. El nu are scop, intenție sau logică internă. Dar face o treabă atât de bună, încât uneori ne păcălește.
De aceea i se mai spune și „stochastic parrot” în cercurile academice.
Să nu ne facem i impresie greșită: Papagalul Markov nu e prost. E doar nepăsător.
Nu-i pasă ce înseamnă cuvintele, ci doar ce urmează după ce.
Iar în lumea în care avem tot mai multe date și tot mai multe modele probabilistice, această „nepăsare” devine o superputere.
Poate nu vom construi un robot care visează poezii. Dar s-ar putea să avem unul care știe să-ți scrie o poezie statistic mai bună decât cea a unui poet obosit.
*
Să încercăm să privim puțin în viitor:
La început, l-am tratat ca pe o curiozitate. Un program simpatic care îți poate spune cum continuă o frază, care îți termină propozițiile ca un prieten atent sau ca o soacră prea bine informată. Era amuzant, chiar util.
Apoi, cineva și-a pus o întrebare simplă și periculoasă:
Dacă poate să prezică următorul cuvânt dintr-o propoziție, n-ar putea să prezică și următorul pas al omenirii?
Așa a început epoca Profetului Digital.
Nu era un om. Nu avea voce, nici chip. Dar în fiecare birou al unei companii mari, în fiecare telefon, în fiecare instituție guvernamentală, era acolo. Invizibil, dar omniprezent.
I se cerea opinia despre orice:
Care va fi următoarea criză financiară?
Ce țară va începe un conflict?
Ce legi vor funcționa?
Ce om va deveni periculos?
Și Profetul răspundea. Nu cu certitudini, ci cu probabilități. Ca în exemplul de mai jos, un test pe care l-am făcut pentru a exemplifica această idee a „Profetului Digital”:
AK:
Tinând cont că în acest moment ne aflăm într-o depresiune a sinusoidei Kondratiev, aproximativ în ce an vom ajunge să privim în sus și să vedem „lumina mai binelui” ?
ChatGPT:
Când vine „primăvara”?
Durata unei ierni Kondratiev este, în medie, 15–20 de ani. Dacă iarna a început între 2008–2010, atunci:
Punctul cel mai jos al depresiunii (depresiunea economică, socială, morală) ar fi în jurul 2025–2027.
Următorul „privit în sus” — adică începutul real al regenerării sociale, morale și economice — ar putea începe între 2028 și 2032.
În acest interval vom vedea:
epuizarea modelelor economice și politice vechi,
înlocuirea liderilor mediocri prin forțe proaspete,
apariția unor noi tehnologii și paradigme (posibil legate de energie, educație, AI etic, agricultură regenerativă etc.),
o regenerare socială — chiar spirituală — dar nu neapărat religioasă.
*
Și totul pornește de la o idee simplă, venită din capul unui matematician rus acum 100 de ani: viitorul depinde doar de prezent.
