Как одно из самых разумных существ на этой планете, неудивительно, что мы, люди, были очарованы идеей создания машин, которые могут думать и рассуждать так же, как мы. А в последние годы мы добились значительных успехов в создании узких систем искусственного интеллекта (ИИ), которые могут выполнять задачи на уровне, превосходящем возможности человека. Однако, как и в случае любой новаторской инновации, всегда есть шумиха и надежда, и мы должны помнить и о том, и о другом.
Прежде всего, важно признать, что ИИ фундаментально основан на математических алгоритмах и символических представлениях мира. Ожидать, что ИИ будет обрабатывать мир так же, как это делают люди, — это очень высокая планка. Человеческий мозг работает на сложной и динамичной сети нейронов, которые обрабатывают информацию параллельным и распределенным образом. Человеческий мозг содержит около 100 миллиардов нейронов, которые связаны примерно 100 триллионами синапсов, образуя сложную сеть, лежащую в основе всех аспектов человеческого познания и поведения.
Одной из ключевых особенностей нейронной обработки в мозге является ее распределенный и параллельный характер. Вместо того, чтобы обрабатываться линейным, последовательным образом, информация обрабатывается одновременно во многих областях мозга. Это позволяет мозгу обрабатывать и интегрировать информацию из различных сенсорных модальностей и выполнять сложные задачи, такие как понимание языка, принятие решений и управление моторикой. Кроме того, мозг способен динамически адаптироваться и реорганизовывать свою сеть связей в ответ на опыт и обучение. Это позволяет мозгу постоянно совершенствовать и оптимизировать свои вычислительные способности и адаптироваться к новым ситуациям и задачам.
Важно отметить, что системы ИИ не способны к самосознанию или сознанию, тогда как человеческий мозг способен к субъективному опыту, эмоциям и саморефлексии. Однако существуют поразительные параллели между тем, как работает человеческий мозг и системы искусственного интеллекта. Например, и человеческий мозг, и системы ИИ используют иерархическую обработку для представления и обработки информации.
В человеческом мозгу информация обрабатывается иерархически, при этом сенсорная информация более низкого уровня обрабатывается все более абстрактными и сложными способами по мере продвижения вверх по иерархии обработки. Точно так же системы ИИ часто используют иерархические модели глубокого обучения, которые обрабатывают информацию на нескольких уровнях все более абстрактных представлений. На самом деле концепция нейронных сетей, лежащих в основе многих моделей ИИ, вдохновлена структурой и функциями человеческого мозга.
Человеческий мозг является источником вдохновения и информации для разработки ИИ, но это не прямой план. Этот блог является конструктивным аргументом о том, почему это должно быть и как это может произойти:
AGI (Искусственный общий интеллект) — это теоретическая форма ИИ, которая может выполнять любую интеллектуальную задачу, которую может выполнять человек.
Хотя глубокие нейронные сети продемонстрировали впечатляющие возможности для имитации интеллекта, их отсутствие понимания здравого смысла и заземления символов реального мира делает маловероятно, что они могут служить основным компонентом настоящей системы ОИИ.
Они также ограничены в своих возможностях обобщать данные, на которых они обучены. Это известно как «проблема обобщения». Исследование, опубликованное в журнале Nature в 2019 году, показало, что глубокие нейронные сети очень восприимчивы к «состязательным атакам», при которых сеть можно обмануть небольшими изменениями входных данных, незаметными для человека.
Еще одна ключевая проблема — отсутствие «символического заземления», способности системы ИИ связывать абстрактные понятия с физическим миром. Глубокие нейронные сети работают исключительно с числовыми входными и выходными данными и не имеют врожденного понимания значения данных, которые они обрабатывают.
Хотя был достигнут значительный прогресс в разработке нейросимволических систем, сочетающих сильные стороны нейронных сетей и символического мышления, путь к ОИИ, вероятно, потребует дальнейших прорывов в когнитивных архитектурах, вероятностном программировании и других методах, направленных на объединение сильных сторон различные подходы к ИИ для моделирования и имитации человеческого познания.
Еще одним серьезным препятствием на пути достижения ОИИ является отсутствие всестороннего понимания человеческого познания и интеллекта. Хотя исследователи добились значительного прогресса в изучении и моделировании конкретных когнитивных процессов, таких как восприятие, внимание и память, многое еще не известно о природе человеческого интеллекта и о том, как он возникает в результате сложного взаимодействия различных когнитивных процессов.
Понимание человеческого познания и интеллекта имеет решающее значение для достижения ОИИ. Изучая, как люди обрабатывают информацию, принимают решения и учатся на собственном опыте, мы можем получить представление о типах вычислительных механизмов и представлений, необходимых для ОИИ.
Стоит задуматься над иронией ситуации. Мы пытаемся создать нечто, основанное на самой сложной и загадочной системе, которую мы знаем, — человеческом мозге. И все же мы не до конца понимаем, как работает та самая система, которую пытаемся воспроизвести.
Возможно, истинная опасность ОИИ не в том, что он превзойдет человеческий интеллект, а в том, что он откроет нам глубины нашего собственного невежества. Продолжая раздвигать границы возможного, давайте не будем забывать оставаться смиренными перед лицом сложности и тайны человеческого разума. Ибо именно эта тайна вдохновляет нас творить, исследовать и открывать чудеса космоса.
