Давайте постараемся разобраться.
Способна ли нейросеть в действительности учиться?
Работа, опубликованная в журнале Science Robotics, поднимает проблему того, что системы ИИ, несмотря на скорость манипуляции большими объемами данных и правдоподобность ответов, не будут в своем принципе работы походить на реальную обработку информации мозгом, если останутся «бестелесными».
ChatGPT и другие большие нейронные сетевые модели — это удивительные разработки в области ИИ, которые демонстрируют, что по настоящему трудные задачи, такие как, к примеру, изучение структуры человеческого языка, могут быть решены. Однако эти типы систем ИИ вряд ли продвинутся до того уровня, когда они смогут полностью думать как человеческий мозг, если они продолжат проектироваться с использованием тех же методов
— Тони Прескотт, профессор когнитивной робототехники в Университете Шеффилда и директор Шеффилдской робототехники.
Да, современные системы ИИ, такие как ChatGPT, используют большие нейронные сети для решения сложных задач, вплоть до генерации понятного письменного текста. И да, сети обучают ИИ обрабатывать данные схожим образом с интеллектом человека — они даже учатся на своих ошибках, чтобы прогрессировать и выдавать все более подробный уровень имитации. Но все-таки это имитация, и зачастую довольно явная для любого, кто слышал о принципах работы этой технологии.
Плохо ли такое положение вещей? Не лучше ли все так и оставить, ведь уже сейчас инструмент не всегда полностью понятен для многих, кто его использует? Пожалуй, это тема для отдельной статьи, и наверняка, такая статья уже есть. Давайте представим, что отбросив все опасения и меры предосторожности, мы все-таки захотим предоставить ИИ шанс играть с человеком на равных в аспекте обучаемости. Как нам осуществить эту безумную цель, и оживить информационного франкенштейна? И чем вообще отличается программа от живого познающего существа?
Ваш кот способен к познанию, а робот — нет
С точки зрения науки, реальный мозг, как источник сознания любого живого существа воплощен в физической форме — биологическом теле — которое напрямую переживает опыт и действует в мире. Здесь все не так просто, как может показаться на первый взгляд — мы не можем просто предоставить ИИ точную симуляцию процессов мышления биологического организма, так как до сих пор не до конца понимаем принципы, по которым они функционируют. То-есть, говоря проще, это попытка воссоздать механику процесса, который ни разу не был достоверно зафиксирован в научных рамках.
Конечно, наука имеет представление об условных рефлексах, создала множество теорий о психических процессах сознания, и даже научились воздействовать с помощью этих знаний на поведение, вначале — животных, а затем и людей. Однако точно определить, что именно происходит в момент мышления и обучения, как результата самосознания, науке, так и не удалось.
Вопрос о механизмах восприятия и получения навыков живыми существами все еще слишком часто утопает в продолжительном философском споре о том, что мы вообще принимаем за когнитивные способности.
Но не стоит опускать руки, ведь если отсутствует возможность создать нечто, мы можем это убедительно имитировать. Человеку не пришлось спускать Солнце на Землю, чтобы согреться — разведенного костра оказалось вполне достаточно. Говоря об обучаемости ИИ ученые скорее собираются воссоздать более подробную, даже во много раз более подробную имитацию поведения мозга живого существа, чем мы имеем сейчас, но не ставят утопическую задачу по созданию рукотворного сознания.
Современные технологии спайковых нейронных сетей позволили максимально сократить ощутимую разницу между моделью и реальным мозгом живого существа. Не так давно российские ученые создали первую нейросеть, работающую по принципу взаимодействия реальных нейронов в человеческом мозгу, поэтому вполне вероятно, что будущие нейросети массово обзаведутся одним из главных инструментов необходимых в процессе познания — мозгом.
Теперь, когда у нас есть некоторое подобие искусственного интеллекта, а нейросеть наконец оправдывает свое название, можно перейти к заложению в виртуального голема программы подражания человеку, взяв за основу наиболее популярную из существующих научных концепций развития живых существ — теорию эволюции.
Здесь нас ожидает вторая проблема — для возможности воссоздать естественный отбор потребуется тем или иным образом эмулировать для ИИ реальный мир, в котором он будет справляться с правдоподобными задачами, а значит — достигать успеха, или терпеть поражение в условиях приближенных к реальным. Хорошо поразмыслив, ученые пришли к выводу, что на данном этапе нам будет проще идти от обратного — эмулировать ИИ для реального мира в виде самостоятельного актора — робота, с нейросетью состоящей из истории удачных и неудачных программ вместо генетического кода.
Гораздо более вероятно, что системы ИИ будут развить способность к познанию, подобному человеческому, если они будут построены на архитектуре, которая обучается и совершенствуется аналогично тому, как это делает человеческий мозг, используя его связи с реальным миром.
Робототехника может предоставить этим системам ИИ связи — например, через датчики, такие как камеры и микрофоны, и приводы, такие как колеса и захваты. Тогда системы ИИ смогут ощущать окружающий мир и учиться, как человеческий мозг
Робототехника может предоставить этим системам ИИ связи — например, через датчики, такие как камеры и микрофоны, и приводы, такие как колеса и захваты. Тогда системы ИИ смогут ощущать окружающий мир и учиться, как человеческий мозг
— Тони Прескотт.
Новая методы проектирования
Современная наука считает, что мозг состоит из нескольких подсистем, которые организованы в определенной конфигурации — известной как архитектура — сходная у всех позвоночных животных от рыб и кошек, до шимпанзе и человека.
В новом исследовании ученые отталкиваются от версии, что биологический интеллект — присутствующий в человеческом мозге — развился именно благодаря этой конкретной архитектуре и тому, как она использовала связи с реальным миром для преодоления трудностей, обучения и самосовершенствования на протяжении всей эволюции. По мнению специалистов, такое взаимодействие между эволюцией и развитием совершенно несправедливо не учитывается при проектировании современного ИИ.
Исследование показало, что для достижения человекоподобного познания, даже при наличии правдоподобного искусственного мозга, системам ИИ необходимо быть связанными с реальным миром через роботов и быть спроектированными с учетом эволюционных принципов. Системы ИИ, которые остаются бестелесными и используют большие нейронные сети как единственную основу, увы, так и останутся программами, требующими постоянного обучения и корректировки со стороны человека.
