Думает ли искусственный интеллект как человек? Если вы тоже задаётесь этим вопросом, давайте вместе с INVIAI разберёмся в деталях и найдём ответ!
Человеческое мышление включает сознание, эмоции и рассуждения с учётом контекста. «Мышление» ИИ — это обработка данных и распознавание шаблонов машинами.
Эксперты широко определяют интеллект как «способность достигать сложных целей», но человеческий и машинный интеллект возникают из принципиально разных процессов.
Человеческий мозг — это биологическая сеть из примерно 86 миллиардов нейронов, способная учиться на одном или нескольких опытах и сохранять контекст и смысл. В отличие от него, ИИ работает на цифровом оборудовании (кремниевых схемах) и следует математическим алгоритмам.
Короче говоря, у ИИ нет разума или чувств — он использует вычисления. Осознание этих различий крайне важно для понимания того, что ИИ может (и не может) делать.
Мозг и машина: принципиально разные системы
Одно из ключевых различий — аппаратное обеспечение и архитектура. У человека биологический мозг с огромным параллелизмом; системы ИИ используют электронные схемы и кремниевые чипы. Количество нейронов в мозге (~86 миллиардов) значительно превышает число «искусственных нейронов» в любой сети.
Мозг работает с помощью электрохимических сигналов, а ИИ — с помощью двоичного кода и цифровых вычислений. Эксперты отмечают, что современный ИИ останется «бессознательной машиной» с совершенно другой «операционной системой» (цифровой против биологической). Практически это означает, что ИИ лишён реального осознания и субъективного опыта — по сути, это симулятор, работающий на аппаратном обеспечении.
- Архитектура: Человеческий мозг содержит плотные, сильно взаимосвязанные нейроны. ИИ использует слои упрощённых «нейронов» (узлов) на чипах, обычно гораздо меньше, чем в настоящем мозге.
- Обучение: Люди часто учатся на одном опыте (обучение с одного примера); мы усваиваем новые факты, не стирая старые. Модели ИИ обычно требуют больших наборов данных и множества циклов обучения.
Исследования показывают, что современный ИИ должен тренироваться на одних и тех же примерах сотни раз, тогда как люди быстро учатся с минимальным количеством информации. - Алгоритмы: Обучение ИИ основано на явных математических методах (например, обратном распространении ошибки).
Человеческий мозг, вероятно, не использует обратное распространение — учёные обнаружили, что мозг применяет другой механизм «перспективной конфигурации» для настройки связей, который сохраняет существующие знания и ускоряет обучение.
Иными словами, правила обучения ИИ отличаются от мозговых. - Сознание: У людей есть самосознание и эмоции; у ИИ — нет. Современные системы ИИ — «бессознательные машины» без чувств. У них нет внутренней жизни — только входные и выходные данные.
- Креативность и контекст: Люди мыслят целостно, используя интуицию и жизненный опыт. ИИ превосходен в задачах, основанных на данных, но «думает», обрабатывая числа.
Например, ИИ может создавать творческие результаты (искусство, рассказы, идеи), но делает это, комбинируя изученные шаблоны.
Недавнее исследование показало, что чат-боты ИИ могут соответствовать или превосходить средний уровень человека в тестах на креативность — однако это отражает статистическое сопоставление шаблонов, а не истинную человеческую оригинальность.
«Креативность» ИИ обычно стабильна (мало плохих идей), но ей не хватает непредсказуемого искры человеческого воображения.
Как «думают» системы ИИ?
Системы ИИ обрабатывают информацию принципиально иначе, чем люди. Когда человек пишет или говорит, смысл и намерение исходят из опыта.
Робот или компьютер «пишет», манипулируя данными. Например, большие языковые модели генерируют предложения, предсказывая следующее слово на основе изученной статистики, а не понимания смысла.
По сути, это «впечатляющие устройства вероятностей», как выразился один эксперт, выбирающие слова по вероятности, основанной на огромных текстовых данных. На практике это означает, что ИИ имитирует человеческие ответы без настоящего понимания.
Чат-бот ИИ может написать связное эссе, но он не понимает, о чём говорит. У него нет убеждений или чувств — он просто следует правилам оптимизации.
- Статистическое рассуждение: ИИ (особенно нейронные сети) «учится», находя закономерности в данных. Он настраивает числовые веса, чтобы сопоставить входы с выходами. Например, языковая модель ранжирует возможные следующие слова по вероятности.
Это сильно отличается от человеческого мышления, которое включает семантическое понимание и рассуждения о понятиях. - Масштабные вычисления: ИИ может быстро обработать миллионы примеров. Он способен просеивать огромные наборы данных, чтобы найти корреляции, которые человек никогда не заметит.
Но такая скорость имеет цену: без настоящего понимания ИИ может уверенно выдавать ошибки или бессмысленные ответы. (Известны случаи «галлюцинаций» в языковых моделях, когда ИИ выдумывает правдоподобную, но ложную информацию.) - Отсутствие самосознания и целей: У ИИ нет собственной мотивации. Он не принимает решения типа «я хочу сделать X». Он лишь оптимизирует цели, заданные программистами (например, минимизировать ошибку). В отличие от людей, у ИИ нет желаний, целей или сознания.
- Проблемы интерпретируемости: Внутренние процессы ИИ (особенно глубоких сетей) во многом остаются «чёрным ящиком».
Учёные предупреждают, что нельзя безоговорочно считать, что эти сети работают как мозг. Недавнее исследование MIT показало, что нейронные сети лишь имитируют отдельные мозговые цепи в очень искусственных условиях.
Как отмечают исследователи, ИИ может быть мощным, но «нужно быть очень осторожным» при сравнении его с человеческим мышлением.
Короче говоря, даже если ИИ кажется, что выполняет ту же задачу, это не значит, что он «думает» так же.
Сходства и вдохновение
Несмотря на различия, ИИ был вдохновлён человеческим мозгом. Искусственные нейронные сети заимствуют идею связанных вычислительных единиц (узлов) и регулируемых сил связей.
И биологический мозг, и ИНС улучшаются, настраивая эти связи на основе опыта. В обоих случаях обучение меняет структуру сети для повышения эффективности выполнения задач.
- Нейронное вдохновение: Системы ИИ используют многослойные сети, похожие на мозговые цепи. Они обрабатывают входные данные через слои виртуальных нейронов и весов.
- Обучение шаблонам: Как и мозг, нейронные сети адаптируются через воздействие данных. Обе системы извлекают признаки и корреляции из входов.
- Выполнение задач: В некоторых областях ИИ может соперничать или превосходить человека. Например, продвинутые классификаторы изображений или языковые модели достигают точности, сравнимой с человеческой. Исследование показало, что чат-боты ИИ по крайней мере не уступают среднему человеку в задачах на креативность.
- Ограничения: Однако сходство в основном поверхностное. Мозг содержит гораздо больше нейронов и использует неизвестные правила обучения; ИНС состоят из гораздо более простых элементов и явных алгоритмов.
Кроме того, люди применяют здравый смысл, этику и богатый контекст. ИИ может выиграть в шахматы, но не понять социальные или этические нюансы решения.
Выводы: разумное использование ИИ
Учитывая эти различия, мы должны рассматривать ИИ как инструмент, а не замену человеку. ИИ может выполнять задачи, требующие обработки больших объёмов данных или узкой специализации (например, анализ медицинских изображений или сводка данных) гораздо быстрее нас.
Человеку следует заниматься задачами, требующими суждения, контекста и морального рассуждения. Как отмечают эксперты, важно понимать «для каких задач и при каких условиях решения можно безопасно доверить ИИ, а когда необходим человеческий контроль».
- Дополняйте, а не заменяйте: Используйте ИИ для его сильных сторон (скорость, обнаружение шаблонов, последовательность), а за понимание, креативность и этику отвечают люди.
- Знайте пределы: Людям, работающим с ИИ, нужна реалистичная модель того, как он «думает». Исследователи называют это развитием осознанности интеллекта. На практике это означает критическую проверку результатов ИИ и недоверие к ним безоговорочно.
- Образование и осторожность: Поскольку ИИ может имитировать человеческое поведение, многие эксперты предупреждают об «неграмотности» в области ИИ — ошибочном убеждении, что ИИ действительно понимает, когда это не так. Как сказал один комментатор, большие языковые модели не «понимают» и не чувствуют; они лишь имитируют. Мы должны помнить, что любое кажущееся «интеллектуальное» поведение ИИ отличается от человеческого разума.
>>> Нажмите, чтобы узнать: Нужно ли знать программирование, чтобы использовать ИИ?
В заключение, ИИ не думает как человек. У него нет сознания, чувств и истинного понимания. Вместо этого ИИ использует алгоритмы и огромные объёмы данных, чтобы приблизить интеллектуальное поведение в конкретных областях.
Хорошая метафора — ИИ похож на очень быстрого и компетентного ученика: он может распознавать шаблоны и выполнять задачи, но не знает почему и что это значит.
Объединив человеческое понимание с сильными сторонами ИИ, мы можем добиться впечатляющих результатов — но всегда следует помнить о фундаментальном разрыве между машинными вычислениями и человеческим мышлением.
