Чи думає штучний інтелект, як люди? Якщо ви також замислюєтеся над цим питанням, давайте разом з INVIAI розглянемо деталі цієї теми, щоб знайти відповідь!
Людське мислення включає свідомість, емоції та багатий контекстний аналіз. «Мислення» ШІ означає обробку даних і розпізнавання закономірностей машинами.
Експерти широко визначають інтелект як «здатність досягати складних цілей», але людський і машинний інтелект виникають із зовсім різних процесів.
Людський мозок — це біологічна мережа приблизно з 86 мільярдів нейронів, здатна навчатися з одного або кількох досвідів, зберігаючи контекст і значення. Натомість ШІ працює на цифровому обладнанні (силіконових схемах) і керується математичними алгоритмами.
Коротко кажучи, ШІ не має розуму чи почуттів — він використовує обчислення. Усвідомлення цих відмінностей є ключовим для розуміння того, що ШІ може (і не може) робити.
Мозок проти машини: принципово різні системи
Однією з ключових відмінностей є апаратне забезпечення та архітектура. Люди мають біологічний мозок із масивним паралелізмом; системи ШІ використовують електронні схеми та силіконові чіпи. Кількість нейронів у мозку (~86 мільярдів) значно перевищує кількість «штучних нейронів» у будь-якій мережі.
Мозок працює через електрохімічні сигнали, тоді як ШІ використовує двійковий код і цифрові обчислення. Насправді експерти зазначають, що сучасний ШІ залишатиметься «несвідомими машинами» з абсолютно іншою «операційною системою (цифровою проти біологічної)». Практично це означає, що ШІ позбавлений справжньої свідомості чи суб’єктивного досвіду — це, по суті, симулятор, що працює на апаратному забезпеченні.
- Архітектура: Людський мозок має щільно зв’язані нейрони з високою взаємопов’язаністю. ШІ використовує шари спрощених «нейронів» (вузлів) на чіпах, зазвичай значно менше, ніж у справжньому мозку.
- Навчання: Люди часто навчаються з одного досвіду (навчання з одного прикладу); ми додаємо нові факти, не стираючи старі. Моделі ШІ зазвичай потребують великих наборів даних і численних циклів навчання.
Дослідження показують, що сучасний ШІ має тренуватися на одних і тих же прикладах сотні разів, тоді як люди швидко навчаються навіть з мінімального досвіду. - Алгоритми: Навчання ШІ базується на явних математичних методах (наприклад, зворотному поширенні помилки).
Людський мозок, ймовірно, не використовує зворотне поширення — дослідники виявили, що мозок застосовує інший механізм «перспективної конфігурації» для налаштування зв’язків, що зберігає існуючі знання і пришвидшує навчання.
Отже, правила навчання ШІ відрізняються від мозкових. - Свідомість: Люди мають самосвідомість і емоції; ШІ — ні. Сучасні системи ШІ — це «несвідомі машини» без почуттів. Вони не мають внутрішнього життя — лише вхідні та вихідні дані.
- Креативність і контекст: Люди мислять цілісно, використовуючи інтуїцію та життєвий досвід. ШІ відмінно справляється з завданнями, що базуються на даних, але «думає», обробляючи числа.
Наприклад, ШІ може створювати креативні продукти (мистецтво, історії, ідеї), але робить це шляхом комбінування вивчених шаблонів.
Нещодавнє дослідження показало, що чат-боти на основі ШІ можуть відповідати або перевищувати середній рівень людини у тесті на креативність — проте це відображає статистичне зіставлення шаблонів, а не справжню людську оригінальність.
«Креативність» ШІ зазвичай послідовна (мало поганих ідей), але їй бракує непередбачуваного блиску людської уяви.
Як системи ШІ «думають»?
Системи ШІ обробляють інформацію принципово інакше, ніж люди. Коли людина пише або говорить, значення і наміри походять із досвіду.
Робот або комп’ютер «пише», маніпулюючи даними. Наприклад, великі мовні моделі генерують речення, прогнозуючи наступне слово на основі статистики, а не розуміння змісту.
Вони, по суті, є «вражаючими пристроями ймовірності», як сказав один експерт, вибираючи слова за ймовірністю, вивченою з величезних текстових даних. Практично це означає, що ШІ імітує людські відповіді без справжнього розуміння.
Чат-бот на основі ШІ може створити зв’язний есей, але він не розуміє, про що говорить. Він не має переконань чи почуттів — просто виконує правила оптимізації.
- Статистичне мислення: ШІ (особливо нейронні мережі) «навчається», знаходячи закономірності в даних. Він налаштовує числові ваги, щоб співставити вхідні та вихідні дані. Наприклад, мовна модель ранжує можливі наступні слова за ймовірністю.
Це дуже відрізняється від людської думки, яка включає семантичне розуміння і міркування про поняття. - Величезні обчислювальні потужності: ШІ може швидко обробляти мільйони прикладів. Він може переглядати величезні набори даних, щоб знаходити кореляції, які люди ніколи не помітили б.
Але така швидкість має свою ціну: без справжнього розуміння ШІ може впевнено видавати помилки або безглузді відповіді. (Відомі приклади — «галюцинації» мовних моделей, коли ШІ вигадує правдоподібну, але хибну інформацію.) - Відсутність самосвідомості та цілей: ШІ не має власної мотивації. Він не приймає рішення «я хочу зробити X». Він лише оптимізує цілі, задані програмістами (наприклад, мінімізувати помилки). На відміну від людей, ШІ не має бажань, мети чи свідомості.
- Проблеми інтерпретованості: Внутрішні процеси ШІ (особливо глибоких мереж) здебільшого є «чорною скринькою».
Дослідники попереджають, що слід обережно ставитися до припущень, що ці мережі працюють як мозок.
Нещодавнє дослідження MIT показало, що нейронні мережі лише імітують окремі мозкові ланцюги в дуже штучних умовах.
Як зазначають дослідники, ШІ може бути потужним, але «потрібно бути дуже обережним» у порівнянні його з людським пізнанням.
Коротко кажучи, лише тому, що ШІ може здаватися, що виконує те саме завдання, не означає, що він «думає» так само.
Подібності та натхнення
Незважаючи на відмінності, ШІ був натхненний людським мозком. Штучні нейронні мережі запозичують ідею з’єднаних обробних одиниць (вузлів) і регульованої сили зв’язків.
І біологічні мозки, і штучні нейронні мережі покращуються, налаштовуючи ці зв’язки на основі досвіду. В обох випадках навчання змінює структуру мережі, щоб підвищити ефективність виконання завдань.
- Нейронне натхнення: Системи ШІ використовують багатошарові мережі, подібні до мозкових ланцюгів. Вони обробляють вхідні дані через шари віртуальних нейронів і ваг.
- Навчання шаблонів: Як і мозок, що навчається з досвіду, нейронні мережі адаптуються через вплив даних. Обидві системи виділяють ознаки та кореляції з вхідних даних.
- Виконання завдань: У деяких сферах ШІ може зрівнятися або перевершити людські можливості. Наприклад, сучасні класифікатори зображень або мовні моделі досягають точності на рівні людини. Дослідження показало, що чат-боти на основі ШІ виконують завдання з креативності не гірше за середньостатистичну людину.
- Обмеження: Однак подібність здебільшого поверхнева. Мозок має набагато більше нейронів і використовує невідомі правила навчання; штучні мережі — набагато простіші одиниці й явні алгоритми.
Крім того, люди застосовують здоровий глузд, етику та багатий контекст. ШІ може перемогти людину в шахах, але не зрозуміє соціальних чи етичних нюансів рішення.
Наслідки: розумне використання ШІ
Враховуючи ці відмінності, слід розглядати ШІ як інструмент, а не заміну людині. ШІ може значно швидше виконувати завдання, пов’язані з обробкою великих обсягів даних або вузькоспеціалізовані (наприклад, аналіз медичних зображень або підсумовування інформації).
Люди повинні виконувати завдання, що потребують оцінки, контексту та морального міркування. Як запитують експерти, ми маємо знати «для яких завдань і за яких умов рішення безпечно довіряти ШІ, а коли потрібне людське судження».
- Доповнюйте, а не замінюйте: Використовуйте ШІ для його сильних сторін (швидкість, виявлення закономірностей, послідовність), а на людей покладайтеся для розуміння, креативності та етики.
- Знайте межі: Люди, що працюють із ШІ, повинні мати реалістичне уявлення про те, як він «думає». Дослідники називають це розвитком усвідомлення інтелекту. Практично це означає критично перевіряти результати ШІ і не надто їм довіряти.
- Освіта і обережність: Оскільки ШІ може імітувати людську поведінку, багато експертів попереджають про «неграмотність» у ШІ — помилкове уявлення, що ШІ справді розуміє, коли це не так. Як зазначає один коментатор, великі мовні моделі не «розуміють» і не відчувають; вони лише імітують. Ми маємо пам’ятати, що будь-який видимий «інтелект» у ШІ відрізняється від людського розуму.
>>> Натисніть, щоб дізнатися більше: Чи потрібно знати програмування, щоб користуватися штучним інтелектом?
На завершення, ШІ не думає так, як люди. Він позбавлений свідомості, почуттів і справжнього розуміння. Натомість ШІ використовує алгоритми та величезні обсяги даних, щоб наближено відтворювати інтелектуальну поведінку в окремих сферах.
Добра метафора — це дуже швидкий і компетентний учень: він може вивчати шаблони і виконувати завдання, але не знає чому і що це означає.
Поєднуючи людське розуміння з перевагами ШІ, ми можемо досягти потужних результатів — але завжди слід пам’ятати про фундаментальну різницю між машинними обчисленнями і людським мисленням.
