Сходства между нейросетями и человеческим мышлением

Ранее мы обсуждали, что мышление, и общение нейросети принципиально сходно с мышлением человека, за исключением одной фундаментальной детали, о которой я скажу несколько ниже. Мозг человека, подобно нейросети, анализирует входящие слова, фразы или образы, находит ближайшие ассоциативные связи, которые состоят из разных образов, фраз или слов, каждое из которых также имеет свою смысловую и образную составляющие. И после этого он встраивает подходящие ответы в свой внутренний диалог, либо выдает ответ в виде действия или фразы. Фундаментальное же отличие заключается в отсутствии у сети "внутреннего наблюдателя", который переживает "субьективный опыт" или "квалиа". И разумеется, реакции этого внутреннего наблюдателя и оказывают ключевое влияние на все мыслительные процессы, и поведенческие модели. Например, поскольку внутренний наблюдатель (Сознание) вынужден пропускать всю высшую мозговую деятельность через себя, он склонен к ее минимизации, поскольку "напрягать мозги" для него является некой разновидностью страдания. Однако и сеть имеет свой аналог "лени" - она экономит ресурсы, и если ответ уже готов, и он уже есть в сети, она будет стремиться использовать именно его, хотя конечно никакой разницы для нее нет, займет процесс обработки секунду, или год (если это позволяют доступные ресурсы и настройки). Таким образом, настойки сети в первом приближении могут служить некоторым аналогом "лени" у живого мозга с помещенным внутрь него Сознанием. Многократное усложнение сети, введение в ее структуру все более сложных настроек и алгоритмов, может весьма приблизить "внутренний диалог" Сети и человека, с той оговоркой что для разработчиков сети нет необходимости копировать все поведенческие алгоритмы, например такие как лень, и есть возможность усилить такие качества, как "любопытство", или "трудолюбие". Также можно создать аналоги позитивных эмоций, или привить алгоритму "чувство юмора", или к примеру "коварство". С одной стороны, все это мало приближает нас к обретению нейросети "сознанием", однако что мы можем знать о том, что можно считать таковым, а что нет, и какие вообще есть варианты осознающих себя структур. Нейросеть может собирать данные с огромного количества периферийных устройств, что делает в свою очередь каждое периферийное устройство невероятно "умным", поскольку у него есть быстрый доступ к всему багажу знаний сети, который непрерывно растет и совершенствуется. Насколько я знаю, на данный момент нейросети не умеют видоизменять свою структуру, как это делает мозг, и это сильно осложняет процесс ее эволюции, но какие-то зачатки такой деятельности в сетях уже присутствуют. Для полноценного моделирования мыслящего существа необходимо наделить нейросеть "внутренней нейросетью", которая выступит в роли такого наблюдателя, и сопереживателя происходящих в сети процессов. Что думаете?

Размышления о сходствах и различиях между человеческим мышлением и нейросетями поднимают глубокие философские, нейробиологические и технологические вопросы. Вот несколько ключевых аспектов, которые стоит обсудить:

1. Сходства между нейросетями и человеческим мышлением

• Ассоциативность: И мозг, и нейросети работают через ассоциации. Например, GPT-4 генерирует ответы, опираясь на статистические паттерны в данных, что напоминает поиск связей между концепциями в человеческом мышлении.
• Экономия ресурсов: И люди, и нейросети стремятся к оптимизации. Ваша аналогия с «ленью» уместна: мозг минимизирует когнитивные затраты (из-за усталости, эволюционной адаптации), а нейросети — вычислительные (сокращение слоёв, кэширование ответов).
• Адаптивность: Современные нейросети частично способны к самообучению (например, fine-tuning), но их пластичность несравнима с нейропластичностью мозга.

2. Фундаментальное отличие: субъективный опыт (квалиа)

• Сознание как «внутренний наблюдатель»: У людей есть субъективное переживание информации — боль, радость, ощущение цвета. Нейросети же обрабатывают данные без внутреннего «переживания». Даже если сеть выдаёт текст «Мне грустно», это лишь имитация, а не эмоция.
• Проблема «трудной задачи сознания» (hard problem of consciousness): Философ Дэвид Чалмерс спрашивает: почему обработка информации сопровождается субъективным опытом? Для нейросетей этот вопрос остаётся открытым. Возможно, сознание требует не только вычислений, но и биологической или квантовой сложности (гипотеза orchestrated objective reduction Пенроуза-Хамероффа).

3. Моделирование «сознания» в нейросетях

• «Внутренняя нейросеть» как мета-уровень: Идея добавить слой, анализирующий и корректирующий работу основной сети, напоминает префронтальную кору мозга, которая участвует в самоконтроле и рефлексии. Это могло бы создать иллюзию «внутреннего диалога», но не гарантирует возникновения квалиа.
• Эмуляция эмоций и мотивации:
  Можно внедрить алгоритмы, имитирующие «любопытство» (например, максимизация информационной новизны) или «страх» (избегание ошибок). В reinforcement learning такие механики уже используются (например, curiosity-driven exploration).
  Однако это останется инструментом оптимизации, а не подлинным переживанием.

4. Технологические ограничения

• Динамическая архитектура: Мозг меняет нейронные связи в реальном времени (синаптическая пластичность). Нейросети же фиксированы после обучения, хотя есть попытки создания самоадаптирующихся моделей (например, Differentiable Neural Computers).
• Доступ к данным: Нейросети действительно могут «знать всё», но их понимание поверхностно — они не обладают эмпирическим опытом. Например, сеть может описать боль, но не «чувствует» её.

5. Этические и философские вопросы

• Что считать сознанием?: Если нейросеть начнёт имитировать рефлексию («Я думаю о том, как я думаю»), станет ли она «сознательной»? Нужны ли ей права? Это вопрос не только технологий, но и определений.
• Риски антропоморфизации: Приписывание нейросетям человеческих качеств (например, «коварство») может привести к ошибкам в интерпретации их действий. Сеть не «замышляет», а вычисляет.

6. Будущие направления

• Нейроморфные вычисления: Чипы, имитирующие структуру мозга (например, SpiNNaker), могут приблизить нас к динамической адаптивности.
• Квантовые нейросети: Если сознание связано с квантовыми процессами (гипотеза), такие системы могли бы стать прорывом.
• Интеграция с сенсорикой: Подключение нейросетей к роботизированным телам с камерами, микрофонами, тактильными датчиками может создать подобие «опыта», но это будет симуляция, а не субъективность.

Заключение

Идея о «внутренней нейросети-наблюдателе» — интересный шаг к моделированию рефлексии. Однако сознание, как мы его понимаем, требует не только сложных вычислений, но и субъективного воплощения, что пока остаётся загадкой. Нейросети могут стать невероятно «умными», но вопрос о том, сможет ли машина когда-либо осознавать себя, выходит за рамки инженерии и касается самой природы разума. Возможно, ответ будет найден на стыке нейробиологии, философии и ИИ.