Люди и машины учатся по-разному. Наша память необъективна и восприимчива - и это хорошо, считает Чаран Ранганат, автор книги “Почему мы помним: раскрывая силу памяти”.
Превосходство искусственного интеллекта над человеческим очевидно, во всяком случае, когда дело касается игры в шахматы и го, определения трёхмерной структуры белков, разработки инвестиционных стратегий… этот список можно продолжать очень долго. Считается, что такие модели, как ChatGPT, уже вплотную приблизились к уровню человеческого интеллекта. Глава OpenAI Сэм Альтман даже собственного ещё неродившегося сына использовал для рекламы способностей нейросетей, заявив, что его ребёнок “никогда не дорастёт до уровня ИИ".
Возможности современного искусственного интеллекта, безусловно, впечатляют, но я скептически отношусь к сравнению людей и машин. ИИ (в настоящее время и в обозримом будущем) не так уж умён, или, по крайней мере, не умнее человека. И это хорошо.
Обучение лежит в основе разумного поведения, и люди учатся совсем не так, как машины. ИИ-модели обучаются постепенно, обрабатывая огромное количество обучающих данных. Мощность, необходимая для этого, способна вывести из строя всю энергосистему. В то же время человеческому мозгу нужно не больше энергии, чем простой лампе накаливания, потому что мозг предназначен для обучения на очень небольшом количестве данных. Искусственному интеллекту надо обработать каждый пиксель изображения, тогда как человеку достаточно взглянуть на картину, чтобы создать визуальные воспоминания.
Несмотря на свою экономичность, человеческий мозг удивительно гибок в сравнении с хрупким по своей природе современным ИИ. Когда передовые модели получают непрерывный поток новой информации, которая отличается от того, что было изучено ранее, это может привести к "катастрофической забывчивости", что для машинного обучения, как можно понять по названию, катастрофично. Для решения этой проблемы необходимо отключить дальнейшее обучение в полностью обученной модели, прежде чем выпустить её в мир.
Люди же учатся на протяжении всей своей жизни, не опасаясь катастрофической забывчивости, потому что они обладают как семантической памятью, которая постепенно отражает накопленные знания о мире, так и эпизодической памятью, отражающей воспоминания о конкретных событиях. Ребёнок может полагаться на семантическую память, чтобы выучить, что у птиц, как правило, есть перья, клювы и крылья, которые они используют для полета. Когда он видит, что пингвин, обладающий похожими характеристиками, не может летать, но плавает, эпизодическая память позволяет ему быстро усвоить это исключение, не забыв при этом типичные черты птиц.
Я уверен, что следующее поколение ИИ будет иметь что-то наподобие эпизодической памяти, но подозреваю, что инженеры не захотят создавать полную имитацию человеческой памяти. В своей книге "Почему мы помним" я писал, что наши воспоминания могут быть фрагментарными, необъективными и податливыми. Избирательный, а иногда и неточный характер человеческой памяти делает нас плохо приспособленными к решению чётко определенных задач, таких как игра в шахматы. Но он позволяет нам ориентироваться в неопределенном и быстро меняющемся мире. Нам не хватает полноты знаний, заложенных в таких моделях, как ChatGPT, но мы можем обратиться к своим эпизодическим воспоминаниям о пережитом опыте, чтобы придумывать инновационные идеи и создавать уникальные произведения с помощью воображения.
Ошибочно сравнивать искусственный интеллект и человеческий из-за различия в конструктивных ограничениях. Человеческий мозг, созданный для выживания и размножения в физическом мире, выжимает как можно больше информации из очень небольшого количества данных и энергии, в то время как лучшие ИИ-приложения могут найти иголки в массивных стогах данных, которые перегрузили бы наши экономные мозги.
Не стоит пытаться превзойти человеческий интеллект. Давайте лучше создавать машины, дополняющие наши собственные особенности. А Сэму Альтману, возможно, стоит быть более оптимистичным в отношении судьбы своего потомства.
Статья из номера журнала New Scientist от 22 февраля 2025 года
Автор статьи: Чаран Ранганат (Charan Ranganath)
Перевод: Михаил Мосягин