«Может ли робот сочинить симфонию?», — да, сегодня про это.
Из каждого второго утюга сейчас кричат: «Нейросети скоро заменят людей». Из каждого первого — «Нейросети никогда не будут такими, как люди». Мы решили сравнить мозг человека и нейросети. Посмотрели, как все устроено у тех и этих, нашли различия и сходства, провели параллели.
Мы поэтапно рассмотрели 4 аспекта. Это 4 раунда, а под каждым вывод: кто же сильнее, машина или человек.
Раунд 1. Структурные различия
1. Нейроны:
Человеческий мозг состоит примерно из 86 миллиардов нейронов. Каждый нейрон — это сложная клетка, которая получает и передает электрохимические сигналы. То есть каждый нейрон человека — индивидуальный и живой.
У ИИ упрощённые модели нейронов, их называют искусственными. Модели имитируют способность нейронов принимать входные данные, обрабатывать их и выдавать результат.
2. Соединения:
Нейроны связаны с тысячами других нейронов через синапсы, они передают друг другу сигналы. Эта сеть — сложная и пластичная, она позволяет мозгу человека адаптироваться и обучаться на протяжении всей жизни.
В нейросетях соединения между нейронами обычно фиксированы и представлены весами (мера измерения), которые корректируются в процессе обучения. Соединения менее динамичны и не так сложно устроены.
3. Функциональная специализация:
Разные части мозга отвечают за разные задачи: зрительная кора – визуальная информация, преддверие — движения и аналитика и т.д.
Искусственные нейросети — это слои, каждый из которых выполняет свою функцию. Например, выделение определенных признаков из данных.
Основное различие заключается в том, что структура и функции человеческого мозга гораздо сложнее и динамичнее, чем у нейросетей. Мозг способен к самоорганизации, самообучению и адаптации, что делает его невероятно мощным и гибким инструментом. Да, ИИ хорош в специфических задачах, но далек от полного воспроизведения всех аспектов человеческого мозга. Так что этот раунд за человечеством.
Раунд 2. Обучение и пластичность
1. Нейропластичность:
Человеческий мозг обладает способностью к нейропластичности — меняет структуру и функции в ответ на обучение и опыт. Благодаря этому в наших полушариях появляются новые нейронные связи, укрепляются существующие, происходит изменение физической структуры. Пластичность мозга позволяет людям адаптироваться к новым условиям, обучаться навыкам и восстанавливаться после травм.
Искусственные нейросети имеют ограниченную пластичность по сравнению с человеческим мозгом. Они могут адаптироваться и корректировать веса в ответ на обучающие данные, но изменения ограничены. Пластичность искусственных нейросетей в основном зависит от алгоритмов.
2. Многообразие методов обучения:
Мозг использует различные методы обучения, включая обучение с подкреплением, ассоциативное обучение, наблюдение и имитацию, что позволяет эффективно адаптироваться к разнообразным ситуациям. Учить нас могут разные ситуации, начинается это еще в детстве. Мама ест какой-то штукой, значит это безопасно - у нее 4 зубца - ей удобно накалывать еду - я тоже буду делать так.
Искусственные нейросети обычно требуют больших объемов данных для обучения и оптимизации. Они используют обучение с учителем, без учителя и с подкреплением, но эти методы ограничены в своей гибкости и менее эффективны в новых или непредвиденных ситуациях. Нейросеть выдаст только то, чему ее научили, но есть и такие модели ИИ, которые учатся на ошибках.
3. Эффективность обучения:
Человеческий мозг может обучаться на основе ограниченного количества данных или даже из одного опыта, что свидетельствует о его высокой адаптивности и когнитивной гибкости. Мы знаем, что нельзя трогать горячий чайник, лезть в огонь или заплывать далеко - мозг понимает, что это прямая опасность.
Искусственные нейросети обскакали нас в обработке больших объемов информации. Но чтобы действительно научить их чему-то, требуются многократные повторения и огромное количество данных.
Различия в обучении и пластичности между человеком и нейросетями подчеркивают уникальные способности мозга к адаптации и обучению. Другой вопрос в том, а хочет ли сам человек развиваться и обучаться. Оставим этот раунд за человеком, в надежде, что мы все до единого когда-нибудь придем к концепции постоянного саморазвития и самообразования.
Раунд 3. Процессы обработки информации
Рассмотрим, как обрабатывает информацию человеческий мозг.
Начинается всё снаружи, когда мы трогаем что-то, слышим, видим или чувствуем — мозг воспринимает сигналы и обрабатывает их.
Нейросети тоже черпают информацию, а затем пытаются распознать её, обработать естественный язык с помощью слоёв — они извлекают и анализируют признаки данных. В принципе, эти алгоритмы очень схожи.
Новая информация сравнивается с той, которая в мозгу или памяти нейросети уже заложена. И на этапе выдачи результата начинаются различия. У человека, обычно, много воспоминаний и ассоциативного опыта. Но если модель ИИ постоянно обновляется, проблем не будет. Нейросети обучают на огромных базах данных, она в любом случае хранит больше информации. Поэтому этот раунд оставим за искусственным интеллектом.
Раунд 4: Энергоэффективность
Человеческий мозг — крайне энергоэффективный. Он потребляет примерно 20 ватт мощности, сравнить это можно с потреблением небольшой лампочки.
Нейросети «едят» куда больше. Одна из причин — затраты на обучение. Так, тренировка крупных моделей глубокого обучения потребляет тысячи ватт. Да и для генерации нужны значительные ресурсы. При этом, ИИ куда быстрее обрабатывает и анализирует большие объёмы данных. К тому же, разработчики делают все возможное, чтобы приблизить нейросети к биологическим стандартам.
В этом раунде 1:1. Мозг потребляет меньше энергии, но нейросети при этом быстрее обрабатывают информацию.
Итоги
Человеческий мозг, несмотря на развитие нейросетей, все еще превосходит их по структуре, энергоэффективности и обучению. Тут стоит оговориться: это абстрактная модель, а не конкретный пример из жизни, мы понимаем, что мозг местного Васи Пупкина, с трудом окончившего 9 классов, будет работать и выдавать результаты хуже, чем ChatGPT.
Почему так сложно создать искусственный интеллект, максимально приближенный к работе мозга? Здесь есть несколько факторов.
- Ученые так и не поняли до конца, как работает мозг. Мы еще мало знаем, как именно он функционирует на молекулярном и системном уровнях, поэтому смоделировать точную копию пока не получается.
- На любую попытку воссоздать что-то, приближенное к человеку, возникает целый этический и филосовский бум. Каковы будут последствия? Если технологии смогут имитировать человеческое мышление, кто гарантирует людям безопасность?
На самом деле, сравнивать человеческий мозг с искусственным интеллектом сейчас это как сравнивать яблоки с апельсинами; каждый обладает уникальными преимуществами и ограничениями. Наша задача и цель людей, которые работают над ИИ — улучшить качество жизни, оптимизировать работу, убрать рутину. И нейросети отлично с этим справляются.
Задачи, где ИИ уже заменяет человека:
- Монотонная работа: ИИ и автоматизация успешно применяются для выполнения повторяющихся и монотонных задач. Например, сборка на производственных линиях или базовое обслуживание клиентов через чат-боты.
- Обработка больших данных: ИИ превосходит человека в способности быстро обрабатывать и анализировать большие объемы данных, что особенно полезно в таких областях, как финансы, медицина и научные исследования.
- Опасная работа: ИИ и роботы используются для работы в опасных условиях. Сюда входят разведка космоса, разминирование или работа на высоких глубинах, что снижает риск для человеческой жизни.
Задачи, где ИИ не справится:
- Социальные и эмоциональные взаимодействия. Психотерапия, обучение детей или управление нейросетям не подвластны. Здесь требуется эмпатия, понимание проблемы.
- Творчество и инновации: ИИ может создавать музыку, искусство и литературные произведения. Но то, что создаёт человек — плод его личных трудов, а не рандомная генерация. Здесь снова речь о чувствах и эмоциях, которые нейросети ощущать не способны.
- Этические и моральные решения: ИИ не способен надежно принимать сложные этические решения. Да, нейросети уже используют в судебных процессах. Например, в Китае судей обязали советоваться с ИИ при вынесении решений. Но модель может только собрать правовую базу. Решить, оставить ребенка с матерью или отцом, понять, был ли мотив у преступника ИИ не способен.
Объективный и самый целесообразный путь — не полная замена, а создание синергии между человеком и ИИ. Комбинирование человеческого творчества, интуиции и эмоционального интеллекта с мощью нейросетей может здорово помочь миру в самых разнообразных сферах. Мы уже рассказывали о подобных примерах здесь.
А что думаете вы?