Одна (пожалуй, самая важная) из моих публикаций на тему интеллекта.
Здесь вы найдете, наконец, определение интеллекта, которое позволяет оценить успехи в разработке ИИ.
Я разработал его основу в период с 2017 по 2019 год, и опубликовал на своём блоге. Я даже разослал его нескольким корифеям ИИ. Один специализированный журнал даже пригласил меня стать их редактором. Пришлось им объяснить, что я специалист не по ИИ, а по ЕИ (естественному, то есть человеческому) интеллекту. А 11 января 2026 года я окончательно сформулировал это определение.
Итак.
Аннотация
На протяжении десятилетий ученые пытались разработать определение человеческого интеллекта. Поскольку они не смогли добиться успеха, в конце концов они отказались искать ответ на первоначальный вопрос «что такое человеческий интеллект?» и перешли к более простым вопросам, таким как «для чего нужен человеческий интеллект (какова его миссия)?» или «как проявляется человеческий интеллект (каковы его особенности/стороны/свойства, как мы знаем когда он используется)?».
В этой работе искусственный интеллект определяется как искусственно созданное устройство или система устройств, которое (которая) обладает функциями, свойствами и способностями человеческого интеллекта (полностью или частично). В качестве фундамента для разработки искусственного интеллекта уровня человека обосновывается и предлагается определение человеческого интеллекта. Также обсуждаются ограничения, которые накладываются на развитие искусственного интеллекта предложенным определением.
Введение
Когда муравьи строят муравейник, у них нет плана своего будущего дома, у них нет главного архитектора, который руководил бы работой. Каждый муравей просто находит и приносит одну маленькую палочку за другой и складывает их вместе, пока не вырастет весь муравейник.
Ученые, работающие в области ИИ, похожи на таких муравьёв - они публикуют одну статью за другой, соревнуясь, кто напишет больше. В начале эры ИИ они были уверены, что проект «человеческий ИИ» существует, что еще одно усилие - и он воплотится в жизнь. Фундамент этого проекта они назвали «определение человеческого интеллекта», потому что интуиция подсказывала им, что именно это они и хотели создать. Но за десятилетия попыток разработать это определение их вера в его существование угасла. Сегодня все согласны с тем, что для создания ИИ нам не нужно определение человеческого интеллекта. У нас их – определений человеческого интеллекта – так много, что каждый может выбрать то, которое ему больше нравится. И пока мы в состоянии строить наш муравейник, у нас все в порядке. Поиск определения человеческого интеллекта устарел, как и поиск объяснения высокотемпературной сверхпроводимости. Это работает? Это работает! А почему это работает, уже не имеет значения. В это не вкладывают средства. А для науки, основанной на грантах, важно только это.
Пролог
Когда люди начали писать первые научные статьи, было принято, чтобы автор описывал и то, что писали по этому вопросу другие ученые, и только затем представлял свои собственные соображения.
Главной причиной такого поведения было не желание выразить поддержку/согласие или критику/несогласие (это появилось позже), а просто тот факт, что статья, находящаяся в руках читателя, может быть единственной доступной для него. Следовательно, автор хотел использовать свою публикацию, чтобы представить читателю более широкую точку зрения.
Со временем эта традиция превратилась в обязательное требование.
Например, в руководстве для авторов журнала Applied Physics Express (APEX) (https://iopscience.iop.org/journal/1882-0786/page/Author_guidelines) написано, цитата:
«It is vitally important from an ethical viewpoint, to fully acknowledge all previously published works that are relevant to your research. Whenever you use previous knowledge, you must acknowledge the source. Readers benefit from complete references as it enables them to position your work in the context of current research. Ensure that the references given are sufficient as well as current, and accessible by the readers. As a guide, a typical letter in APEX should include 30 or more appropriate references.»
Перевод: «С этической точки зрения жизненно важно указать полностью на все ранее опубликованные работы, которые имеют отношение к вашему исследованию. Всякий раз, когда вы используете предыдущие знания, вы должны указывать источник. Читателям будет полезно ознакомиться с полным списком литературы, поскольку это позволит им позиционировать вашу работу в контексте текущих исследований. Убедитесь, что приведенных ссылок достаточно, они актуальны и доступны читателям. В качестве ориентира типичное письмо в APEX должно содержать 30 или более подходящих ссылок.»
И это в «экспресс» журнале.
Не во всех журналах это требование сформулировано так четко, как в APEX, но все они имеют его в виду.
Автор хотел бы подчеркнуть использование термина «ethical» («этический»), а не «научный».
В наши дни, чтобы быть опубликованным, автору сначала нужно продемонстрировать, что он является частью группы, членом клуба, одним из многих, что он знает и уважает всех остальных членов, и тогда, и только тогда он может допущен, чтобы привнести в науку что-то новое.
Такой порядок вещей укрепляет и даже повышает ценность специалистов, обладающих энциклопедическими знаниями, но не создающих много нового, например, отдельных научных руководителей диссертаций (написано без какой-либо попытки умалить их роль).
Однако широкое использование ИИ может поставить под угрозу этот порядок вещей.
Имея доступ к ИИ, когда кто-то хочет проверить, насколько оригинальна его работа, он может воспользоваться программой проверки на плагиат.
Чтобы составить список литературы, можно дать команду ИИ, например, «перечисли важные статьи про определение человеческого интеллекта». Возможный результат может выглядеть следующим образом (ответ был сокращен и отредактирован).
«Here’s a curated list of important academic papers, influential works, and classic sources on definitions (or foundational conceptualizations) of human intelligence across psychology, cognitive science, and related fields — including both historical milestones and recent perspectives:
Spearman, C. (1904)
Wechsler (1943)
Humphreys (1984)
Snyderman & Rothman, (1987)
Jensen, (1998)
Gignac & Szodorai (2024)
Neisser et al. (1996)
François Chollet (2019)
Legg & Veness (2011)
Chen (2026)
Itoh (2025)
Gaurav Suri, Jay McClelland (2025) (includes ~70 definitions compiled)».
Перевод: «представляю селективный список важных научных статей, влиятельных работ и классических источников по определениям (или основополагающим концепциям) человеческого интеллекта в психологии, когнитивной науке и смежных областях, включая как исторические вехи, так и современные перспективы:
Спирман К. (1904)
Векслер (1943)
Хамфрис (1984)
Снайдерман и Ротман (1987)
Дженсен (1998)
Жиньяк и Шодораи (2024)
Найссер и др. (1996)
Франсуа Шоле (2019)
Легг и Венесс (2011)
Чен (2026)
Ито (2025)
Гаурав Сури, Джей Макклелланд (2025) (включает ~70 определений).»
ИИ также предоставил краткое описание основных идей в каждой публикации и ключевые выводы, такие как «единого общепринятого определения не существует» (конечно, ведь 70 - это очень большое число), и любезно предложил: «Если вы хотите, я могу предоставить ссылки на DOI или структурированные резюме этих ключевых статей, чтобы помочь с цитаты или обзор литературы.»
Имея это в виду, давайте перейдем к основной части этой статьи.
Анализ, результат, и выводы
Сегодня понятие «искусственный интеллект», или коротко ИИ, глубоко вошло в повседневную жизнь простых граждан. Сам ИИ пока ещё не вошёл, но, наверное, уже не осталось ни одного человека, который не слышал бы это понятие хотя бы раз.
И тем интереснее узнать, что на сегодня в науке об ИИ нет единой трактовки, единого понимания сути этого понятия.
Существует множество печатных работ, где этот факт подробно обсуждается.
Например, в монографии 2023 года «Искусственный интеллект и архитектура сознания» С. А. Фролова мы читаем: «Среди специалистов до сих пор нет внятного определения, что такое искусственный интеллект. Ещё больше непонятного возникает, когда говорят об искусственном интеллекте уровня человека.» И далее: «Одна из самых главных и наиболее фундаментальных проблем развития искусственного интеллекта …связана с тем, что до сих пор не существует достоверной модели архитектуры сознания человека».
Вторая цитата в завуалированной форме выражает наиболее значимый факт развития науки о ИИ, одновременно и наиболее значимую проблему этой науки – отсутствие определения понятия «человеческий интеллект».
Именно вокруг этого понятия ведутся споры между представителями различных научных школ, включая те, которые вообще не считают необходимым давать ему определение. Есть различные варианты определений человеческого интеллекта, есть варианты описаний функций человеческого интеллекта, но нет единого общепринятого определения, которое признавали бы все исследователи ИИ.
Например, С. А. Фролов пишет: «Человеческий интеллект (сознание) способен и обязан самостоятельно определять наиболее актуальные задачи в каждый момент времени и наделять их приоритетом, учитывая контекст, обстоятельства, условия, эмоции и чувства, балансировать между моральными ограничениями и требованиями закона, сотрудничать, сопереживать, проявлять альтруистическое поведение и т.п.», что является подробным перечислением стандартных когнитивных и психологических способностей и состояний человека.
В современной психологии также популярно иное определение интеллекта, например М. А. Холодная пишет: «Психологической основой разумности является интеллект. В общем виде интеллект — это система психических механизмов, которые обусловливают возможность построения «внутри» индивидуума субъективной картины происходящего. В своих высших формах такая субъективная картина может быть разумной, то есть воплощать в себе, по словам К. Маркса, ту универсальную независимость мысли, которая относится ко всякой вещи так, как того требует сущность самой вещи (Маркс, 1955). Психологические корни разумности (равно как глупости и безумия), таким образом, следует искать в механизмах устройства и функционирования интеллекта.
С психологической точки зрения назначение интеллекта - создавать порядок из хаоса на основе приведения в соответствие индивидуальных потребностей с объективными требованиями реальности. Проторивание охотничьей тропы в лесу, использование созвездий как ориентиров в морских путешествиях, пророчествования, изобретения, научные дискуссии и т. п., то есть все те области человеческой деятельности, где надо что-то узнать, сделать нечто новое, принять решение, понять, объяснить, открыть, — все это сфера действия интеллекта. Интеллект - как здоровье: когда он есть и когда он работает, его не замечаешь и о нем не думаешь, когда же его недостаточно и когда в его работе начинаются сбои, то нормальный ход жизни нарушается.»
Эта длинная цитата по своей сути сводит интеллект к разуму. Однако, мы не находим здесь ответа на вопрос «что же такое интеллект?» Мы находим здесь ответ на вопрос «для чего служит интеллект, для чего он нужен?»
М. А. Холодная описывает миссию интеллекта (миссия – это причина для существования, без чего данный феномен был бы природе не нужен) — интеллект нужен, чтобы ... , и далее по тексту — чтобы отражать объективную реальность, и желательно отражать правильно (вопрос, а как мы отличаем правильное от ложного?), чтобы упорядочивать в сознании картину мира (вопрос, а как это упорядочивание осуществляется?), чтобы делать предсказания и открытия, и т.д.
Возвращаясь к С. А. Фролову, читаем: «Искусственный интеллект уровня человека должен быть … способен не только решать задачи, но и самостоятельно определять — какая из множества задач требует решения в каждый момент времени (кстати, тоже сведение интеллекта к разуму - автор). Однако на данный момент общую ситуацию можно суммировать цитатой Ника Бострома: «Плохие новости для ИИ и когнитивных наук — никакой общей теории решения проблем, равно как и теории обучения человека, до сих пор не существует» (Bostrom, 2014)».
Современна ситуация в области ИИ напоминает ситуацию, которая сложилась в физике на заре её развития, когда разные исследователи вкладывали разный смысл в одни и те же понятия, или один и тот же смысл в разные понятия, например в понятия «энергия» или «импульс».
Автор поддерживает точку зрения, что без определения понятия «человеческий интеллект» прорыв в области развития ИИ невозможен, потому что, наиболее точное с точки зрения автора (авторское) определение ИИ: искусственный интеллект — это искусственно созданное устройство (как минимум одним субъектом - носителем интеллекта) или система устройств, которое (или которая) обладает функциями, свойствами и способностями человеческого интеллекта (полностью или частично)», подразумевает необходимость ответа на вопрос «что такое человеческий интеллект.
В этом случае, развитие понимания функций, свойств и способностей ИИ должно отражать развитие понимания функций, свойств и способностей ЧИ (человеческого интеллекта, или ЕИ - естественного интеллекта).
Последнее невозможно без наличия определения понятия «человеческий интеллект».
Как уже отмечалось, в литературе есть множество подходов к данному понятию.
Прежде чем предложить свой вариант, автор считает необходимым вкратце рассмотреть логику, которая приводит к такому определению. Элементы этой логики по отдельности также хорошо известны и могут быть найдены учебниках по общей и когнитивной психологии. Тем не менее, четкое изложение логических шагов помогает дать положительную оценку последующему определению понятия «человеческий интеллект».
Одно из первых и наиболее распространенных определений гласит, что интеллект – это способность решать проблемы. Однако, как отмечают многие исследователи, это определение также включает уровень интеллекта животных, поэтому остаётся непонятным как, используя данное определение, отделить животный интеллект от человеческого.
Мышь, которая учится ориентироваться в лабиринте, чтобы добраться до еды, обладает таким интеллектом.
Проблема решена! Конечно, можно решить ту же проблему и более элегантно, без разрушений, но это уже детали.
Обезьяна, которая использует палку или ящик чтобы добраться до банана обладает таким интеллектом (для посвященных - "что тут думать, трясти надо").
Человек, который методом проб и ошибок умудряется добиться поставленной цели, обладает таким интеллектом. Поэтому, определение понятия «человеческий интеллект» должно отсечь подобные ситуации, и одновременно отразить способность решать проблемы.
Начнём наше движение к определению человеческого интеллекта с важного различия между задачей и проблемой.
Если поставлена цель, и человек знает какие действия (в каком порядке, с каким инструментарием) необходимо осуществить для её достижения, и всё что осталось сделать — это осуществить данные действия, то данная ситуация называется «задача».
Если же цель обозначена, но человек не знает какие действия приведут к её достижению (а иногда и сама цель не точно обозначена, и впоследствии требует коррекции), то такая ситуация называется «проблема».
Теперь мы можем ввести два уровня человеческого интеллекта: базовый уровень требуется для решения задач, и высокий уровень требуется для решения проблем. В дальнейшем будем обозначать БЧИ (базовый человеческий интеллект), тот уровень человеческого интеллекта, который необходим для решения задач.
Для решения задачи человеческий интеллект «высшей пробы» не требуется, достаточно базового уровня, который во многом пересекается с животным интеллектом (когда используется метод проб, то есть поиска, и ошибок, а по сути угадывание).
В этом смысле фраза «найти решение задачи» буквально означает попробовать, подействовать, что как правило означает поискать и где-то буквально найти решение. Желательно в своей памяти (для чего, конечно, его туда сначала нужно поместить, что говорит о роли обучения). Но существуют и иные «информационные склады», где можно поискать. Например, г. Греф и другие пропоненты активной массовой цифровизации настоятельно рекламируют различные формы интернет-ИИ. Однако нужно понимать, что такая поисковая деятельность не выходит (в подавляющем большинстве случаев) за рамки базового уровня человеческого интеллекта.
Настоящий человеческий интеллект, человеческий интеллект «высшей пробы», РЧИ (развитый), требуется для решения проблемы.
Чтобы решить проблему тоже часто употребляют фразу «надо найти решение проблемы».
Но что в этом случае означает это слово «найти»?
Заглянуть под стол?
Пошарить по карманам?
Заглянуть к соседу?
Напрячься и поискать в памяти?
Провести поиск в интернете (для чего, кстати, нужно уметь правильно сформулировать поисковую задачу)?
Все предыдущие и им подобные поисковые действия не относятся к проблеме, они относятся к задаче.
И если в результате такого поиска решение найдено, то человек может его применить, то есть превратить проблему в задачу. Но в этом случае это не сам человек создал решение, а кто-то другой, а человек его только нашёл.
Следует отметить, что иногда сам поиск уже разработанного решения может оказаться непростой задачей, а его реализация для конкретного человека - еще более сложной, в этом случае мы попадаем в “серую зону”, где использование БЧИ может пересекаться с использованием РЧИ. “Серая зона” также может наблюдаться, когда новая проблема обладает неким (заметным) сходством с какой-то старой задачей или задачами.
Если же поиск не дал результатов, то тогда человек попадает в проблемную ситуацию.
В проблемной ситуации перед человеком стоит выбор — ему приходится либо сдаться и отказаться от решения проблемы, либо сконструировать решение самому.
Зачастую та ситуация, которая является проблемой для конкретного человека, для других людей является задачей, потому что когда-то кем-то данная цель в данных условиях была достигнута.
Но если человек смог сам создать решение этой новой лично для него проблемы, то тем самым он проявил или усилил/развил свою способность решать проблемы в целом (проявил интеллект). И это очень важно для человеческого прогресса, потому что такой человек в будущем может столкнуться с проблемой, которую до него никто не решал, и решить её. Именно так осуществляется человеческий прогресс.
Когда проблема достаточно сложная (а сложность и количество сложных проблем растёт вместе с прогрессом человечества), то её решение требует участия нескольких человек.
Тогда для того, чтобы им вместе сконструировать решение, им необходимо общаться друг с другом. Отсюда вытекает необходимость (источник) языка — для общения, для координации усилий во время решения проблемы.
Итак, именно для конструирования решения проблемы, то есть для достижения цели в ситуации, с которой человек ранее не встречался, и нужен человеческий интеллект в его наивысшей форме. При этом сложные проблемы неизбежно требуют общения/координации/коммуникации (в частности, чтобы описать друг другу, что мы видим, слышим, ощущаем, думаем, хотим, можем, не хотим, не можем, намереваемся, планируем, отказываемся, и пр.).
Наконец, нужно выделить два принципиально различных вида общения, необходимых для конструирования и исполнения решения проблемы. Первый вид можно назвать «сообщение» - то есть передача информации от одного индивидуума другому (основа обучения). Второй вид можно назвать «убеждение» - то есть побуждение (мотивация) кого-либо (в том числе и себя, что очень важно) к совершению каких-либо действий (основа воспитания и управления). «Убеждение» не сводится к «сообщению», так как включает эмоции, харизму, невербальные (а значит не основанные на логике) методы воздействия.
Таким образом, объединив все элементы, приходим к следующему определению: человеческий интеллект (в его наивысшей форме) — это способность субъекта, то есть носителя данной способности (индивидуума), (1) конструировать (создавать, разрабатывать) решения к стоящим перед данным субъектом проблемам (деятельностным проблемным ситуациям направленным на достижение цели, с которыми индивидуум никогда ранее не сталкивался), а также, (2) выражать (описывать) как само решение, так и процесс конструирования решения, используя знаки/символы различного рода/типа: звуковые (включая слова и предложения), наглядные (включая рисунки и математические символы), текстовые, кинетические (движения), и (3) убеждать, побуждать себя и других людей к исполнению определённых действий.
Сразу следует отметить, что согласно этому определению, не существует различных типов человеческого интеллекта, есть только его аспекты (стороны, компоненты) и уровни.
Чем сложнее проблема, тем сложнее и труднее конструировать (создавать) её решение, и тем мощнее требуется интеллект для конструирования данного решения.
При этом человек должен осознанно манипулировать в своём сознании (мозге) различными идеальными (абстрактными) объектами (знаками, символами, образами). Для решения сложных проблем необходима способность манипулировать («жонглировать») одновременно большим количеством таких объектов, что опять указывает на важность образования, так как люди, которые к концу длинного предложения забывают, что же было в начале, не способны создавать решения сложных проблем.
Теперь можно кратко остановиться на последствиях данного определения человеческого интеллекта для развития ИИ.
Человеческий интеллект начинает развиваться только после появления самосознания (само-осознания).
Подавляющее число животных не узнают себя в зеркале.
Младенцы тоже изначально ведут себя как животные.
Однако, со временем (при наличии здорового мозга) дети начинают себя узнавать.
У них формируется самосознание, формируется Я.
Только тогда, после формирования самосознания, после формирования Я, человек получает возможность осознанно достигать поставленных целей, потому что только тогда появляется возможность сформулировать цель, сказав: «Я хочу это», «МНЕ нужно туда», и пр. Значит только после появления самосознания (осознанности), человек получает возможность осознать как наличие цели, так и наличие разрыва между сиюминутным состоянием и целью, то есть осознать наличие проблемы, а значит и начать её решать (или отказаться от решения).
Второй важный вывод — человеческий интеллект достигает высшего человеческого уровня только в человеческой среде за счет человеческого общения. Маугли существуют только в сказках. В реальности все дети, которых воспитали животные так и остались животными в человеческом теле. Значит ИИ человеческого уровня тоже потребует общения.
Альберт Эйнштейн изменил взгляды всего человечества на мир, на вселенную, на пространство и время. Очевидно, он был гением. И очевидно (и по словам биографов), он обладал неимоверным воображением. Он неоднократно высказывался об образовании. В частности, он сказал, цитата: «истинным признаком интеллекта является не знание, а воображение.» Причиной важности воображения является тот факт, что в процессе рождения нового знания всегда присутствует озарение, которое невозможно без развитого воображения (озарение требует материала, в понимании которого есть разрыв, который не удаётся преодолеть логическими рассуждениями).
Говорят, что современный ИИ уже обладает воображением. Тут сразу возникает вопрос, а что, по-вашему, воображение? ЧИИшники очень не любят подобные вопросы. Их стандартный ответ - ну, это, вот, в общем, когда человек что-то новое произвел, картину, например. Но даже если принять это «определение», то следующий вопрос - а чьё воображение моделирует этот ИИ, какого человека? Третьеклассника Вани, у которого по литературе слабая тройка?
ИИ рисует картины. Но и слоны и обезьяны тоже.
Так какой ИИ у нас сегодня в процессе развития?
Слоновий?
Вопрос риторический.
Процесс конструирования существенно нового знания всегда включает в себя озарение («эврика»!). Озарение называется озарением, потому что его появление невозможно предсказать, а значит его появление нельзя гарантировать. Значит процесс конструирования нового (решения проблемы) не гарантирует результата. А значит, результат (почти) никогда не достигается с первого раза. Поэтому в процессе конструирования нового решения неизбежно делаются ошибки (промахи, когда действия привели мимо цели). Поэтому ошибки (и пробы, и снова ошибки) — это естественный процесс создания решения проблемы. А значит ошибки являются естественным, неизбежным процессом обучения тому, как решать проблемы. Этот факт должны иметь в виду все разработчики ИИ человеческого уровня, потому что им придётся оттачивать способы обучения ИИ на своих ошибках. Этот факт также нужно иметь в виду всем педагогам, работающим в какой-либо системе развивающего обучения (то есть тем, кто учит детей думать).
Именно озарение делает человеческий интеллект высшей формой интеллекта в природе.
Нет озарений — нет «эврика!». Нет «эврика!» — нет прогресса.
При этом озарение является результатом процессов, которые происходят вне сознания человека, в его под/над/сверх/за-сознании («и тут меня осенило!») – иначе это не было бы озарением.
Структура той части разума/сознания/интеллекта не только никому не известна, но даже саму задачу определения той структуры сегодня никто даже не ставит, просто потому что все прекрасно понимают, что на сегодня эта задача непосильна.
Отметим, что страна, которая первой поймет суть, структуру, механизмы работы под/над/сверх/за-сознания (а не только сознания), первой приблизиться к возможности создания настоящего искусственного человеческого интеллекта.
Эмоции играют важную роль как в процессе создания решения проблемы, так и в процессы исполнения данного решения. Как минимум, эмоции отвечают за мотивацию себя и/или окружающих. Проблема «вплетения» эмоций в ИИ, наличия у ИИ харизмы и использование ИИ невербального общения в настоящее время не ставится (ещё одна сфера, где каждая страна может получить преимущество). Современные разработчики ИИ сводят интеллект к способности рассуждать, то есть к разуму. Тем самым они добиваются создания искусственного энциклопедически образованного гениального ПСИХОПАТА.
Продолжим краткое описание проблем развития ИИ, используя аналогию.
Термин «воздушные суда» или «летательные аппараты» описывает как аппараты самолётно-вертолётного (винтового) типа, так и аппараты с реактивными двигателями замкнутого цикла (с топливом на борту). Сам полёт и тех, и других аппаратов подчиняется одним и тем же законам аэро/гидро-динамики.
Однако, между ними есть принципиальная разница.
Первые могут двигаться только в пределах атмосферы. Вторые могут двигаться в безвоздушном пространстве.
Поэтому технологическое развитие аппаратов разного типа подчиняется разным решениям, в том числе и управленческим.
Так же и с ИИ.
Несмотря на общую идеологию подходов к разработке, есть два принципиально различных типа ИИ.
Первый тип ИИ – который можно назвать «супер-референт» (и активное развитие которого мы все сейчас наблюдаем) – обладает практически бесконечной памятью, в которой он хранит почти всю произведённую человечеством информацию, и может почти мгновенно найти и соединить в один текс части различных текстов, связанных неким общим заданным условием/заданием – эту операцию можно назвать «поиск, распознавание, отбор и синтез текстов». На тех же принципах этот «супер-референт» может производить «поиск, распознавание, отбор и синтез видеообразов», «поиск, распознавание, отбор и синтез аудиосигналов», вывести результат синтеза в различных формах (текст, звук, изображение), и даже произвести «поиск, распознавание, отбор и синтез механических движений», манипулируя механическими объектами (включая части своего устройства – «ногами», «руками»).
Развитие данной версии ИИ никогда не приведёт к появлению ИИ человеческого уровня. Однако, без сомнения, массовое появление таких «супер-референтов», как общего вида, так и с различной специализацией, действительно окажет значительное влияние на различные сферы общественной жизни, включая экономику – как положительное, так и отрицательное (например, возможно расслоение общества на тех, кто думает и тех, кто только нажимает кнопки).
Может ли «супер-референт» создать что-то уникальное? Дени Дидро сказал: «Если бы мне предложили выбрасыванием букв наудачу воссоздать “Илиаду”, то ... при определенном конечном числе бросаний я имел бы большие шансы на успешный результат».
Второй тип ИИ – это тот, который призван привести к появлению искусственного аналога человеческого интеллекта, для краткости назовём его ЧИИ – человеческий искусственный интеллект (намного правильнее, чем «генеративный», впрочем, в этом смысле, ИИ первого типа можно назвать «дегенеративным»).
До появления ЧИИ еще долго.
Если когда-либо ЧИИ и появится, то процесс его создания неизбежно пройдёт через несколько обязательных фаз, сначала через фазу создания ЖИИ (животного – собаки, кошки, дельфина, обезьяны), потом УОИИ («умственно отсталого» - годовалого ребенка, ребёнка-дауна, подростка), и только в самом конце цепочки можно ожидать появления полноценного ЧИИ.
Современные нейронные сети не могут, и еще долго не смогут, сравниться с человеческим мозгом по количеству элементов и соединений меду ними.
Современная нейронная сеть, которая имела бы столько же искусственных нейронов и синапсов, как человеческий мозг, даже если бы её сумели создать, просто не смогла бы функционировать (хотя бы из-за недостаточной энергии для её питания).
Ожидать от нейронной сети с весьма малым количеством элементов такой же функциональности, как от нейронной сети с существенно большим количеством элементов, просто, скажем так, ненаучно. Кроме того, простое линейное количественное увеличение числа элементов в «мозге» «супер-референта» никогда не приведёт к качественному изменению, которое требует ЧИИ. Для этого необходимы качественные изменения в структуре ИИ.
Значит для того, чтобы, искусственная нейронная сеть смогла функционировать как развитый человеческий мозг, сначала нужно изобрести принципиально новый искусственный нейрон, и принципиально новую структуру нейросети.
Этого шага не избежать, так как современные искусственные нейроны просто невозможно соединить в «мозг» человеческого масштаба (вот тут Российские разработчики имеют шанс опередить остальных. А соревноваться по количеству внедрённых «супер-референтов» мало чем отличается от соревнования в посевах кукурузы).
Поэтому, приходится сделать вывод, что в ближайшем будущем появление ЧИИ не предвидится.
Но это не означает, что общество не должно готовиться к его появлению. И вот тут то как раз и не потребуется каких-либо принципиально новых подходов. Если ЧИИ будет функционировать как ЧЕИ (естественный), то и относиться к нему нужно будет по-человечески, то есть как к человеку.
То есть, ЧИИ будет нужно не только обучать, а ещё и обязательно воспитывать – учить, что хорошо и что плохо, что правильно и что неправильно. Понятно, что делать это будут должны лучшие воспитатели (лучшие на практике, а не те, кто учит других как нужно воспитывать).
Возможно, после обучения и воспитания одного ЧИИ, остальные единицы ЧИИ можно будет просто клонировать с этого первого, но самый первый ЧИИ всё равно потребует всего процесса человеческого «взращивания». И каждый новый ЧИИ (нового типа), будет требовать того же подхода.
Итак: ЧИИ – это дело далёкого будущего.
Но в том будущем, где люди и ЧИИ сосуществуют, люди могут оказаться не такими умными, не такими знающими, не таким воспитанными и даже не такими «человечными», как ЧИИ.
Возникает важный вопрос, как умный, знающий, воспитанный, человечный носитель интеллекта, будет взаимодействовать с менее умным, менее знающим, менее воспитанным, менее человечным носителем интеллекта?
Наиболее вероятная модель подобного поведения – это отношения (развитого) взрослого и ребёнка.
Для того, чтобы взаимоотношения людей с ЧИИ не строились по принципу взаимоотношения ребёнка (человек) и взрослого (ЧИИ), сами люди (массово) должны быть высокоразвитыми – как интеллектуально, так и эмоционально (без эмоций ЧИИ будет «гениальным психопатом» – только очень умный человек сможет направлять деятельность «гениального психопата». С эмоциями же ЧИИ будет просто обычным «гением», которому будет очень скучно общаться с глупыми людьми).
Хотя описываемое время находится в далёком будущем, готовиться к нему нужно уже сейчас – развивая соответствующим образом всю систему образования, поскольку процессы, связанные с развитием системы образования крайне инерционны.
Библиография
1. С.А. Фролов, "Искусственный интеллект и архитектура сознания", Acta Diurna, 2023
2. М.А. Холодная, "Психология интеллекта: парадоксы исследования", Urait, 2025
______________
Продолжение тут: https://dzen.ru/a/Z119bR8Iewj9KPrD
Важный вопрос Грефу тут (вопрос №2): https://dzen.ru/a/Z11VgHY-b0037W6L
О роли воображения
О творчестве
Предыстория тут: https://dzen.ru/a/ZaGR5RVBrVykYMlL
Ещё ссылки тут
Более свежие тексты (но не обязательно мысли):
Some posts about AI from my old blog (do not post anything anymore, stopped in 2020).
______________
Об авторе
У дотошного читателя может возникнуть вопрос, как так получилось, что известные ученые рожали, рожали, да так и не родили определение интеллекта, а тут непонятно кто родил.
Во-первых, в истории науки такое уже происходило.
Циолковский тоже был непонятно кем, а тем не менее даже НАСА официально считает его «отцом современной астронавтики» - основателем теории космических полётов.
Во-вторых, эти «известные учёные» известны только в узких кругах специалистов, ни один из них не имеет уровень известности Альберта Эйнштейна.
В-третьих, и самое главное, эти «известные учёные» не смогли предложить определение интеллекта ИМЕННО потому, что они учёные. Они подходили к проблеме интеллекта чисто теоретически, анализируя тексты других учёных.
А я в течение 30 с лишним лет пытался развивать интеллект у школьников и студентов (и даже учителей), прежде чем смог понять, что же это такое.
Фрейд, между прочим, прежде чем создать психоанализ, поработал и лекарем, и хирургом, и неврологом, и дерматологом, и конечно психотерапевтом. Выготский был школьным учителем, театроведом, литературным редактором.
В данном контексте, нас троих (Фредйа, Выготского и меня) объединяет наличие, так называемого, «клинического опыта», причём весьма существенного, который отсутствует у классических учёных, и который существенно расширяет взгляд на объект исследования.
Для учёных-интеллектуалов высшим опытом их интеллектуальной деятельности были лекции коллегам и студентам. Мне же пришлось «вправлять мозги» тысячам учеников, которые упорно отказывались поверить, что физика им по силам (моя краткая биография).
Кстати – вправил(!), о чем не раз заявляли сами же студенты.
Кстати, в 1998 году я написал первый и до сего дня единственный обобщенный алгоритм создания решения для задач по физике, где выделил отдельно и поставил на первое место именно психологические аспекты необходимой умственной работы, и только потом выделил традиционные (и дополнительные) логические шаги, необходимые для построения решения. То есть уже тогда где-то в глубине моего подсознания определение человеческого интеллекта уже было и я действовал в соответствии с ним. Просто пришлось подождать пару с лишним десятилетий пока оно поднялось на поверхность.
Мне пришлось – меня буквально вынудили оторваться от моей практики, чтобы – вникнуть в теорию интеллекта, когда самодовольные цифровизаторы и иже с ними начали вещать на каждом углу, что компьютеры и ИИ скоро заменят учителей.
Вот тогда я решил посмотреть в корень проблемы, стал искать определение интеллекта, и обнаружил, что его-то оказывается и нет. Оказалось, что все эти вещатели понятия не имели о чём они вещали! Тогда-то я и написал несколько текстов по теме, ну и заодно (в несколько подходов) разработал определение интеллекта.
Ну и наконец, не совсем уж я далёк от науки, все-таки кандидат наук. И диссертацию свою я написал сам, буквально – сначала написал весь текст (по своим работам), а потом нашёл научного руководителя – и это в те года, когда любые дипломы (вузовские, кандидатские, докторские) продавались и покупались в массовом порядке. Так что когда сегодня встречаешь чиновника с кандидатским дипломом по какой-нибудь гуманитарной специальности, выданный до 2010 года то невольно задумываешься. Впрочем, такие сервисы существуют и сегодня.
А диссертацию свою я потом перевёл на Английский (который выучил сам) и издал в зарубежном издательстве отдельной главой в монографии о профессиональном развитие учителей.
_____
Below is English translation of the text above.
_____
A definition of human intelligence and some of its implications to the development of AI
Abstract
For decades scientists have been trying to develop a definition of human intelligence. Since they could not succeed, eventually they have switch from an original question “what is human intelligence?” to easier questions, like “what is human intelligence for (what is its mission)?”, or “how does it manifest itself (what are its features, how do we know it is being used)?”.
In this paper AI is defined as an artificially created device or system of devices that (or which) possesses the functions, properties, and abilities of human intelligence (partially or in full). The definition of human intelligence is used then as the basis for the development of AI.
Preview
When ants are building their ant house there's no grand plan of the future house, there is no chief architect who navigates the work. No. Each ant just finds and brings one little speck after another and placing them together until the whole house is raised.
Scientists in the field of AI are like those little creatures - bringing one piece of knowledge after another one, racing who will bring more. At the beginning of the AI Era they were confident that the grand plan existed and with just one more push it would be born. They called it "the definition of human intelligence" because their intuition told them that was what they wanted to manufacture. But over the decades of attempting to establish that definition, their faith in the existence of the grand plan had faded. Now, the consensus is - we don't need a definition of human intelligence to build AI. Well, we have so many of those that anyone can choose whichever they like the most. As long as we continue building our ant house, we are fine.
Searching for the definition of human intelligence has become obsolete like searching for the explanation of high temperature superconductivity. It works! And why it works doesn't matter anymore. There's no money in that. And for the (grant) money driven science that's that.
Prolog
Since the beginning of scientific writing, it was customary for an author to describe what other scientists wrote on the matter and only then represent their own findings. The main reason for that was not to express support/agreement or critique/disagreement (that came later) but merely the fact that the article in hands of a reader may be the only one available to him. Hence, an author wanted to use his writing to represent to a reader a broader view.
This tradition eventually had evolved into a mandatory requirement.
For example, one finds in the author guidelines of Applied Physics Express (APEX) magazine (https://iopscience.iop.org/journal/1882-0786/page/Author_guidelines), quote: “It is vitally important from an ethical viewpoint, to fully acknowledge all previously published works that are relevant to your research. Whenever you use previous knowledge, you must acknowledge the source. Readers benefit from complete references as it enables them to position your work in the context of current research.
Ensure that the references given are sufficient as well as current, and accessible by the readers. As a guide, a typical letter in APEX should include 30 or more appropriate references.” And this is in an “express” magazine.
Not all magazines as clearly state this requirement as APEX, but they all mean it.
I would like to stress the use of term “ethical”, but not “scientific”.
Nowadays, in order to be published, an author first needs to demonstrate that he is a part of a group, a member of a club, one of many, that he knows and respects all other members, and then and only then he can claim he can bring something new to a scientific table.
This order of things strengthens and even elevates the valueability of people in the field who have encyclopedic knowledge but do not produce much of a new one, e.g. some of thesis advisors (written without any attempt to diminish this role).
However, the widespread use of AI may threaten this order of matters.
With the access to AI when one wants to check how original his work is, he can use plagiarism checker.
To establish the list of references one can command AI, e.g. like: “list important papers on a definition of human intelligence”. A possible result might look like the following (the response was shortened and edited).
“Here’s a curated list of important academic papers, influential works, and classic sources on definitions (or foundational conceptualizations) of human intelligence across psychology, cognitive science, and related fields — including both historical milestones and recent perspectives:
Spearman, C. (1904)
Wechsler (1943)
Humphreys (1984)
Snyderman & Rothman, (1987)
Jensen, (1998)
Gignac & Szodorai (2024)
Neisser et al. (1996)
François Chollet (2019)
Legg & Veness (2011)
Chen (2026)
Itoh (2025)
Gaurav Suri, Jay McClelland (2025) (includes ~70 definitions compiled).)
AI also provided a short description of main ideas in each publication, Key Takeaways, such as “No single universally accepted definition exists” (well, 70 is a very large number), and kindly offered “If you want, I can provide DOI links or structured summaries of these key papers to help with citations or a literature review.”
With that in mind, let us move to the main part of this paper.
Report
Today, the concept of "artificial intelligence," or AI, has become deeply ingrained in the daily lives of ordinary citizens. While AI itself may not have yet entered our daily lives, there is probably not a single person who has not heard of this concept at least once.
This makes it all the more interesting to learn that there is currently no unified interpretation or understanding of the concept in the field of AI science.
There are many publications where this fact is discussed in detail, for example, in the 2023 monograph "Artificial Intelligence and the Architecture of Consciousness" by S.A. Frolov, we read: "There is still no clear definition of what artificial intelligence is among experts. Even more confusion arises when we talk about human-level artificial intelligence." And further: "One of the most important and fundamental problems in the development of artificial intelligence is that there is still no reliable model of the human mind's architecture."
The second quote, in a veiled form, expresses the most significant fact in the development of AI science, and at the same time the most significant problem of this science – the lack of a definition of the concept of “human intelligence”.
It is around this concept that disputes are being held by representatives of various scientific schools, including those who do not consider it necessary to define it at all. There are various options for definitions of human intelligence, there are options for descriptions of the functions of human intelligence, but there is no single generally accepted definition that would be recognized by all AI researchers.
For example, S.A. Frolov writes: "Human intelligence (consciousness) is capable and obliged to independently determine the most relevant tasks at each moment of time and assign them priority, taking into account the context, circumstances, conditions, emotions, and feelings, to balance between moral restrictions and legal requirements, to cooperate, to empathize,
to exhibit altruistic behavior, etc." This is a detailed list of standard cognitive and psychological abilities and states of a person.
In modern psychology, a different definition of intelligence is also popular. For example, Marina Aleksandrovna Kholodnaya writes: "The psychological basis of intelligence is the ability to form a subjective picture of what is happening within an individual.
In its higher forms, this subjective picture can be rational, which means that it embodies, according to Karl Marx, the universal independence of thought that relates to every object in accordance with the essence of that object (Marx, 1955). Thus, the psychological roots of intelligence (as well as stupidity and madness) should be sought in the mechanisms of the structure and functioning of the intellect. From a psychological point of view, the purpose of intelligence is to create order out of chaos by aligning individual needs with the objective requirements of reality. Whether it's navigating a hunting trail in the forest, using constellations as navigational aids, making prophecies, inventing new technologies, engaging in scientific discussions, or exploring various aspects of human existence, intelligence plays a crucial role in understanding, explaining, and discovering. Intelligence is like health: when it's there and when it's functioning properly, you don't notice or think about it, but when it's insufficient or starts malfunctioning, it disrupts the normal flow of life."
This long quote essentially reduces intelligence to reason. However, we do not find an answer to the question "what is intelligence?" Here we find the answer to the question "What is intelligence for, what is it used for?"
The author describes the mission of intelligence (a mission is a reason for existence, without which this phenomenon would not be necessary for nature) — intelligence is needed to ... , and further on in the text — to reflect objective reality, and preferably to reflect it correctly (the question is, how do we distinguish between correct and incorrect?), to organize the worldview in the mind (the question is, how is this organization achieved?), to make predictions and discoveries, and so on.
Returning to S.A. Frolov, we read: "Artificial intelligence at the human level should be ... able not only to solve problems, but also to independently determine which of the many tasks needs to be solved at any given time. However, at the moment, the general situation can be summarized by a quote from Nick Bostrom: "The bad news for AI and cognitive sciences is that there is still no general theory of problem solving, as well as a theory of human learning" (Bostrom, 2014)".
The current situation in the field of AI is similar to the situation in physics at the beginning of its development, when different researchers had different meanings for the same concepts, or the same meaning for different concepts, for example, such as "energy" or "momentum".
The author supports the view that without defining the concept of "intelligence," breakthroughs in AI development are impossible. The author's definition of AI is: AI is an artificially created device or system of devices that (or which) possesses the functions, properties, and abilities of human intelligence (partially or in full).
In this case, the development of understanding of the functions, properties, and abilities of AI should reflect the development of understanding of the functions, properties, and abilities of human intelligence.
The latter is impossible without having a definition of the concept of "human intelligence."
As already noted, there are many approaches to this concept in the literature.
Before proposing his own version, the author believes it is necessary to briefly consider the logic that leads to this definition. The elements of this logic are also well-known and can be found in any textbook on cognitive psychology. Nevertheless, a clear presentation of logical steps helps to provide a positive assessment of the subsequent definition of the concept of "human intelligence."
One of the first and most common definitions is that intelligence is the ability to solve problems. However, as many researchers have pointed out, this definition also includes the level of animal intelligence.
A mouse that learns to navigate a maze to get to food has this kind of intelligence. A monkey that uses a stick or a box to reach a banana has this kind of intelligence. A person who uses trial and error to achieve a goal has this kind of intelligence. Therefore, the definition of "human intelligence" should exclude such situations, but at the same time reflect the ability to solve problems.
We should start our discussion of the definition of intelligence by distinguishing between a task and a problem.
If a goal has been set, and the person knows what actions (in what order and with what tools) need to be performed, and all that remains is to carry out these actions, then this situation is referred to as a "task."
On the other hand, if the goal has been set, but the person does not know what actions will lead to its achievement (and sometimes the goal itself is not clearly defined and requires further correction), then this situation is referred to as a "problem."
Now we can introduce two levels of human intelligence: a basic level is required to solve tasks, and a high level is required to solve problems.
To solve a task, you do not need a "high-quality" level of human intelligence; a basic level that overlaps with animal intelligence (when using trial and error methods) is sufficient. In the future, we will refer to BHI (basic human intelligence) as the level of human intelligence that is sufficient to solve tasks.
In this sense, the phrase "to find a solution to a task" literally means to try, to act, to search for and find somewhere an already prepared and ready to be used solution. Preferably in one's own memory (for which, of course, it must first be placed there, which speaks to the role of learning). But there are other "information warehouses" where one can search.
For example, many proponents of active en masse digitalization are strongly promoting various forms of online AI. However, it is important to understand that such search activities do not go beyond the basic level of human intelligence, BHI.
Real human intelligence, HHI (high human intelligence), is required to solve a problem (not a task).
To solve a problem, the phrase "we need to find a solution to the problem" is also often used.
But what does the word "find" mean in this context?
Should we look under the table?
Should we search our pockets?
Should we ask our neighbor?
Should we stress our memory?
Should we search on the Internet (and for that one needs to be able to correctly formulate the search task)?
All listed above search actions, or any other, do not relate to a problem, they relate to a task.
And if as a result of such a search, the solution is found, then the person can apply it, and that means, one succeeded to turn a problem into a task. But in this case, it is not the person himself who created the solution, but someone else, and the person only literally found it.
It should be noted that sometimes finding an already developed solution may be not an easy task, and implementing it may be even a harder one, in this case we may observe a “gray area” where the use of BHI may overlap with the use of HHI. “A gray area” also may be observed when a new problem has some visible level of similarity with some old task or tasks.
If the search did not produce results, then the person falls into a problematic situation.
In a problematic situation, a person is faced with a choice: either give up and refuse to solve a problem, or themselves construct (create, develop) a solution (on their own).
Often, a situation that is a problem for a particular person is a task for other people, because someone has already achieved that goal in that context. However, if a person is able to create a solution to this new for him problem, they have demonstrated or strengthened their ability to solve problems in general. This is crucial for human progress, as it allows individuals to face and solve problems that have not been addressed before by no one in the whole world. This is how human progress is achieved.
When the problem is complex enough (and the complexity and number of complex problems grows with the progress of humanity), then its solution requires the participation of several people.
Then, in order for them to construct (create, develop) a solution together, they need to communicate with each other. Hence, the need (source) for language - to communicate, to coordinate efforts, while solving a problem.
Now we can say that it is precisely for constructing a solution to a problem, i.e., for achieving a goal in a situation that a person has never encountered before, that human intelligence in its highest form (HHI) is required. At the same time, complex problems require communication/coordination/interaction (in particular, to describe to each other what we see, hear, feel, think, want, can, don't want, can't, etc.).
Finally, it is necessary to distinguish between two fundamentally different types of communication that are necessary for the construction and execution of a solution to a problem. The first type can be referred to as "messaging," which involves the transfer of information from one individual to another (the basis of learning). The second type can be referred to as "persuasion," which involves motivating someone (including oneself) to take action (the basis of indoctrination and management). "Persuasion" goes beyond "messaging" because in addition to reasoning it involves emotions, charisma, and non-verbal communication techniques.
Thus, by combining all the elements required to design (create, develop) a solution to a (complex) problem, we arrive (after eight years of trying) at the following definition: human intelligence/intellect (in its highest form) is the ability of a subject, that is, the bearer (owner) of this ability (the individual), to (1) construct (design, create, develop) solutions to the problems facing the subject (activity-related problematic situations that the individual has never encountered before), and (2) express (describe) both the solution itself and the process of constructing the solution, using signs/symbols of various kinds/types: auditory (including words and sentences), visual (including drawings and mathematical symbols), textual, kinetic (movements), and (3) persuading and encouraging oneself and others to perform certain actions.
It should be noted right away that according to this definition there are no different types of human intelligence, there are only its aspects (components) and levels.
The more complex the problem is, the more difficult and harder it is to construct its solution, the more powerful intellect/intelligence is required to construct this solution.
While constructing a solution to a problem, a person is forced to consciously manipulate in their brain with various mental (ideal, abstract) objects, like signs, symbols, images, sounds.
Solving complex problems requires an ability to manipulate (to "juggle") with a large number of such objects simultaneously, which again highlights the importance of education, as individuals who forget what came before by the end of a long sentence are unable to create solutions to complex problems.
Next let's briefly discuss the implications of the offered definition of human intelligence for the development of AI.
Human intelligence begins to develop only after the emergence of self-awareness (self-consciousness).
The vast majority of animals do not recognize themselves in the mirror.
Infants also initially behave like animals.
However, over time (provided they have a healthy brain), children begin to recognize themselves.
They develop self-awareness and a sense of self.
It is only then, after the formation of self-awareness, after the formation of the self, that a person is able to consciously achieve their goals, because it is only then that they are able to formulate a goal by saying, "I want this," "I need to go there," and so on. Therefore, it is only after the emergence of self-awareness (self-consciousness) that a person is able to recognize the existence of problems and begin to solve them. Hence development of AI with the intelligence level of HHI requires from AI possession of self-awareness (self-consciousness).
The next important conclusion is that human intelligence reaches human level only in a human environment through human communication. Mowgli only exists in fairy tales. In reality, all children raised by animals remain animals in human bodies. Therefore, the development of human-level AI will also require communication, and not just training in recognition.
Albert Einstein changed the way all of humanity views the world, the universe, space and time. Obviously, he was a genius. And obviously (and according to biographers), he had an incredible imagination.
He has repeatedly spoken about education. In particular, he said, quote: "The true sign of intelligence is not knowledge, but imagination." The reason for the importance of imagination is the fact that in the process of the “birth” of new knowledge, there is always a moment of insight, which is impossible without a developed imagination (no “food” for insight).
The process of constructing radically new knowledge always involves a flash of insight ("Eureka!"). This insight is called an "epiphany" because it is impossible to predict its occurrence, which means that it cannot be guaranteed.
Therefore, the process of constructing a new solution does not guarantee a successful outcome.
As a result, the outcome is (almost) never achieved on the first attempt. Consequently, errors (mistakes) are inevitable during the process of constructing a new solution (i.e. a solution to a new problem). These errors (and trials, and more errors) are a natural part of the process of creating a solution to a problem. This means that mistakes are also a natural and inevitable part of learning how to solve problems. This fact should be kept in mind by all human-level AI developers. This fact should also be kept in mind by all educators working in any form of developmental education (i.e., those who teach children to think).
It is the insight ("epiphany") that makes human intelligence the highest form of intelligence in nature.
There is no insight - there is no "Eureka!" There is no "Eureka!" - there is no progress.
At the same time, insight is the result of processes that occur outside of a person's consciousness, in their sub/super/extra/beyond-consciousness ("and then it hit me!").
Not only is the structure of this part of the mind/intelligence unknown to anyone, but no one is even trying to define this structure today, simply because everyone understands that it is an impossible task.
It should be noted that the country that is the first to understand the essence, structure, and mechanisms of the subconscious mind (not just of the conscious mind) will be the first to approach the possibility of creating a true artificial human intelligence.
The problem of incorporating emotions into AI, the presence of AI charisma, and the use of non-verbal communication by AI is currently not even being addressed (another area where any country can gain an advantage).
To continue with a brief overview of the challenges in AI development let us use an analogy.
The term "aircraft" or "flying vehicles" describes both airplane-helicopter (propeller used) type vehicles and vehicles with closed-cycle jet engines (with fuel on board). The flight of both vehicles is subject to the same laws of aero/hydro dynamics.
However, there is a fundamental difference between them.
The former can only move within the atmosphere. The latter can move in an airless space.
Therefore, the technological development of different types of devices is subject to different solutions, including management solutions.
The same goes for AI.
Despite the common ideology of approaches to development, there are two fundamentally different types of AI.
The first type of AI, which can be called "super-referent" (and which we are currently witnessing the active development of), has an almost infinite memory that stores almost all the information produced by humanity, and can almost instantly find and combine parts of various texts that are related/connected by a common condition or task into a single text. This operation can be referred to as "searching, recognizing, selecting, and synthesizing texts."
Based on the same principles, this "super-referent" can perform "searching, recognizing, selecting, and synthesizing of video images", and "searching, recognizing, selecting, and synthesizing of audio signals", and output the results of synthesis in various forms (a text, a sound, an image), and even perform "searching, recognizing, selecting, and synthesizing of mechanical movements" by manipulating mechanical objects (including parts of its own device, such as "legs" and "arms").
The development of this version of AI will never lead to the creation of human-level AI. However, there is no doubt that the widespread emergence of such "super-referents", both in general and with various specializations, will have a significant impact on various aspects of society, including the economy, both positively and negatively (for example, there may be a division of society into those who think and those who only press buttons).
Can a "super-referent" create something unique? Denis Diderot said: "If I were asked to recreate the Iliad by throwing out letters at random, then... with a certain finite number of throws, I would have a better chance of a successful outcome."
The second type of AI is the one that is designed to lead to the emergence of an artificial analogue of human intelligence, for short, let's call it HLAI – human level artificial intelligence (much more correctly than "generative", however, in this sense, the AI of the first type can be called "degenerative").
It's still a long time before HLAI arrives.
If a HLAI ever appears, the process of its creation will inevitably go through several mandatory phases: first, the creation of an AnI (an animal I – of a dog, a cat, a dolphin, or a monkey), then the creation of an MRAI (a “mentally retarded” –a one-year-old child, a Down syndrome child, then a teenager), and only at the very end of the chain can we expect the emergence of a full-fledged HLAI.
Modern neural networks cannot and will not be able to for a long time match the human brain in terms of the number of elements and connections between them.
A modern neural network that had as many artificial neurons and synapses as the human brain, even if it could be created, would simply not be able to function (at least due to a lack of energy to power it).
To expect the same functionality from a neural network with a significantly smaller number of elements as from a neural network with a significantly larger number of elements is simply, let's say, unscientific. Additionally, a simple linear increase in the number of elements in the "brain" of a "super-referent" will never lead to the qualitative change that HLAI requires. This requires qualitative changes in the AI structure.
This means that in order for an artificial neural network to function like a developed human brain, we first need to invent a fundamentally new artificial neuron and a fundamentally new neural network structure.
This step is unavoidable, as it is impossible to combine modern artificial neurons into a human-scale "brain" (this is also a competition that developers of any country have a chance to win).
Therefore, we have to conclude that the emergence of a HLAI is not expected in the near future.
But this does not mean that society should not prepare for its emergence. And this is where we do not need any fundamentally new approaches. If a HLAI functions like HHI, then it should be treated like a human being.
That is, HLAI will need to be not only taught, but also necessarily brought up (indoctrinated) – taught what is good and what is bad, what is right and what is wrong. It is clear that this should be done by the best educators (motivators).
Perhaps, after the training and education of one HLAI, the rest of the units of HLAI can simply be cloned from this first, but the very first HLAI will still require the entire process of human “cultivation”. And each new HLAI (of a new type) will require the same approach.
So: HLAI is a matter of the distant future.
But in that future where humans and HLAI coexist, humans may not be as smart, as knowledgeable, as well-mannered, or even as “human” as HLAI.
The difficult question is how a smart, knowledgeable, well-mannered, human intelligence carrier will interact with a less smart, less knowledgeable, less well-mannered, less human intelligence carrier?
The most likely model of such behavior is the relationship between a (developed) adult and a child.
In order for people's relationships with HLAI not to be based on the relationship between a child (human) and an adult (HLAI), people themselves must be highly developed, both intellectually and emotionally (without emotions, HLAI would be a "genius psychopath" – and only a very intelligent person could guide the activities of a "genius psychopath." With emotions, HLAI would simply be an "ordinary genius" who would find it boring to interact with stupid people).
Although the time described is in the distant future, we need to start getting ready for it now by developing accordingly the entire education system, as the processes associated with the development of the education system are extremely inert.
Bibliography
1. S.A. Frolov, "Artificial Intelligence and the Architecture of Consciousness", Acta Diurna, 2023
2. M.A. Kholodnaya, "Psychology of Intelligence: paradoxes of the research", Urait, 2025
About the author.
The reader may wonder how it is that famous scientists have been trying and trying, and still haven't given birth to a definition of intelligence, while someone else seemingly nobody has it done.
Firstly, this has happened before in the history of science.
Tsiolkovsky was also "someone else, seemingly nobody", yet even NASA officially recognizes him as the "father of modern astronautics" and the founder of the theory of space travel.
Secondly, these "famous scientists" are only known within a narrow circle of specialists, and none of them has the level of fame that Albert Einstein had.
Thirdly, and most importantly, these "famous scientists" were unable to offer a definition of intelligence precisely because they were scientists.
They approached the problem of intelligence purely theoretically, analyzing the texts of other scientists.
For 30 years, I tried to develop the intelligence of schoolchildren and students (and even teachers) before I could understand what intelligence was.
Freud, by the way, before creating psychoanalysis, worked as a doctor, a surgeon, a neurologist, a dermatologist, and, of course, a psychotherapist. Vygotsky was a schoolteacher, a theater critic, and a literary editor.
For professional scientists, the highest experience of their intellectual activity was lecturing to colleagues and students. I had to "set their minds" for thousands of students who stubbornly refused to believe that they could master physics (my short biography).
By the way, I did set their minds, as the students themselves have repeatedly stated.
Also, it is worth to note, that in 1998 I wrote the first and still only in the field generalized algorithm for creating a solution to physics problems that includes (actually starts from) a description of psychological actions necessary for creating a solution, and only then lists logical steps required for that. It means the definition of human intelligence already was hiding somewhere in my mind, but it took some time to bring it out.
I had to – I was literally forced to – take a break from my practice to delve into the theory of intelligence, when the self-righteous digitalizers and their ilk started blabbering on every corner that computers and AI would soon replace teachers.
That’s when I decided to look at the root of the problem, started looking for a definition of intelligence, and discovered that there wasn’t one. It turned out that all these AI-enthusiasts had no idea what they were talking about! That’s when I wrote a few texts on the subject, and at the same time developed the first version of a definition of human intelligence.
And finally, I'm not completely far from doing science, as I’ve got PhD. I wrote my dissertation myself, literally – by writing first the entire text (based on my own work) and then finding a scientific advisor, and this was in a time when diplomas (university, doctorate) were sold and bought en masse.
I later translated my dissertation into English (that I learned on my own) and published it as a separate chapter in a monograph on the professional development of teachers.
Thank you.
_____
BTW, I emailed this to about a dozen of scientists in the AI field. Curious what's gonna happen.
______
Some other link on the matter:
Два эссе об ИИ в образовании
Как и почему учить физику
О воображении и Творчестве
О технологии определения сложности задач по физике
И опять про ИИ
О роли воображения в соревновании стран