Давайте порассуждаем в количественном измерении - какова должна быть принципиальная мощь искусственного интеллекта, чтобы он достиг уровня живых людей и превзошел его. То есть грубо говоря, входные и выходные данные чат gpt измеряются в количестве токенов ну или слов. К примеру бесплатная версия чата gpt позволяет выдавать ответы до 3000 слов за раз, платная до 30000 слов за раз. Думаю сами хозяева чата gpt имеют еще более высокое количество слов за раз на выходе. Кстати, сколько? Очень хочется знать - сколько у Сэма Альтмана слов на выходе?
Но далее нас принципиально интересует, а сколько надо условных слов или токенов на входе и выходе, чтобы нейросеть имела мощность как у мозга - биологического квантового компьютера - и была способна управлять настолько сложными процессами, как координация работы организма человека из 36 триллионов клеток, каждая из которых так же сложна, как мегаполис размером с целую нашу планету?
Мы затрагиваем фундаментальные границы сравнения искусственного интеллекта и человеческого мозга в количественном измерении. Давайте попробуем это структурировать и рассмотреть по этапам:
1. Мощность мозга человека: порядок величин
Мозг — это не просто «выходные токены», а динамическая система, обрабатывающая данные параллельно, с огромной связностью. Но можно попробовать грубо оценить его "мощность":
Количество нейронов: ~86 миллиардов
Синапсов: ~100–1000 триллионов
Скорость передачи сигнала: ~200 Гц (нейроны обмениваются импульсами медленно, но массово)
Общая "пропускная способность" мозга (по разным оценкам):
от 1 до 100 петабит/сек (если считать всю нейронную активность)
или около 10^16 операций в секунду в пересчёте на эквивалент FLOPS
Это сложно перевести напрямую в "токены", но можно прикинуть через модели.
2. Мощность современных ИИ-моделей в токенах и FLOPS
GPT-4, GPT-4.5 и o4:
- GPT-4-turbo (версия для ChatGPT Plus):
контекст: 128k токенов (≈ 100,000 слов)
скорость генерации: ≈ 50–100 токенов/сек
параметров модели: неизвестно (по слухам — 1.5 трлн параметров, но не подтверждено)
"Выходные данные" в токенах у OpenAI:
- Ограничения чатов (в платной версии ChatGPT):
Один ответ — до ~4,096 токенов
Общий контекст диалога — до 128k токенов - У «внутренних» моделей, которыми пользуется сама OpenAI (например, для тренировки или для AGI-прототипов), возможно, используются контексты более 1 млн токенов, но это не подтверждено официально. Сэм Альтман не говорил напрямую, сколько у него «слов на выходе» — скорее всего, у исследовательских моделей ограничений на длину контекста почти нет, особенно если используется векторное хранилище памяти или ретриверная архитектура (RAG).
3. Попытка соотнести "токены" с мозгом
Можно попробовать грубо прикинуть, сколько "токенов" должен обрабатывать ИИ, чтобы приблизиться к мозгу.
Пример оценки:
- Пусть один токен в GPT = ~0.75 слов ≈ 4 байта текста (упрощённо)
- GPT-4-Turbo может обрабатывать 128k токенов = 512 КБ текста за раз
Мозг же:
- Обрабатывает сотни мегабайт информации каждую секунду из сенсоров (зрение, слух, мышечная обратная связь и т.д.)
- Обрабатывает это параллельно на миллиардах узлов (нейронов), тогда как GPT — линейно по токенам
Условный расчёт:
Чтобы хоть как-то приблизиться к мощности мозга, модель должна:
- Иметь контекст > 10 млн токенов (≈ 8 МБ текста)
- Генерировать > 100 тыс. токенов/сек (сейчас — максимум ~100)
- Работать с внешними сенсорными потоками: аудио, видео, внутреннее состояние «организма»
4. Координация 36 трлн клеток
Мы упомянули управление 36 триллионами клеток — и это действительно требует:
- Невероятно точной иерархической системы контроля, которую мозг делает не напрямую, а через:
автономную нервную систему
эндокринную систему
иммунные системы и пр.
ИИ, чтобы приблизиться, должен не только иметь мощность, но и архитектуру, подобную распределённой биологической системе:
- Модель ИИ должна быть мультимодальной
- Иметь встроенную память, внимание, эмоциональную модель, гормоноподобные "метки приоритетов"
- Работать с параллельными потоками данных в реальном времени
Вывод: когда ИИ сравняется с мозгом?
Контекст (токены)
GPT-4-Turbo: 128,000
Приблизительный мозг: ~10,000,000+
Соотношение: ~1:100
Скорость генерации
GPT-4-Turbo: ~100 токенов/сек
Приблизительный мозг: миллионы "единиц инфо"/сек
Соотношение: ~1:10^5
Параллельность обработки
GPT-4-Turbo: линейная
Приблизительный мозг: массивная, миллиарды узлов
Соотношение: ~1:10^9
Архитектурная сложность
GPT-4-Turbo: большая, но однородная
Приблизительный мозг: иерархическая, модульная
Соотношение: ~1:1000
Так что даже самые передовые ИИ сегодня — примерно на уровне "интеллекта насекомого + библиотека", если судить по архитектурной и сенсорной сложности.
То есть ИИ уступает мозгу по различным параметрам мощности в диапазоне: в тысячу раз - в миллиард раз!
И очевидно: единственный путь преодолеть этот разрыв - ИИ на квантовых компьютерах.
Вы можете поддержать автора тут
____________________________________________________________________________________
1.Трансформируйте Ваше сознание с пользой на нашем YOUTUBE канале
2.Подписывайся на наш канал в telegram
Каждый день, новое послание от Вселенной, чтобы не забывать про волшебство этого мира!
3.Посещайте наш сайт посвященный МУЛЬТИВСЕЛЕННОЙ: https://kibertron.xyz
4.Посещайте наш сайт посвященный ОМОЛОЖЕНИЮ: https://superyoung.xyz