Моя многолетняя работа в аналитике и журналистике показывает, что на фундаментальном уровне практически все достижения нашего технологического века от сверхразумного искусственного интеллекта до блокчейна опираются на математику. Но возникает ключевой вопрос: является ли математика вершиной всего познания, или же она, при всей своей строгости и универсальности, лишь часть куда более широкой и сложной системы логики, которая проникает в саму суть человеческого мышления, эмоций и социального взаимодействия?
Многие теоретики в области ИИ исходят из того, что интеллект можно свести к вычислениям и формальной логике, в основе которой лежит математика. Действительно, математика это универсальный и наиболее точный из человеческих языков, позволяющий формулировать абстрактные концепции. С момента своего возникновения современная физика и информатика полагаются на математические конструкции: от булевой алгебры, лежащей в основе всей цифровой электроники и компьютерной арифметики, до теорем, доказывающих способность машин к логическим построениям.
Однако, когда мы пытаемся моделировать человеческий интеллект и его поведение, чистая математическая логика упирается в свои пределы. И вот почему.
От бинарного кода к нечетким смыслам
Математическая логика, особенно в классическом виде, как, например, булева алгебра, оперирует только двумя состояниями: «истина» или «ложь» (или 1 и 0). Это идеально для проектирования микропроцессоров и бинарного языка компьютера. Более того, многие достижения в области ИИ, такие как ранние системы доказательства теорем, демонстрировали, что машина не «мыслит лишь цифрами», а способна к дедукции и логическим построениям, используя формальную логику.
Но человеческая реальность редко бывает столь бинарной.
- Нечеткая логика и реальный мир: В реальной жизни понятия не делятся строго на черное и белое. Для описания естественных, человеческих рассуждений, где суждения могут быть частично истинными или частично ложными, используется нечеткая логика раздел математической логики, в котором переменные принимают вещественные значения от 0 до 1. Например, вратарь может быть хорош по сравнению с местной командой, но плох по сравнению с мировой элитой здесь однозначный ответ «истина» или «ложь» дать нельзя.
- Прагматика и контекст: ИИ может освоить синтаксис (грамматику) и семантику (значение) естественного языка, но ему крайне трудно понять прагматику контекст и неявные смыслы. Для человека мысль о падении лифта вызывает мгновенную цепочку ассоциаций, основанных на физических, биологических и психологических знаниях (она упадёт, она умрёт, это не самоубийство). ИИ, который работает с математически строгими формулами и пропозициональным исчислением, не имеет встроенного механизма для глубокой контекстуальной интерпретации и этического компаса.
Логика социального бытия и теория игр
Именно в области социального взаимодействия и принятия решений становится очевидно, что человеческая логика шире математической.
Теория игр, например, является разделом математики, изучающим стратегии взаимодействия и процессы принятия решений. Она использует математический аппарат, чтобы смоделировать игру и спрогнозировать поведение субъектов. Концепции теории игр, в том числе равновесие Нэша, применяются в экономике, политологии, биологии и вычислительной технике для поиска оптимальных стратегий в условиях конфликта и сотрудничества.
Однако даже в этой математизированной сфере мы видим, что чистый расчет ограничен:
- Рациональный агент против человека: Теория игр основана на понятии рационального агента. Но люди, в отличие от идеализированных агентов, принимают решения, основываясь не только на холодной логике, но и на эмоциях, инстинктах и личном опыте. Наш разум не является просто комбинацией абстрактной логики; он тесно связан с биохимическими реакциями.
- Гибкие стратегии: Теория игр позволяет определить оптимальные стратегии и спрогнозировать поведение. Однако на практике, при тестировании равновесия Нэша, люди не всегда выполняют вычисления в рамках анализа, и их поведение иногда противоречит прогнозам чистой теории. Человеческое мышление, в отличие от логических структур ИИ, которые обычно имеют иерархический, дедуктивный порядок, включает нелинейные акты и вероятностные процессы.
Попытка ограничить учёных лишь формально-математической логикой при изучении таких социальных явлений, как сознание, мышление и эмоции, это всё равно, что применять паровую машину в авиастроении.
Ключ к сверхразуму: не только математика
Стремление создать универсальный искусственный интеллект (УИИ), превосходящий человеческий, также требует выхода за рамки узкой математической логики.
- Проблема сознания: Антропоморфизация ИИ создает иллюзию, будто машина разумна в том же смысле, что и человек, хотя ИИ на самом деле это лишь очень сложная статистическая модель. Философы подчеркивают, что разум и мышление тесно связаны с биологическими процессами, телесностью и сознанием. Программа является абстрактной сущностью, не имеющей конкретного местоположения в пространстве и времени, и не является нефизичной и некаузальной.
- Эволюционная логика: Человеческая способность познавать, включая логические правила, это результат естественного отбора и эволюции. Современные исследования в области ИИ включают эволюционные алгоритмы и генетическое программирование, пытаясь воспроизвести этот процесс в вычислительных ресурсах. Нам нужна такая логика, которая учитывает эволюционное происхождение наших когнитивных функций.
Таким образом, математика выступает как мощный инструмент, необходимый для описания и моделирования Вселенной, а также как фундамент для алгоритмов и нейронных сетей. Однако математика и логика, лежащая в основе ИИ, являются формальными и абстрактными, в то время как человеческое мышление это сложное, многомерное явление, пропитанное социальными, эмоциональными и контекстуальными факторами.
Моя аналитическая позиция такова: истинная сложность интеллекта заключается не в математических вычислениях, которые ИИ уже давно превосходит, а в диалектике и прагматической логике, которая включает способность к интерпретации нечётких данных, этическое суждение и осознание контекста. Если мы хотим двигаться к созданию настоящего интеллекта, а не просто более мощных вычислительных инструментов, нам необходимо интегрировать математические, естественно-научные и социально-гуманитарные знания, чтобы понять и смоделировать всю полноту человеческой логики, а не только ее формальную, математическую часть.