Поддержать в один клик;
Как в комментариях столкнулись две правды и где на самом деле проходит граница понимания.
В комментариях под прошлым постом разгорелся показательный спор, из тех, где участники говорят правильные вещи, но несколько категорично. И там и там есть правда, но в то же время, оба взгляда не совсем верны...
Один из комментаторов пишет:
«Изучать ИИ можно, но понять уже нельзя. Это уже не программа. Так же как мозг человека - изучать можно, да понять нельзя».
В ответ ему возражают:
«Это вас кто-то обманул - ИИ всё же программа, и не самая сложная. Нельзя что-то сделать без понимания, как это устроено. А ИИ сделали — значит, есть те, кто понимают».
На первый взгляд, классический спор «технаря» и «философа». Но на самом деле оба утверждения одновременно и верны, и неверны, потому что используют слово «понимать» в разных контекстах.
ИИ - это программа.
Начнём с простого и точного.
Современный искусственный интеллект:
- реализован в виде кода,
- работает на конкретных алгоритмах,
- обучается по математически формализованным правилам.
В этом смысле ИИ - инженерная система, а не магия и не «живой разум». Люди понимают:
- архитектуру моделей,
- процесс обучения,
- почему в среднем система работает и улучшается.
На этом уровне второй комментатор формально прав.
Но есть уровень, где «понять» реально нельзя
Проблема начинается, когда речь заходит не о том, как ИИ обучается, а о том:
- почему он принял конкретное решение,
- как именно он пришёл к этому выводу,
- что происходило внутри модели в момент ответа.
И вот здесь первый комментатор попадает в точку!
Даже разработчики моделей:
- часто не могут объяснить конкретный вывод пошагово,
- не могут восстановить «цепочку рассуждений» в человеческом смысле,
- не могут указать: «вот здесь возникла эта мысль».
Не потому что алгоритма нет, а потому что он не интерпретируем привычным образом.
Что здесь происходит на самом деле
ИИ обучается не правилам, а оптимизации.
Он не хранит логические шаги, он формирует распределённые внутренние представления в пространствах огромной размерности.
Как это понять?
Проще - ИИ не думает шагами, как человек или как классическая программа вида «если А — делай Б, потом В».
У него нет:
- списка правил,
- цепочки рассуждений,
- сохранённых «мыслей».
Вместо этого он делает вот что:
Он хранит опыт в виде множества чисел, которые:
- по отдельности ничего не значат,
- но вместе кодируют смысл.
Можно представить это так...
Аналогия
Не как текст в книге, а как узор.
Ты не можешь указать:
«Вот здесь хранится понятие “справедливость”»
Но если немного изменить узор - ответы сразу становятся хуже.
Что значит «огромная размерность»
Не одна шкала и не десять, а тысячи и миллионы “направлений смысла”:
- стиль,
- контекст,
- намерение,
- эмоции,
- логические связи,
- прошлый опыт.
Каждый ответ — это движение точки в этом многомерном пространстве к месту, которое «похоже на правильный ответ».
Почему нельзя показать шаги рассуждения
Потому что:
- рассуждение не хранится как текст,
- оно «размазано» по всей системе,
- нет начала, середины и конца мысли.
Поэтому модель:
- может дать правильный ответ,
- но не может показать путь так, как это делает человек.
ИИ не хранит мысли — он хранит форму опыта.
И в какой-то момент возникает то, что называется эмерджентностью...
Что такое эмерджентность?
Это о появление свойств или поведения системы, которые не заложены явно в её элементах, а возникают из их взаимодействия.
В контексте ИИ:
- никто не «программирует понимание», обобщение или рассуждение;
- они появляются как побочный эффект обучения на данных;
- поведение нельзя свести к набору явных правил.
Это не мистика и не «разум из ниоткуда».
Это следствие сложности, масштаба и нелинейности.
Где именно проходит граница понимания
И вот ключевой момент, из-за которого спор заходит в тупик.
Мы понимаем:
- архитектуру,
- алгоритмы,
- процесс обучения,
- причины работоспособности модели в целом.
Но мы не понимаем:
- каждый конкретный вывод,
- внутренние представления,
- «ход мысли» в человеческом смысле.
Поэтому корректная формулировка звучит так:
ИИ - это программа, но с эмерджентным поведением.
Мы понимаем, как он обучается и почему работает,
но не можем полностью объяснить каждое его решение.
Именно на этой границе между алгоритмом и эмерджентным поведением сегодня и находится реальное понимание больших языковых моделей (LLM), которые называют искусственным интеллектом, следовательно, понимание «как обучать» есть, а понимания «как именно он думает» - нет :)
Донат в один клик:
Мои 6-секундные Ai сны:
https://dzen.ru/suite/7c100f50-7f55-4ff6-b182-ca79b8f497c9
Все подборки:
https://dzen.ru/polarman?tab=suites