Истинный интеллект не измеряется в гигабатах!
Генеральный директор Openai Сэм Альтман повторил в недавнем интервью, что человечество близко к созданию интеллект (S)Agi — искусственный общий интеллект) — Машинный интеллект, сопоставимый с человеком. По его словам, для достижения этого достаточно, чтобы увеличить масштаб современных моделей, таких как CHATGPT. «AGI, вероятно, появится во время президентства Трампа«, Предсказывает миллиардера, продолжая тем самым направление, которое Openai дал из триумфального дебюта своего чат -бота в ноябре 2022 года.
В 2023 году компания также разработала эту идею в своем блоге, сказав, что «Первый AGI будет просто точкой от континуума интеллекта«Концепция кажется убедительной, за исключением одного серьезного недостатка: интеллект, каким бы она ни была, почти наверняка не существует как континуум.
Понятно, почему человек в Силиконовой долине, которому находится гигантское государство, представляет развитие ИИ таким образом. Тем не менее, эта позиция теряет убеждение, когда вы смотрите на другой тип мышления, которого искусственный интеллект пренебрегает своим созданием — естественным интеллектом.
Что такое естественный интеллект?
Люди используют языки для общения, поэтому разговорной ИИ создает иллюзию интеллекта. Тем не менее, между ними существует фундаментальная разница: Catgpt манипулирует символами, в то время как люди используют речь, чтобы описать вещи и явления вокруг них. Мы существуем в физической, эмоциональной и социальной реальности, в то время как нейронные сети работают только с абстракциями. Вот почему языковые модели, хотя они говорят на языке, генерируют глупость с непоколебимой уверенностью — они не имеют реальной связи с миром.
Исследователи и предприниматели, такие как Альтман, продолжают делать прогнозы о будущем искусственного интеллекта, предполагая, что они знают правильный путь. Научное сообщество широко использует концепцию «G -фактора» или «общего интеллекта» — основной когнитивной способности, которая лежит в основе различных умственных процессов. Ученые различают два компонента этого: «кристаллизованный интеллект» — накопленные знания и опыт, а также «жидкий интеллект» — способность решать новые проблемы, обнаруживать закономерности и абстрактное мышление. Это плавный интеллект, который позволяет всем адаптироваться к новым ситуациям и учиться. Тем не менее, это все еще является загадкой для того, как именно появляются эти способности и какие процессы в мозге несут за них ответственность.
Если на землю приходит инопланетянин и анализирует мышление людей и машин, было бы удивлена, что исследования в области искусственного интеллекта процветают, и ученые полностью уверены, что они готовы обратить цивилизацию, даже если они работают с неясным определением самой интеллекта. И исследование интеллекта животных подведет еще больше вопросов. Поскольку естественный интеллект, вместо того, чтобы просто «раздражать» с увеличением данных и вычислительной мощностью, проявляется по -разному в разных типах.
Как можно назвать Эко -интеллектуальностьвстречается у разных существ — от мух до слонов. Каждый вид разработал уникальные когнитивные способности, которые помогают ему выжить в экологической нише. И если мы определим интеллект как способность взаимодействовать с эффективной средойТогда лучший пример «искусственного общего интеллекта» (AGI) может быть не огромной нейронной сетью с миллиардами параметров, а примитивным (казалось бы,) насекомым.
Навигационная гид из фруктовой мухи
Важная тенденция к развитию искусственного интеллекта — автономная навигация — определяет интеллект как способность к независимой и безопасной навигации. Аналогичные системы, основанные на глубоких нейронных сетях с обучением подкреплению, используют комбинацию датчиков (лидары, камеры и радары) для обнаружения препятствий и плановых маршрутов. После того, как этот механизм может разработать стратегии безопасного движения даже в хаотической среде.
В этом случае тип Drosophila melanogaster, т.е. Скромная фруктовая муха заслуживает собственного раунда финансирования от Openai. С микроскопическим мозгом, который почти ничего не весит, эти существа демонстрируют рефлексы, чтобы избежать столкновений, которые выходят за рамки возможностей любого беспилотного автомобиляС В течение части секунды они обнаруживают признаки движения, обеспечивают траектории и выполняют необходимые маневры. Исследования показали, что мухи рассчитывают маршруты побега намного быстрее, чем новейшие системы компьютерного зрения.
Коллективный разум и иллюзия распределенного интеллекта
Технологические гиганты долгое время мечтали создать »рой« — Система, в которой многие упрощенные элементы, связанные друг с другом, работают вместе, чтобы справиться со сложными задачами. Этот союз должен функционировать как единственный« супер -чувствительный », в котором все компоненты участвуют в принятии общего решения. Однако, опять же, природные механизмы коллективного мышления уже существуют и работают гораздо эффективнее, чем все аналоги, которые мы создали.
Колония медоносных пчел — отличный пример. Когда дело доходит до поиска нового дома, тысячи насекомых действуют как один организм, но без какого -либо центра контроля. Пчелы разведки исследуют окружающую область в поисках соответствующих мест, а затем возвращаются в улья, где они исполняют особый «вихревой танец». В своих движениях вся важная информация кодируется: насколько далеко потенциальный дом, в каком направлении, насколько он просторный и защищен. Другие люди полагаются на сигналы, а также ходят в интеллект. В конце концов, колония сделала наиболее благоприятное решение для выживания.
А что предлагает цифровой интеллект? Группа чат -ботов, которые собирают информацию от Reddit и тому подобного.
Белки: чемпионы природы по памяти
Еще одна сила ИИ — хранение и поиск данных. Ученые часто измеряют интеллект через способность запоминать огромные объемы информации и извлекать данные, необходимые по мере необходимости. Современные нейронные сети используют сложные технологии для этой цели: векторные базы данных Они превращают информацию в многомерные математические модели, а механизмы «привязанности» помогают программе ориентироваться в терабайтах информации.
Обычная белка без каких -либо компьютеров идеально выполняет задачи памяти и навигации. Осенью он скрывает сотни орехов в разных местах и может найти их даже через несколько месяцев под снегом. Более того, исследователи считают, что эти животные используют сложные стратегии для защиты своих запасов: они могут притворяться, что похоронить орех, но на самом деле скрывают его в другом месте, вводя в заблуждение возможных воров. Таким образом, грызуны безошибочно отличают истинные укрытия от подделок — в отличие от LLM, которые часто «галлюцинируют», создавая не существующие факты.
Что такое «я» в ИИ?
Что может научиться искусственному интеллекту из животного мира? Во -первых, сознание не универсальное явление. Способ ориентирована фруктовая муха, процесс принятия решений в улей, память о белке — каждый пример представляет собой конкретный тип знаний, сформированных под эволюционным давлением.
Во -вторых, это заставляет нас переосмыслить наши основные предположения. Как обсуждалось выше, исследователи в настоящее время увеличивают силу нейронных сетей, предполагая, что огромные объемы данных и вычислительных ресурсов в конечном итоге приведут к созданию аналога человеческого сознания. Но если в природе существует целый ряд различных форм мышления, почему мы думаем, что именно статистическая обработка информации приведет к AGI?
Истинное мышление воплощено в материи. Он существует в живой системе, которая динамически взаимодействует со своей средой. Напротив, он предсказывает последовательности в тексте, а не причины и последствия.
Итак, достижим ли AGI? Может быть. Но если мы учимся на природе, лучше инвестировать достаточно хорошо в исследования фруктовых мух. Вот как мы находим способ создания универсального ИИ.
