Анатолий Левенчук – Интеллект-стек 2023 (страница 2)

В сфере AI учёные и инженеры всегда считали, что они черпают вдохновение в традиционном обучении людей. Они берут там идеи, дорабатывают их, чистят-блистят, и потом используют в своих работах по обучению компьютеров. Давайте активно пользоваться этими улучшенными идеями: принесём их из сферы AI назад, в образование людей. А заодно и про образование людей будем думать более инженерно, то есть более точно, более прогнозируемо в плане результата.

Мы не будем делить «интеллект» на машинный/искусственный и естественный. François Chollet следует примерно той же линии и задаёт подход (framework, набор понятий и терминологию) для сравнения искусственных интеллектов на базе обсуждения текущих подходов по психометрии как измерению человеческого интеллекта. По словам François Chollet, человеческий естественный интеллект работает явно лучше всех других искусственных и естественных животных интеллектов, имеющихся у нас для сравнения. Ориентироваться в измерении силы интеллектов поэтому больше не на что, давайте разбираться с естественным интеллектом и всем вокруг него – и дальше сравнивать интеллекты животных, машин и людей одинаковым образом. 4

Не будем стараться точно следовать определениям (и уж тем более математическому формализму), которые дал для интеллекта François Chollet. Мы возьмём не букву его предложений, а их дух.

Интеллект – это вычислитель,

мышление – это вычисления

Прежде всего определим интеллект как ту функциональную часть мозга, которая осуществляет мышление. Тут надо заметить, что два английских слова по-русски будут «интеллект»: intellect и intelligence. Intellect – это что-то типа русского «разума», то есть какая-то сущность, производящая какие-то более-менее рациональные размышления. А intelligence – это уже не сущность, а характеристика даже не «разумности», а «умности» (в отличие от «разума», у «ума» нет чёткой ассоциации с чем-то рациональным, а просто идёт отсылка к какому-то «неглупому» восприятию мира и формированию подходящих ответов на возможные изменения мира). Конечно, при всех этих различиях даже в английском intellect и intelligence часто выступают синонимами. Поэтому мы поступим тут достаточно вольно:  – это вычислитель, а свойство этого вычислителя быть именно интеллектом, а не «тупым компьютером» назовём (ибо «интеллигентность» в русском языке – это больше про вежливость и сдержанность), а на более бытовом языке – . интеллект интеллектуальностью «умностью»

Увы, мы пока мало понимаем про конструктивные части мозга, которые играют роль интеллекта как функциональной части. Где-то среди мелких деталей там наверняка будут нейроны, а ещё среди более мелких – крупные молекулы. Но интеллект «работой молекул» или даже «работой нейронов» не объяснишь, нужны более крупные структуры, наука пока на этот счёт не имеет хороших моделей, которые были бы достаточны для инженерной работы на их основе. Интеллект как функциональная часть мозга вполне материален, это нейроморфный биологический вычислитель в случае человека и в плане его конструкции в случае человеко-машинных и даже чисто машинных (классические, оптические, квантовые компьютеры) систем. Ещё год назад обсуждалось, что повторить скорость обучения на нескольких примерах (few-shot learning), которую показывает человеческий мозг, нельзя. А сегодня уже понятно, что AI вполне учится на нескольких примерах со скоростью не ниже человека, а иногда и выше. разный

Внешнее поведение интеллекта – мышление, но это не любое проявление мозговой работы. Интеллект – это вычислитель, мышление – вычисление. Но интеллект – это не вычислитель чего угодно (калькулятор ведь тоже вычисляет, но это же не интеллект!), мышление – это не любое вычисление!

Да что там калькулятор! У муравья тоже есть мозг, но мы не считаем его особо умным/мыслящим существом. И у собаки есть мозг, мы тоже не считаем её мыслящим существом, хотя и как-то интуитивно понимаем, что сила/уровень интеллекта (то есть сила/уровень мышления этого интеллекта) у муравья меньше, чем у собаки, у собаки меньше, чем у человека, а у человека меньше, чем у команды людей, да ещё и вооружённой компьютерами с доступом к интернету. Но обо всём этом нужно говорить как-то точнее, если мы хотим заниматься усилением интеллекта, повышением мощности его мышления. Все эти «мощности мышления» и «силы интеллекта» ведь довольно метафоричны, их неплохо бы определить как-то более точно.

Давайте определимся с частями-целыми в интеллекте по отношению к мозгу, в системном мышлении это будет рассуждением про системные уровни. Так, шестерёнки в часах ещё не показывают время, часы показывают время, а интерьер квартиры с часами уже вроде опять не показывает времени – на каждом уровне частей-целых функция «показа времени» обсуждается по-разному. Но не очень системное (то есть вне привязки к системным уровням) мышление в словах менее последовательно: команда футболистов пнула мяч, человек (в целом) как член команды пнул мяч, нога человека (часть человека!) пнула мяч – в языке не слишком хорошо понятно, о чём речь. Про интеллект всё то же самое: мыслит человек (включая его карандаш-бумагу или компьютер, или даже без их учёта), или мыслит мозг в целом, или мыслит интеллект как часть мозга – язык не различает. Мы будем считать, что мыслит в человеке его интеллект, роль которого играют какие-то плохо понимаемые нами структуры в мозге. Для наших целей пока этого достаточно. Но нам нужно теперь определить функцию интеллекта точнее: для чего мыслит, для чего нужно мышление, о чём все эти вычисления, которые делает интеллект?

Научиться – это от «проблемы» (не знаю, как решать эту проблему с доступными ресурсами) перейти к «задаче» (знаю практику, имею мастерство решить задачу с доступными ресурсами, могу оценить потребное время). Мышление определим как ту функцию/поведение интеллекта, которое даёт эффективность в научении решению самых разных проблем. Эффективность – это с какой скоростью при равных затратах ресурсов оператор/владелец интеллекта (человек, машина, коллектив людей и машин) чему-то может научиться, с учётом разнообразия возможных к научению решений проблем.

Дальше всё больше и больше мир приходит к консенсусу по самым разным не слишком очевидным вещам:

• «проблемы» понимаются как неприятные сюрпризы, которые ожидаются в будущем, а решение проблем – их предотвращение («похоже, зимой будет холодно и можно замёрзнуть насмерть – надо построить дом и запастись топливом для обогрева»).

• Learning/обучение/познание перестали понимать как обучение одного организма коровы, или человека, или одного экземпляра нейронной сети с момента рождения до момента, когда можно уже обнаруживать проблемы и решать их. Более того, даже для организма начали делить на «предобучение» (prelearning, именно это чаще всего у людей называют «познание», в AI это обучение «голой» нейросетки до уровня большой языковой модели, LLM) до уровня, когда можно уже разговаривать, «настройку на предметную область» (finetune, аналог «прохождения курсов»), few shot learning (понимание объяснения на буквально нескольких примерах), in-context learning (понимание того, что происходят прямо в текущей ситуации). Но в целом начали говорить, что обучение идёт на нескольких уровнях: аппаратуры (эволюция, геном), накопленное организмами и передающееся на каких-то носителях знание (мемом), и уже после этого – что там происходит с обучением организма.

• Интеллект перестали считать вычислителем, который учится ровно таким способом, каким учатся животные или люди. В физике «вычислителем» называют что угодно, что имеет память – неэргодические системы. Изменение состояния памяти – это и есть вычисление. Тут же стало можно говорить о степенях «умности» даже для молекулы, имеющей какие-то свои состояния.

Но нас по-прежнему волнует вопрос обучения отдельного человека или отдельного экземпляра GAI (общего для самых разных типов проблем искусственного интеллекта, который по своей «умности» как-то сравним с интеллектом человеческим, или даже превышает человеческий интеллект, иногда называемый «естественным»).

Характеристики силы интеллекта (силы мышления, «умности») предлагались самые разные, например «вменяемость»/persuadability как лёгкость в обучении агента с каким-то уровнем интеллекта. Скажем, часы можно обучить показывать что-то другое, только изменив их конструкцию. Кошку можно обучить, задействовав какую-то дрессировку, повторениями каких-то ситуаций в реальном мире и затем подкрепление правильного поведения вознаграждением. А вот человеку (взрослому! Познавшему уже достаточно, чтобы понимать речь!) достаточно что-то просто сказать: это очень быстро, крайне энергоэффективно. Современный AI оказался крайне вменяемым (это стало очевидно с публикацией 14 марта 2023 года языковой модели GPT-4 фирмы OpenAI). 5

При этом «агентом» иногда начали называть что угодно, от молекулы до человечества, а иногда – только системы, показывающие какую-то степень умения что-то спланировать в будущем и затем выполнить этот план, достигнув намеченной цели. Скажем, если обезьяна видит банан на дереве и планирует затем маршрут к банану в обход препятствий, то – точно агент. Если инфузория просто ползёт по градиенту к где-то растворяемому в жидкости кусочку сахара – иногда агент, а иногда – не агент, ибо не может планировать свои действия. И тут же выяснилось, что понятие «агент» очень нечётко определено, скажем, человеческие детёныши из «не очень агента» переходят в «явно уже агент» довольно растянуто во времени, нет чёткой границы.