Анатолий Левенчук – Интеллект-стек 2023 (страница 20)

+++ У Павла, он быстро научится любому новому делу ### Да, сила интеллекта определяется именно этим: скоростью обучения новым делам, акцент на широте этих дел, их разнообразии. «Любое новое дело» указывает на «экстремальную генерализацию» (то, чему можно научить людей), хотя понятно, что это сильное преувеличение, бытовой речевой оборот. Тем не менее, в определении силы интеллекта разнообразие выигрывает у узкой специализации.

Богдан на выходе из средней школы имел IQ 120, Марина IQ 130, Дженнифер IQ 140.

??? Кто из них разбогател через 15 лет после окончания школы?

+++ нельзя сказать ### Да, это невозможно сказать, ибо богатство больше определяется случаем, чем целенаправленными усилиями. IQ тут не влияет. Кроме того, мы даже не можем сказать, кто из них стал за 15 лет умнее (ибо кто-то мог получить хорошее высшее образование, а кто-то так и остался неучем – и никакой IQ тут не поможет). С другой стороны, статистика говорит, что у Дженнифер в плане «разбогатеть» шансы больше!

–– разбогатеет Дженнифер, у неё IQ выше всех ### нет, богатство и IQ не непосредственно связаны друг с другом. Во-первых, интеллект можно поднимать образованием, а во-вторых, богатство больше зависит от случая – чтобы стать богатым, не нужно иметь сверхвысокий IQ, достаточно не делать грубых ошибок, и чтобы удача была на твоей стороне. Поэтому нельзя сказать, кто разбогатеет. Может быть, и Дженнифер, но это определяется отнюдь не только её высоким IQ.

–– разбогатеет Марина, у неё средний IQ, поэтому у неё всё сбалансировано ### Нет, нельзя сказать, кто разбогатеет. Богатство практически не зависит от IQ, а «всё сбалансировано» – это вообще непонятно, что имеется в виду.

??? Кто из них стал самым успешным учёным, если известно, что все трое пошли в науку?

+++ нельзя сказать ### Да, это невозможно сказать, ибо успех в науке больше определяется случаем, упорством, организованностью, задействованием компьютеров, но не IQ.

–– лучше всех станет Дженнифер, у неё IQ выше всех ### нет, нобелевские премии получают учёные не с самым большим IQ, равно как разброс по IQ среди именитых и продуктивных учёных весьма велик. Может быть, великим учёным станет именно Дженнифер, но не по причине её высокого IQ.

Мышление – это функция/поведение/назначение интеллекта

Мышление – это поведение интеллекта, его функция. Интеллекты бывают разной направленности (удачные для разных классов проблем, которые только можно представить во вселенной – помним, что вычислители неодинаково эффективны для разных классов вычислений, теорема об отсутствии бесплатного обеда), разного калибра/силы/уровня/общности/эффективности в части «отращивания» разных видов прикладного мастерства. Учим интеллектам разной направленности и силы – учим мышлению разной направленности и силы. Качество мышления обученного нами интеллекта мы должны смотреть не на знакомых ему в ходе обучения ситуациях, и даже не на знакомых нам, его учителям, ситуациях, а на незнакомых ситуациях – на решении проблем, которые ранее ещё не встречались. И не в условиях «экзамена», а в условиях реальной жизни, в реальных проектах. Интеллект – это когда ты изучаешь что-то новое, научаешься новым мыслительным операциям, которые потом войдут в прикладное мастерство.

А что же с мышлением в ходе решения прикладных задач? Если будут затыки/проблемы, то это будет мышление. Если просто вы ещё и ещё раз будете решать знакомую вам задачу, то это будет не мышление. Конечно, это очень условное разделение, но оно кажется полезным, если обсуждать, каким образом прирастают знания и умения агентов. Прирост знаний – результат мышления, которое с учётом выхода «вычислений» в физический мир (эксперименты) называют «познание», а в машинном интеллекте предпочитают называть learning. Мышление – это когда один алгоритм-интеллект составляет другой алгоритм-объяснение, кодирует правила рассуждений в объяснениях для незнакомой ранее предметной области. Если же просто производится работа прикладного вычислителя-мастерства, то в нашем случае это прикладные рассуждения, работа уже выученного робота, автоматизм.

Конечно, мышление включает «просто рассуждения»/inference! Без этого никак! Это всё вычисления как операции над изменениями информации, записанной в памяти, причём эти операции делаются по определённым «правилам вывода/рассуждений/inference» – это и есть «рассуждения»/inference. Но вот использование знаний, полученных мышлением – это «просто рассуждения», а не «рассуждения мышления». Нам просто удобно разделить рассуждения::вычисления на происходящие при мышлении интеллекта и происходящие при пользовании прикладным мастерством. Так что интеллект можно задействовать для улучшения не только прикладного мастерства, но и рассуждений самого интеллекта, отрастить себе новую версию какого-то мыслительного мастерства, или даже отрастить её не в себе, а в инструменте, например, компьютере – или даже в нанятой для этих рассуждений фирме! И всё это оперирование с практиками требует интеллекта.

Если вы умеете читать, то вы просто читаете, задействуете привычное мастерство чтения, а не мыслите про чтение. Если вы умеете считать, то вы просто считаете. Работа интеллекта, мышление нужно было, когда вы знакомились с чтением и письмом, осваивали эти дисциплины. Мышление у вас работает в вузе, когда вам нужно разобраться за пару месяцев с очередной парой толстых томов с формулами. А когда вы уже пятый год на работе просто применяете эти формулы, вы это делаете автоматически, мышления не происходит – пока вы не встречаетесь с проблемой, которой раньше не было. Только в этот момент вы включаете мозг, ту его часть, которая ответственная за интеллект. И эта часть начинает работать – эта работа и есть мышление. Если проблем долго нет, то мозг пластичен: мышление не включается, пластичный мозг потихоньку деградирует, сила интеллекта потихоньку падает. В текущем году это падение с лихвой компенсировано информационно-коммуникационными технологиями: раньше нужно было «придумать решение проблемы», сегодня нужно «не забыть погуглить решение проблемы». Проще простого перейти в режим неинтеллектуальной обезьянки, которая проблемы не решает, но бодро щёлкает задачки, на которые она была надрессирована раньше – и так живёт годами, пока не окажется, что интеллект совсем зачах, прошивка мозга устарела, жизнь несётся мимо, и непонятно как вернуть те времена, когда интеллект в ходе обучения и решения проблем непрерывно усиливался, а не деградировал. Интеллект должен расти всю жизнь, это не дело, когда мышлением люди занимаются последний раз в вузе!

Напомним, что поведение вычислителя определяется не только и даже в силу универсальности вычислителей, не столько аппаратурой (хотя скорость работы аппаратуры и физика в основе работы аппаратуры – биологические нейроны, классическая электроника, квантовые явления влияют на поведение вычислителя), сколько программным обеспечением, «софтом». Тезис Тьюринга-Чёрча-Дойча про универсальность вычислителя говорит, что все вычислители независимо от физической их природы умеют вычислять ровно столько же видов функций, сколько простейшая машина Тьюринга, просто скорость вычисления будет разная. Этот тезис подробно раскрывается Дэвидом Дойчем в его книжках. И вообще, граница между аппаратурой и софтом весьма размыта.

Мы это для случая интеллекта-вычислителя и мышления как его вычислений формулируем так, что интеллект может быть не только врождённый «аппаратный» (человеческий, машинный, человеко-машинный, коллективный для людей и машин как аппаратных вычислителей, пришедших «с завода», без «предустановленного софта», необразованных), но и выученный/learned. И машины, и люди, и даже коллективы должны быть обучены, чтобы в них появился «софт» алгоритмов сильного интеллекта. Врождённого интеллекта никогда не хватает!

Можно говорить как об усилении интеллекта (вычислитель как функциональный объект), так и об усилении мышления (поведение вычислителя, его функция) – по сути, это одно и то же. «Мышление» неуловимо, как и любое поведение/работа: процессы сложно представлять, их сложно обсуждать. А интеллект как функциональная часть мозга, ответственный за освоение нового мастерства – вполне понятно, как о нём думать. В нужный момент, при появлении новой задачи, он включается, и начинает мыслить, то есть мастерить другую функциональную часть мозга, которая называется «прикладное мастерство» и будет ответственна за рассуждения по решению «на автомате» какого-то класса прикладных задач. Или даже какое-то мастерство (например, в логике) может быть ответственно за решение «на автомате» задач самого интеллекта! Поэтому развиваем интеллект (в инженерии было бы «создаём и развиваем», но мы не создаём врождённый интеллект в людях, а только развиваем его. Но в случае AI мы этот интеллект ещё и создаём), а уже потом развитый/усиленный интеллект проявляет сильное мышление во время его использования.

Всё, конечно, не так просто. Мы говорим про функциональную часть мозга, или функциональную часть компьютера, или функциональную часть мозга и компьютера вместе (гибридный интеллект человека и компьютера), или функциональную часть мозгов и компьютеров группы людей, да ещё и с неизвестным сегодня науке способом реализации конструктивными частями – анатомическими структурами мозга. Разве что в случае компьютеров тут можно рассказывать, как именно происходит мышление или рассуждения, но и тут есть оговорки: если речь идёт о компьютерных нейронных сетях, то до сих пор не очень понятно, как именно они работают. Но главное: никакой мистики, никакой психологии! Мышление, интеллект, правильные рассуждения, мастерство – обо всём этом мы можем говорить инженерно, и включать в рассуждения не голого человека, и обязательно одного, а команды людей с их компьютерами. И обсуждать как познание (обучение и исследования, образование и науку), так и работу с достижением целей на основе уже познанного: приложение мастерства.