От исследований Павлова до ChatGPT: как крупные языковые модели изменили наше восприятие мышления

19 Окт в 02:44

«Истинная проблема не в том, говорят ли машины, как люди, а в том, знаем ли мы достаточно о человеческой речи.» — Клод Шеннон

«Парадокс цифрового ‘китайца’: LLM в Китайской комнате знает больше любого реального китайца, но никогда не пробовала настоящий чай улун.» (автор)

Введение

В последние годы мир стал свидетелем беспрецедентного прогресса в области искусственного интеллекта, в частности, в развитии больших языковых моделей (Large Language Models, LLM). Такие системы, как GPT-3, BERT, и недавно представленный ChatGPT, демонстрируют поразительные способности в понимании и генерации человеческой речи, решении сложных задач и даже в проявлении креативности.

Успех LLM поднимает фундаментальные вопросы, которые долгое время обсуждались в философии сознания и когнитивных науках. Что значит «понимать» язык? Можно ли считать обработку информации, основанную на статистических закономерностях, истинным пониманием? Как соотносятся символические операции, которые выполняют LLM, с процессами мышления в человеческом мозге?

В этой статье мы попытаемся проследить эволюцию нашего понимания мышления — от классических работ Ивана Павлова о сигнальных системах до современных достижений в области искусственного интеллекта. Мы рассмотрим, как успехи LLM заставляют нас пересмотреть наши представления о природе интеллекта, и попробуем разобраться, действительно ли машины начали «мыслить», или мы просто стали свидетелями создания невероятно сложной системы обработки информации.

Наше рассуждение приведет нас к неожиданным выводам о природе человеческого мышления и искусственного интеллекта, и, возможно, заставит по-новому взглянуть на то, что мы считаем уникально человеческим в нашем мышлении и понимании мира.

Определения и базовые концепции

Прежде чем мы углубимся в анализ современных языковых моделей и их влияния на наше понимание мышления, необходимо определить ключевые концепции, которые лежат в основе нашего обсуждения.

Первая сигнальная система

Концепция первой сигнальной системы была введена Иваном Павловым в начале 20-го века. Она относится к непосредственному восприятию и реакции на стимулы окружающей среды. Это базовый уровень обработки информации, общий для людей и высших животных.

Определение: Первая сигнальная система — это совокупность условных и безусловных рефлексов, основанных на непосредственном восприятии действительности через органы чувств (зрение, слух, осязание, обоняние, вкус).

Вторая сигнальная система

Вторая сигнальная система, также введенная Павловым, уникальна для человека и связана с использованием языка и абстрактного мышления.

Определение: Вторая сигнальная система — это специфически человеческая система условных рефлексов на речевые сигналы, позволяющая абстрагироваться от непосредственных ощущений и оперировать понятиями и идеями.

Квалиа

Квалиа — это философский термин, описывающий субъективные, качественные аспекты сознательного опыта.

Определение: Квалиа (ед. ч. квале) — это субъективные аспекты восприятия, такие как то, как мы ощущаем цвет, звук или боль. Каждый человек переживает их по-своему, и они сложно поддаются описанию через символы, такие как слова.

Субъективный опыт

Субъективный опыт тесно связан с понятием квалиа, но охватывает более широкий спектр внутренних состояний и переживаний.

Определение: Субъективный опыт — это совокупность личных, внутренних переживаний индивида, включающая ощущения, эмоции, мысли и воспоминания, которые не могут быть непосредственно наблюдаемы или измерены извне.

Эти концепции формируют основу для понимания различий между человеческим мышлением и функционированием искусственного интеллекта. Первая и вторая сигнальные системы описывают механизмы обработки информации, в то время как квалиа и субъективный опыт относятся к феноменологическим аспектам сознания.

Важно отметить, что приведенные определения первой и второй сигнальных систем являются базовыми и отражают их первоначальное понимание, сформулированное Иваном Павловым в начале 20-го века. В контексте данной статьи и в свете последних технологических достижений, таких как появление ChatGPT и других продвинутых языковых моделей, читателю придется рассматривать эти понятия в несколько расширенном и переосмысленном виде.

Павлов, разумеется, не мог предвидеть появления искусственного интеллекта и больших языковых моделей. Поэтому в ходе нашего обсуждения мы будем анализировать, как эти классические концепции могут быть интерпретированы и применены в контексте современных технологий ИИ. Это позволит нам использовать богатое наследие идей Павлова, одновременно адаптируя их к новым реалиям.

Понимание этих концепций и их современной интерпретации критически важно для нашего дальнейшего обсуждения, поскольку они помогут нам проанализировать, в какой степени современные LLM могут эмулировать или репрезентировать различные аспекты человеческого мышления и понимания.

От теории к биологии: уникальность человеческого мозга

Рассмотрев базовые концепции сигнальных систем, квалиа и субъективного опыта, мы заложили теоретический фундамент для нашего обсуждения. Однако, чтобы полностью оценить сложность человеческого мышления и понять, насколько далеки или близки к нему современные системы искусственного интеллекта, нам необходимо обратиться к биологической основе нашего разума – мозгу.

Достижения в области нейробиологии и нейровизуализации за последние десятилетия значительно расширили наше понимание работы мозга. Эти исследования не только подтвердили многие теоретические предположения, но и раскрыли удивительную степень индивидуальности каждого человеческого мозга. Именно эта уникальность нейронных структур и процессов лежит в основе нашего субъективного опыта и индивидуального восприятия мира.

Давайте рассмотрим, что современная наука говорит нам об уникальности человеческого мозга, и как эти знания могут повлиять на наше понимание природы мышления и сознания.

Уникальность человеческого мозга: от нейронных связей до паттернов возбуждения

Современные исследования в области нейробиологии и нейровизуализации позволили нам заглянуть в удивительный мир человеческого мозга, раскрывая его невероятную сложность и уникальность для каждого индивида.

Коннектом: карта нейронных связей

Человеческий мозг состоит примерно из 86 миллиардов нейронов, образующих триллионы синаптических связей. Эта сложная сеть, известная как коннектом, уникальна для каждого человека. Исследования показывают, что даже у однояйцевых близнецов, имеющих идентичный геном, структура нейронных связей различается. Это объясняется тем, что формирование коннектома зависит не только от генетических факторов, но и от индивидуального опыта, обучения и взаимодействия с окружающей средой.

Пластичность мозга и уникальность нейронных путей

Нейропластичность — способность мозга изменять свою структуру и функции в ответ на опыт — играет ключевую роль в формировании уникальности каждого мозга. По мере того как мы учимся, переживаем новый опыт и формируем воспоминания, наш мозг постоянно создает новые нейронные связи и укрепляет или ослабляет существующие. Этот процесс приводит к формированию уникальных нейронных путей, отражающих индивидуальный жизненный опыт каждого человека.

Уникальность паттернов нейронной активности

Современные методы нейровизуализации, такие как функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ), позволяют наблюдать паттерны активации мозга в реальном времени. Исследования показывают, что даже при выполнении одинаковых задач, паттерны активации мозга у разных людей могут существенно различаться. Эти уникальные «нейронные подписи» отражают индивидуальные стратегии обработки информации и решения задач.

Последствия для понимания мышления и сознания

Уникальность нейронных связей и паттернов активации имеет глубокие импликации для нашего понимания мышления и сознания. Она подчеркивает, что каждый человек воспринимает и интерпретирует мир уникальным образом, основываясь на своей неповторимой нейронной архитектуре. Это также ставит интересные вопросы в контексте искусственного интеллекта: может ли система ИИ, не обладающая подобной биологической уникальностью, действительно эмулировать человеческое мышление во всей его полноте?

Формирование опыта в первой сигнальной системе: больше, чем просто рефлексы

Традиционно первую сигнальную систему (1СС) рассматривали преимущественно через призму простых условных и безусловных рефлексов. Однако современные исследования в области когнитивной этологии и нейробиологии позволяют нам расширить это представление, демонстрируя, что 1СС обладает гораздо более сложными механизмами обработки информации, чем считалось ранее.

Процесс формирования опыта в 1СС

Формирование опыта в рамках 1СС начинается с непосредственного восприятия окружающей среды через органы чувств. Этот процесс включает в себя несколько этапов:

*Сенсорное восприятие: получение информации от органов чувств.
Обработка сигналов: первичная обработка сенсорной информации в соответствующих областях мозга.
Интеграция: объединение информации из различных сенсорных модальностей.
Формирование ассоциаций: создание связей между различными стимулами и реакциями.
Запоминание: сохранение полученного опыта для будущего использования.

Элементы логического мышления в 1СС

Хотя мы обычно ассоциируем логическое мышление со второй сигнальной системой, исследования показывают, что некоторые его элементы присутствуют и в 1СС. Рассмотрим несколько примеров:

Декомпозиция: Животные демонстрируют способность разбивать сложные задачи на более простые компоненты. Например, шимпанзе, пытающиеся достать еду с помощью палки, могут разделить эту задачу на этапы: найти подходящую палку, правильно ее расположить, использовать для достижения цели.
Синтез: Наблюдается в способности животных комбинировать различные элементы опыта для решения новых задач. Вороны, например, могут соединять несколько предметов, чтобы создать инструмент для добывания пищи.
Индукция: Проявляется в способности делать обобщения на основе повторяющегося опыта. Собаки, научившись открывать одну дверь, часто применяют этот навык к другим дверям, демонстрируя простую форму индуктивного мышления.
Дедукция: Элементы дедуктивного мышления можно наблюдать в способности животных применять общие правила к конкретным ситуациям. Например, хищник, выслеживающий добычу, использует общие знания о поведении жертвы для предсказания ее действий в конкретной ситуации.

Важно отметить, что эти процессы в 1СС происходят на более примитивном уровне по сравнению с человеческим абстрактным мышлением. Они тесно связаны с конкретными ситуациями и непосредственным опытом, а не с абстрактными понятиями.

Значение для понимания мышления

Признание наличия элементов логического мышления в 1СС имеет важные последствия для нашего понимания эволюции интеллекта и природы мышления. Оно показывает, что корни сложных когнитивных процессов лежат глубоко в нашей биологической истории, и что граница между «инстинктивным» и «рациональным» мышлением может быть менее четкой, чем мы привыкли думать.

Это понимание также важно в контексте развития искусственного интеллекта. Оно предполагает, что для создания по-настоящему «мыслящих» систем может быть недостаточно сосредоточиться только на символьных операциях второй сигнальной системы. Возможно, нам нужно глубже исследовать и моделировать процессы, происходящие на уровне первой сигнальной системы.

Генезис второй сигнальной системы: от коммуникации к абстракции

Теория сигнальных систем Павлова дала нам ценную основу для понимания механизмов обработки информации. Однако вопрос о том, как и почему возникла вторая сигнальная система (2СС), остается предметом дискуссий. Позвольте мне представить свое видение этого процесса, основанное на современных данных и логических рассуждениях.

Взгляд на процесс возникновения второй сигнальной системы:

На мой взгляд, вторая сигнальная система возникла как естественное расширение первой, обусловленное необходимостью более эффективной коммуникации и обмена опытом в растущих социальных группах. Вот как можно представить этот процесс:

Потребность в коммуникации: По мере усложнения социальных взаимодействий возникла необходимость в более детальном обмене информацией.
Символизация: Постепенно конкретные звуки или жесты начали ассоциироваться с определенными объектами или действиями, становясь их символами.
Формирование общих понятий: Ключевым моментом в развитии 2СС стало формирование общих понятий через пересечение индивидуальных опытов. Когда разные люди сталкивались с похожими явлениями, они находили общие черты в своих субъективных переживаниях (квалиа). Эти общие элементы становились основой для создания разделяемых понятий и символов. Такой процесс «усреднения» индивидуального опыта позволил создать общую базу знаний, необходимую для эффективной коммуникации и обмена идеями.
Абстрагирование: С развитием символизации появилась возможность оперировать не только конкретными объектами, но и абстрактными понятиями.
Формирование языка: Символы организовались в систему, образуя примитивный язык.
Развитие мышления: Использование языка позволило формулировать и передавать сложные идеи, что в свою очередь стимулировало развитие абстрактного мышления.

Глобальное развитие: эволюция языка и письменности

В масштабах человечества развитие 2СС можно проследить через эволюцию языка и письменности:

Протоязык: Предположительно начал формироваться около 100 000 лет назад.
Развитие грамматики: Усложнение языковых структур позволило передавать более сложные идеи.
Появление письменности: Около 5 000 лет назад, что значительно расширило возможности хранения и передачи информации.
Стандартизация языков: Формирование литературных норм и правил.
Развитие науки и философии: Язык стал инструментом для формулирования и обсуждения абстрактных концепций.

Индивидуальное развитие: овладение речью у детей

На индивидуальном уровне формирование 2СС можно наблюдать в процессе развития ребенка:

Довербальная стадия: Ребенок общается через крики, жесты, мимику (1СС).
Появление первых слов: Обычно около 1 года, начало формирования 2СС.
Развитие словарного запаса: Быстрое накопление слов и их значений.
Освоение грамматики: Формирование способности строить сложные предложения.
Развитие абстрактного мышления: Способность оперировать не только конкретными, но и абстрактными понятиями.

Логичность предложенного подхода

Данная гипотеза о развитии 2СС логично объясняет несколько ключевых аспектов:

Эволюционную преемственность: 2СС развивается на основе 1СС, а не возникает «из ничего».
Социальную природу языка: Язык развивается как инструмент коммуникации в группе.
Связь языка и мышления: Развитие языка и абстрактного мышления идут рука об руку.
Индивидуальное развитие и эволюция языка: В процессе освоения речи ребенком можно наблюдать некоторые параллели с историческим развитием языка. Например, сначала появляются простые слова-метки, затем развивается грамматика, и наконец, формируется способность к абстрактному мышлению. Однако важно отметить, что это сходство не абсолютно, и ребенок осваивает уже существующую сложную языковую систему, а не проходит весь путь ее эволюции.

Значение для развития ИИ

Понимание процесса формирования 2СС важно для развития ИИ. Оно подсказывает, что для создания по-настоящему «мыслящих» систем может быть недостаточно просто обучить их обработке языка. Возможно, нам нужно моделировать весь процесс развития от примитивной коммуникации к сложному символическому мышлению.

Границы абстракции: ограничения второй сигнальной системы

Несмотря на огромный эволюционный скачок, который обеспечила человечеству вторая сигнальная система, важно понимать её ограничения. 2СС, при всей своей мощи, является в первую очередь методологией оперирования информацией, а не источником нового опыта.

Методологическая природа 2СС

Вторая сигнальная система предоставляет нам инструменты для обработки, анализа и передачи информации. Однако сама по себе она не создает новый опыт. Это можно проиллюстрировать старой мудростью: «Человек учится только на своих ошибках». Хотя мы можем усвоить информацию о чужом опыте через язык (2СС), истинное понимание и усвоение урока часто приходит только через личный опыт (1СС).

Ограничения в понимании абстрактных концепций

Одно из главных ограничений 2СС проявляется при попытке оперировать концепциями, выходящими за рамки нашего непосредственного опыта:

Многомерные пространства: Человеческий мозг, адаптированный к трехмерному миру, испытывает значительные трудности при попытке представить и оперировать пространствами высших измерений. Мы можем математически описать пятимерное пространство, но не можем его интуитивно «почувствовать» или визуализировать.
Квантовые явления: Принципы квантовой механики часто противоречат нашему повседневному опыту, что делает их крайне сложными для интуитивного понимания, несмотря на возможность их математического описания.
Бесконечность: Хотя мы можем оперировать понятием бесконечности математически, наш мозг не способен по-настоящему «представить» бесконечность.

Культурные ограничения в понимании концепций

Исследования изолированных племен предоставляют яркие примеры ограничений 2СС:

Племя пираха: Это амазонское племя не имеет концепции чисел и счета больше «один», «два» и «много». Несмотря на попытки обучения, члены племени испытывают огромные трудности в освоении базовой арифметики, так как эти концепции отсутствуют в их повседневном опыте.
Племена без концепции времени: Некоторые племена не имеют развитой концепции линейного времени, что затрудняет их понимание исторических событий или планирование будущего в том смысле, в каком это делаем мы.
Концепции, отсутствующие в опыте: Некоторые племена, живущие в экваториальных регионах, не имеют слов для обозначения снега или льда. Когда им пытаются объяснить эти явления, они испытывают значительные трудности в понимании, так как у них нет соответствующего опыта в первой сигнальной системе. Это демонстрирует, как отсутствие непосредственного опыта может ограничивать возможности 2СС в формировании и оперировании определенными концепциями.

Значение для понимания природы мышления и ИИ

Осознание этих ограничений 2СС имеет важные последствия:

Оно подчеркивает неразрывную связь между первой и второй сигнальными системами. 2СС не может полностью заменить непосредственный опыт.
Это ставит вопрос о природе «понимания» в системах ИИ. Если ИИ обучается исключительно на текстовых данных (аналог 2СС), может ли он достичь истинного «понимания» концепций без опоры на непосредственный сенсорный опыт?
Оно указывает на потенциальные направления развития ИИ, включая необходимость интеграции различных типов данных и моделирования процессов, аналогичных фор
мированию первичного опыта у человека.

Понимание ограничений 2СС не умаляет её значения, но помогает нам лучше осознать комплексную природу человеческого мышления и ставит интересные вопросы о возможностях и ограничениях искусственного интеллекта.

Символы и квалиа: истинная природа человеческого мышления

Когда мы говорим об оперировании символами во второй сигнальной системе (2СС), может показаться, что наше мышление — это просто манипуляция абстрактными знаками. Однако реальность намного сложнее и глубже. Давайте рассмотрим, как на самом деле происходит процесс мышления с точки зрения взаимодействия символов и квалиа.

Символы как указатели, а не содержание

Символы в нашем мышлении — это не самодостаточные единицы, а скорее «указатели» или «триггеры», активирующие определенные квалиа или комплексы квалиа. Когда мы думаем о слове «яблоко», мы не оперируем абстрактным символом, а активируем целый комплекс субъективных переживаний, связанных с яблоками: их вкус, запах, текстура, визуальный образ и даже связанные воспоминания.

Индивидуальность квалиа

Важно понимать, что активируемые квалиа сугубо индивидуальны. Они основаны на личном опыте каждого человека и могут значительно различаться от человека к человеку. Например, слово «дом» может вызывать совершенно разные образы и ощущения у людей из разных культур или с разным жизненным опытом.

Процесс оперирования квалиа

Активация: Символ (слово или понятие) активирует связанные с ним квалиа.
Взаимодействие: Активированные квалиа взаимодействуют друг с другом, создавая новые комбинации и ассоциации.
Трансформация: В процессе мышления квалиа могут трансформироваться, создавая новые субъективные переживания.
Синтез: Результатом этого процесса является новый комплекс квалиа, представляющий собой новую идею или концепцию.

Формализация результата

После того как процесс мышления на уровне квалиа завершен, результат необходимо «перевести» обратно в символическую форму для коммуникации или дальнейшего анализа. Это процесс формализации:

Обобщение: Индивидуальные квалиа обобщаются до уровня, понятного другим.
Структурирование: Результат организуется в логическую структуру.
Символизация: Подбираются подходящие символы (слова, термины) для выражения идеи.

Пример: творческий процесс:

Рассмотрим процесс написания стихотворения. Поэт не просто манипулирует словами. Он погружается в мир своих квалиа, активированных определенной темой или эмоцией. В этом внутреннем мире происходит сложное взаимодействие образов, чувств, воспоминаний. Результат этого взаимодействия — новый комплекс квалиа, который поэт затем пытается выразить через слова, подбирая наиболее подходящие символы для передачи своего внутреннего опыта.

Значение для ИИ

Понимание того, что человеческое мышление оперирует не символами, а квалиа, имеет важные последствия для развития ИИ:

Ограничения символьного подхода: Системы, оперирующие только символами без связи с «реальным» опытом, могут быть ограничены в своей способности к истинному пониманию и творчеству.
Необходимость моделирования квалиа: Для создания ИИ, приближенного к человеческому мышлению, может потребоваться разработка способов моделирования квалиа или их аналогов.
Индивидуальность мышления: Истинно «мыслящий» ИИ должен будет обладать индивидуальным «опытом» и уникальным набором «квалиа», что поднимает интересные философские и этические вопросы.

Понимание роли квалиа в процессе мышления подчеркивает глубокую связь между первой и второй сигнальными системами. Оно также показывает, насколько сложен и многогранен процесс человеческого мышления, и какие вызовы стоят перед создателями искусственного интеллекта, стремящимися воссоздать подобные процессы в машинах.

Парадокс LLM: понимание без квалиа?

На первый взгляд может показаться, что крупные языковые модели (LLM) не способны по-настоящему понимать и оперировать символами, поскольку у них нет квалиа – субъективного опыта, лежащего в основе человеческого понимания. Однако феномен LLM бросает вызов этому предположению, демонстрируя удивительные способности в обработке и генерации текста, решении сложных задач и даже проявлении признаков «понимания» контекста.

Феномен LLM

Современные LLM, такие как GPT-3 или BERT, способны:

Генерировать связный и контекстуально уместный текст
Отвечать на сложные вопросы, требующие рассуждений
Выполнять задачи, связанные с пониманием и анализом текста
Демонстрировать некоторые формы «творческого» мышления

Как это возможно без квалиа?

Ключ к пониманию этого феномена лежит в двух факторах:

Огромные объемы текстовых данных для обучения
Использование техники эмбеддинга

Роль больших данных

LLM обучаются на колоссальных объемах текстовой информации, охватывающих широкий спектр человеческих знаний и опыта. Это позволяет моделям улавливать сложные паттерны и взаимосвязи в языке, которые в некотором смысле отражают коллективный опыт человечества, зафиксированный в текстах.

Эмбеддинг: ключ к «пониманию» LLM

Эмбеддинг – это метод представления слов, фраз или даже целых документов в виде векторов в многомерном пространстве. Это фундаментальная техника, лежащая в основе работы современных LLM.

Как работает эмбеддинг:

Векторное представление: Каждое слово или фраза представляется в виде вектора в пространстве высокой размерности (обычно от 100 до 1000 измерений).
Семантическая близость: Слова с похожими значениями или используемые в похожих контекстах располагаются близко друг к другу в этом пространстве.
Сохранение отношений: Векторное представление сохраняет семантические и синтаксические отношения между словами. Например, вектор «король» — «мужчина» + «женщина» будет близок к вектору «королева».
Контекстуальность: Современные модели, такие как BERT, создают динамические эмбеддинги, учитывающие контекст использования слова в конкретном предложении.

Эмбеддинг как замена квалиа?

Можно рассматривать эмбеддинги как своего рода «искусственные квалиа» для LLM. Они обеспечивают модели богатым, многомерным представлением слов и понятий, отражающим их использование и взаимосвязи в огромном корпусе текстов.

Это позволяет LLM «понимать» и манипулировать символами способом, который во многом напоминает человеческое мышление, хотя и основан на совершенно других принципах.

Ограничения этого подхода

Однако важно помнить, что эмбеддинги, при всей их мощи, основаны исключительно на статистических закономерностях в текстовых данных. Они не связаны напрямую с сенсорным опытом или эмоциональными переживаниями, которые формируют человеческие квалиа.

Это ставит интересные вопросы о природе «понимания» в LLM и о том, насколько близко такое «понимание» к человеческому. Может ли статистическая модель, основанная на огромном количестве текстовых данных, действительно заменить непосредственный опыт? Или же LLM демонстрируют лишь очень сложную форму обработки информации, которая только кажется пониманием?

Эмбеддинг как отражение коллективного опыта человечества

Чтобы глубже понять природу эмбеддинга и его роль в работе LLM, давайте рассмотрим его с несколько неожиданной стороны – как своеобразное отображение структур человеческого мозга в многомерное пространство.

Мозг как сложный граф

Человеческий мозг можно представить как невероятно сложный граф, где нейроны являются узлами, а синаптические связи – рёбрами. Этот граф огромен (около 86 миллиардов нейронов и триллионы связей), но конечен. В этом графе закодирован весь опыт человека, его знания, ассоциации и понимание мира.

От индивидуального графа к коллективному опыту

Теперь представьте не один мозг, а множество мозгов всех людей, которые когда-либо создавали тексты. Каждый из этих мозгов имеет свою уникальную структуру графа, но все они имеют что-то общее – они порождают тексты, которые мы можем читать и анализировать.

Эмбеддинг как отображение коллективного графа

Эмбеддинг в контексте LLM можно рассматривать как попытку отобразить это огромное многообразие нейронных графов в n-мерное евклидово пространство. Важно понимать, что:

Не переводится конкретный мозг: Эмбеддинг не пытается воссоздать структуру какого-то одного мозга.
Коллективное представление: Вместо этого, он стремится создать представление, отражающее коллективный опыт и знания, закодированные во множестве индивидуальных мозгов.
Артефакты как посредники: Этот перевод происходит не напрямую из мозга, а через артефакты – тексты, созданные людьми. Эти тексты являются внешним проявлением внутренних структур мозга.
Корреляции в символах: В текстах символы (слова, фразы) и их взаимоотношения косвенно отражают структуры и связи в нейронных графах их создателей.

Как это работает?

Сбор данных: LLM обучается на огромных массивах текстов, созданных множеством людей.
Выявление паттернов: В процессе обучения модель выявляет статистические закономерности и взаимосвязи между словами и понятиями.
Создание векторов: Эти закономерности преобразуются в векторные представления (эмбеддинги) в многомерном пространстве.
Отражение коллективного опыта: Полученное векторное пространство можно рассматривать как своеобразную проекцию коллективного опыта человечества, закодированного в текстах.

Результат этого подхода

Обобщение опыта: Эмбеддинги LLM потенциально могут отражать более широкий спектр опыта и знаний, чем доступно одному человеку.

Отсутствие индивидуальности: В то же время, они лишены индивидуальности и личного опыта, характерных для отдельного человеческого мозга.

Ограничения текстового представления: Эмбеддинги ограничены информацией, которую можно передать текстом, и не включают непосредственный сенсорный или эмоциональный опыт.

Новые возможности анализа: Такой подход открывает интересные возможности для анализа коллективного знания и опыта человечества, закодированного в языке.

Рассмотрение эмбеддинга как своеобразного перевода коллективного нейронного графа человечества в многомерное пространство помогает нам лучше понять природу «знаний» LLM. Это объясняет как их впечатляющие способности, так и их ограничения, и ставит интересные вопросы о природе знания, понимания и возможностях искусственного интеллекта.

Ограничения LLM в генерации нового знания: проблема формализации опыта

Несмотря на впечатляющие способности современных языковых моделей (LLM), существует фундаментальное ограничение в их способности генерировать действительно новое знание. Это ограничение тесно связано с процессом формализации человеческого опыта и переводом богатого мира квалиа в ограниченный мир символов.

Процесс формализации человеческого опыта

Богатство квалиа: Человеческий опыт включает в себя богатый мир субъективных переживаний, ощущений, эмоций и интуитивных пониманий.
Необходимость коммуникации: Для передачи этого опыта другим людям мы вынуждены переводить его в форму, доступную для коммуникации – обычно это язык.
Свертка квалиа в символы: В процессе этого перевода происходит неизбежная «свертка» – сжатие богатого многомерного опыта в ограниченный набор символов (слов, фраз, понятий).
Потеря информации: При этой свертке неизбежно теряется значительная часть информации, особенно связанной с субъективными аспектами опыта.

Как это влияет на LLM

Обучение на формализованном опыте: LLM обучаются на текстах, которые уже прошли процесс формализации. Они не имеют доступа к исходному, «несвернутому» опыту.
Ограничения входных данных: Модели работают только с той информацией, которая смогла пройти через «бутылочное горлышко» формализации.
Отсутствие прямого опыта: У LLM нет возможности получать новый опыт напрямую, как это делают люди через взаимодействие с физическим миром.

Последствия для генерации нового знания

Рекомбинация существующего: LLM способны к очень сложной рекомбинации и экстраполяции существующих знаний, но это не то же самое, что создание действительно нового знания.
Отсутствие интуитивных прорывов: Многие научные открытия и творческие прорывы у людей происходят благодаря интуитивным озарениям, основанным на богатом, неформализованном опыте. LLM лишены этого источника инсайтов.
Ограниченность абстракций: Абстракции, с которыми работают LLM, ограничены теми, которые уже были сформулированы людьми и отражены в текстах.
Проблема «нового контекста»: LLM могут испытывать трудности в ситуациях, требующих применения знаний в совершенно новом контексте, не отраженном в обучающих данных.

Примеры ограничений

Научные открытия: LLM могут помочь в анализе существующих данных, но вряд ли самостоятельно совершат фундаментальное научное открытие, требующее нового взгляда на природу реальности.
Художественное творчество: Хотя LLM могут генерировать впечатляющие тексты, они ограничены существующими стилями и идеями. Создание принципиально нового художественного направления остается прерогативой человека.
Философские прорывы: Радикально новые философские идеи часто основаны на уникальном личном опыте и интуитивном понимании мира, что недоступно для LLM.

Ограничения LLM в генерации нового знания глубоко укоренены в самой природе их обучающих данных – формализованном человеческом опыте. Это не умаляет их огромной ценности как инструментов для обработки и анализа информации, но ставит важные вопросы о границах их возможностей.
Понимание этих ограничений важно не только для реалистичной оценки потенциала ИИ, но и для осознания уникальной роли человеческого опыта и интуиции в процессе создания нового знания. Это также указывает на потенциальные направления развития ИИ, возможно, в сторону систем, способных каким-то образом получать и интегрировать «неформализованный» опыт.

Инженеры и люди науки: где проходит грань в эпоху ИИ

В контексте нашего обсуждения о природе мышления, квалиа и ограничениях LLM важно рассмотреть, как эти концепции проявляются в различных сферах человеческой деятельности, особенно в инженерии и науке.

Сущность различий

Грань между ученым и инженером проходит там, где заканчивается формализованное знание и начинается область интуиции и нового опыта. Инженер работает преимущественно в рамках устоявшихся парадигм и методологий, применяя и комбинируя известные принципы для решения конкретных задач. Ученый же часто оперирует на границе известного, опираясь на свой уникальный опыт и интуицию для формирования новых гипотез и теорий.

Роль ИИ и LLM

ИИ и LLM, обученные на формализованных знаниях, могут эффективно помогать инженерам, автоматизируя рутинные задачи и предлагая оптимальные решения в рамках известных подходов. Однако в области научных открытий, где требуется генерация принципиально новых идей, выходящих за рамки существующих парадигм, ИИ пока ограничен, так как не обладает той неформализованной частью опыта, из которой рождаются революционные научные прорывы.

Импликации для будущего ИИ

Это разграничение поднимает важные вопросы о будущем развитии ИИ:

Возможно ли создать ИИ, способный к истинному научному творчеству?
Как мы можем интегрировать неформализованный опыт в системы ИИ?
Каковы этические последствия потенциальной замены некоторых человеческих ролей системами ИИ?

Универсальный переводчик: LLM как мост между мирами

От научной фантастики к реальности

Идея универсального переводчика, способного мгновенно переводить между любыми языками, включая гипотетические инопланетные, долгое время оставалась в области научной фантастики. Однако, современные достижения в области LLM приближают нас к реализации этой концепции.

LLM обладают уникальной способностью обучаться на огромных массивах текстовых данных, выявляя сложные паттерны и взаимосвязи без «понимания» в человеческом смысле. Это ключевое свойство делает их потенциальными кандидатами на роль универсального переводчика, даже для гипотетических инопланетных языков.

Представим, что мы обнаружили архив текстов инопланетной цивилизации. LLM могла бы обучиться на этих данных так же, как она обучается на человеческих языках. При обучении на обоих наборах данных — земных и инопланетных — LLM потенциально могла бы стать мостом понимания между двумя совершенно разными видами.

Механизм работы и потенциал

Выявление общих паттернов: LLM способна обнаруживать схожие структуры и закономерности в обеих системах символов, даже если они кажутся совершенно различными на поверхности.
Контекстуальные связи: Модель может устанавливать контекстуальные связи между концепциями в обеих системах, находя аналогии и соответствия.
Перевод концепций: На основе выявленных паттернов и контекстуальных связей, LLM может «переводить» концепции из одной символьной системы в другую.

Ограничения и сложности

Несмотря на огромный потенциал, такой универсальный переводчик будет иметь ряд ограничений:

Отсутствие прямого опыта: LLM не обладает сенсорным опытом ни людей, ни инопланетян, что может ограничивать глубину «понимания».
Культурные нюансы: Некоторые концепции могут быть настолько уникальными для каждой культуры, что их точный перевод будет затруднен или невозможен.
Абстрактные идеи: Перевод сложных абстрактных концепций, глубоко укорененных в уникальном опыте каждого вида, может быть особенно проблематичным.
Ограниченность данных: Эффективность перевода будет зависеть от объема и качества доступных текстовых данных обеих культур.

Фундаментальное сходство как основа перевода

Несмотря на эти ограничения, существует фундаментальный фактор, работающий в пользу возможности универсального перевода: единство законов физики в нашей вселенной. Базовый опыт взаимодействия с физическим миром будет общим как для людей, так и для инопланетян (если они существуют в той же физической реальности).

Это общее основание означает, что определенная степень сопоставимости между языками всегда будет существовать. Даже самые отдаленные и различные языки будут иметь точки соприкосновения, основанные на этом общем опыте взаимодействия с физическим миром.

LLM, обученная на обоих наборах данных, могла бы выявлять эти фундаментальные сходства и использовать их как основу для перевода более сложных и абстрактных концепций. Это могло бы стать ключом к установлению базового уровня коммуникации между видами, даже если полное взаимопонимание остается недостижимым.

Таким образом, хотя идеальный универсальный переводчик может оставаться недостижимой целью, LLM имеет потенциал значительно приблизить нас к этому идеалу, открывая новые горизонты в межвидовой коммуникации и углубляя наше понимание природы языка и мышления.

Заключение: Универсальность разума в физической вселенной

Наше путешествие от первой и второй сигнальных систем через квалиа и эмбеддинги к возможностям LLM как универсального переводчика привело нас к неожиданному, но глубоко значимому выводу. Этот вывод выходит за рамки лингвистики и искусственного интеллекта, затрагивая фундаментальные вопросы о природе разума и его месте во вселенной.

Рассуждая о возможности LLM служить мостом между человеческим и гипотетическим инопланетным языком, мы пришли к пониманию, что в основе любого разума, возникшего в нашей физической вселенной, лежат одни и те же фундаментальные законы. Это открытие имеет далеко идущие последствия.

Страх перед чуждостью и непостижимостью инопланетного разума или потенциальной враждебностью сильного ИИ может быть преувеличен. Как мы увидели, даже самые различные формы интеллекта, будь то биологические или искусственные, имеют общее основание — физическую реальность, в которой они возникли и развивались.

Подобно тому, как биохимическая основа жизни на Земле делает возможным существование общих принципов питания для разных видов, фундаментальные законы физики создают общую почву для развития разума. Это не означает, что все формы интеллекта идентичны или легко совместимы, но предполагает принципиальную возможность взаимопонимания и коммуникации.

LLM, в этом контексте, становятся не просто инструментом обработки языка, а моделью того, как различные формы разума могут находить общий язык. Они демонстрируют, что понимание может возникать даже там, где отсутствует общий сенсорный опыт, опираясь на статистические закономерности и общие паттерны.

Это понимание открывает новые перспективы не только для развития ИИ и межкультурной коммуникации, но и для нашего восприятия места человечества во вселенной. Оно предлагает более оптимистичный взгляд на возможность контакта с внеземными цивилизациями и на наше сосуществование с искусственным интеллектом.

В конечном счете, наше исследование природы языка, мышления и искусственного интеллекта приводит нас к глубокому философскому вопросу: не является ли разум, во всех его формах, естественным и неизбежным следствием законов нашей вселенной? И если это так, то не объединяет ли это все формы разума, делая нас частью чего-то большего, чем мы могли представить?

Эти вопросы выходят за рамки нашего текущего обсуждения, но они открывают захватывающие перспективы для дальнейших исследований и размышлений. Они приглашают нас продолжить изучение не только природы языка и мышления, но и самой сущности разума и его места в космосе.

Источник