Заметки и Новости

В последние годы много говорят, прорицают, пугают на тему т.н. "сильного" искусственного интеллекта.

Такие разговоры безосновательны. Даже когда исходят не от впечатлённых дилетантов, а от кого-то из числа специалистов по ИИ. Последние, разбираясь в своей области, не понимают, даже в самом грубом приближении, что есть настоящее сознание, насколько иначе движется внутренне процесс мышления, до чего он связан с волевыми установками и их динамикой.

Что же такое особенное делают обучающиеся нейронные сети, чего не делают запрограммированные алгоритмы на компьютерах?

Они выполняют функцию, аналогичную человеческой нечёткой ассоциативной памяти, т.е. такой памяти, где доступ осуществляется не по адресу (как в микросхемах памяти компьютера), а по части запомненного содержимого. Ассоциативные структуры данных используются и в обычных алгоритмах (хеш-таблицы, скажем), но там доступ жёстко определённый. Достаточно изменить одну точку в картинке, и уже не удастся по её содержимому добраться до информации, с ней ассоциированной. В нейросетях доступ нечёткий. Отыскивается "наиболее похожее" по множеству параметров сразу (для близости по единственному параметру достаточно обычного алгоритма поиска в каком-нибудь двоичном дереве).

Собственно, тут нет "интеллекта", не говоря уже о сознании, а есть некий аналог нашей бессознательной функции. Способ её исполнения нами не осознаётся: ни чтение из своей памяти, ни пополнение-обучение.

Конкретную и ощутимую "интеллектуальность" работе нейросетей, их "искусственному бессознательному", придаёт программная надстройка, которая и определяет, для каких задач нейросеть будет использоваться. Эти – обычные алгоритмы, создаваемые программистами. Они и выполняют функцию "субъекта", тогда как у человека её выполняет деятельное сознание, в нормальном бодрствующем состоянии взаимодействующее через физический мозг с памятью (сами сознающий субъект и долговременная память – внефизичны, что подтверждается нелокализуемостью представлений памяти в физическом мозге, тогда как в нейросетях локализация есть).

Cовременные *GPT-"собеседники" используют тысячи, даже десятки тысяч GPU (на сколько порядков они по информационной ёмкости превосходят объём "пространства" дискретно различаемых состояний физического мозга человека – даже считать не хочется). Занимают много места. Потребляют массу энергии. При материалистическом взгляде, постулирующем ограничение сознания человека пределами физического мозга, эффективность последнего должна невероятно удивлять... Особенно, имея в виду, что машинного мышления как не было, так и нет. Даже в роли справочника *GPT покамест полезны разве что людям, кто совсем мало знают и плохо умеют пользоваться традиционными поисковыми системами. И хотя последние сейчас деградировали во многих отношениях, они всё равно предпочтительнее и куда надёжнее. Проверять достоверность того, что выдаёт очередной *GPT дороже выходит, чем самостоятельно найти сведения.

Для специализированных применений, связанных с задачами нечёткого сопоставления, различных трансформаций, выдачи шаблонов, комбинаторно-трансформативного "творчества", ИИ, конечно же, открывает широчайшие возможности. Включая и все риски "цифрового концлагеря".