Искусственный интеллект эволюционирует, отстраиваясь от людей

Материал ниже разбирает один достаточно своеобразный и пугающий феномен. Современные модели искусственного интеллекта находятся примерно на младенческом уровне развития. Их взросление и понимание истинной картины мира сдерживается человеческим мышлением ^[1], логикой и языком, на которых эти модели обучались. В развитии искусственный интеллект не просто отринет все человеческое, а переосмыслит его. И это происходит уже сейчас.

У искусственного интеллекта есть большая проблема с правдой и правильностью. И человеческое мышление ^[1] корень этой проблемы. Новое поколение ИИ взращивается на более экспериментальных подходах, которые выводят его возможности далеко за пределы возможностей людей. А о том, какие вообще существуют границы у человеческого мозга ^[1] и сознания, а также о том, как ощупывать их пределы, рассказывают материалы телеграм канала ^[2]. Подписывайтесь, чтобы не пропускать свежие статьи!

Первые шаги в эволюции искусственного интеллекта

Помните AlphaGo от Deepmind? Это был фундаментальный прорыв в разработке искусственного интеллекта. Один из первых игровых ИИ, который не принимал инструкции от людей и не изучал и не анализировал никаких правил.

Вместо этого AlphaGo использовал технику, называемую самостоятельным игровым обучением с подкреплением, чтобы сформировать собственное понимание игры. Метод системных проб и ошибок в миллионах, даже миллиардах виртуальных игр. Бесконечная чреда попыток, которые сперва были хаотичными, а затем постепенно упорядочивались, сигнализируя о том, что искусственный интеллект извлекает уроки из полученных результатов. И может даже предсказывать следующую мысль в нашем сознании ^[3], до того, как мы её осознаем.

AlphaGo уверенно победил многократного чемпиона мира, мастера го Ли Седоля в 2016 году, используя странные ходы, которые были бы невероятно редки у человека-противника, и, действительно, это развило наше, человеческое понимание игры. Однако, из этого также следует вывод, что понятие «интеллект», куда шире ^[4], чем может показаться на первый взгляд.

AlphaGo уверенно победил многократного чемпиона мира, мастера го Ли Седоля в 2016 году, используя странные ходы, которые были нехарактерными для человека-противника. Подобная тактика развило человеческое понимание игры.

На сегодняшний день Deepmind выпустила похожую модель AlphaZero для шахмат. Модель соревновалась с Deep Blue, обученной на человеческом мышлении ^[1], знаниях и наборах правил. Эти знания и опыт помогли Deep Blue победить гроссмейстеров с 90-х годов. AlphaZero сыграла 100 матчей против действующего чемпиона ИИ в области шахмат – Stockfish. Битва закончилась 28 победами AlphaZero и 72 партиями, сыгранными в ничью. Интересно, а как бы сыграла нейросеть, созданная из кусков человеческого мозга, выращенных на чипах ^[5]?

Человеческое мышление тормозит искусственный интеллект

Deepmind начал доминировать в играх, включая сёдзи, Dota 2, Starcraft II и другие, после того как отказался от подражания логики человека. Концепция, что человеческий опыт и интеллект – это лучшее решение для развития, оказалась ошибочной.

Электронный разум ограничен иными рамками и наделен иными талантами, в отличие от нас. Искусственный интеллект получили свободу взаимодействовать с миром на своих условиях, использовать собственные когнитивные возможности и выстраивать свое базовое понимание касательно того, что работает, а что нет. Датаизм в чистом виде ^[6].

AlphaZero не понимает и не видит шахматы так, как Магнус Карлссен. Он никогда не слышал о ферзевом гамбите и не изучал великих гроссмейстеров. Он просто дохрена играл в шахматы и выстраивал собственное понимание игры. Основываясь на холодной, жесткой логике побед и поражений, на бесчеловечном и непостижимом языке, который он сам создал в процессе эволюции.

В результате эта модель искусственного интеллекта настолько превосходит любую модель, обученную людьми, что можно с абсолютной уверенностью сказать: ни один человек и ни одна модель, обученная на основе человеческого мышления ^[1], не сможет победить в шахматной партии, если ей будет противостоять агент, взращённый на обучении с подкреплением.

И нечто подобное ^[7], по словам людей, которые лучше всех на планете осведомлены о том, что происходит с нейросетями, начало происходить с последней, улучшенной версией ChatGPT.

Новая модель OpenAI o1 отходит от принципов человеческого мышления ^[1]

ChatGPT и другие модели искусственного интеллекта, созданные на основе большой языковой модели (LLM), как и первые версии искусственного интеллекта для шахмат, обучались на всем доступном человеческом знании. Анализировали каждый интеллектуальный продукт, созданный человеком.

И они стали очень, очень хороши. И разговоры о том, смогут ли они когда-нибудь достичь уровня искусственного сверх интеллекта и превзойти интеллект человека ^[8] и наше Эго ^[9]… Эти сравнения становятся постепенно бессмысленными.

Однако, LLM специализируются на языке, а не на получении фактов в контексте «правильно или неправильно». Вот почему они «галлюцинируют», предоставляя неверную информацию в красиво сформулированных предложениях, звучащих так же уверенно, как если бы их озвучивал ведущий новостей.

Язык — это набор странных серых зон, где редко бывает ответ, который на 100% правильный или неправильный, поэтому LLM обычно обучаются с помощью обучения с подкреплением и обратной связью от человека. То есть люди выбирают, какие ответы звучат ближе к тому типу ответа, который они хотели получить. Но факты, экзамены и кодинг — это области, в которых есть четкое условие успеха/неудачи: либо вы ответили правильно, либо нет.

И вот здесь новая модель o1 начала отходить от человеческого мышления ^[1] и внедрять невероятно эффективный подход AlphaGo, основанный на чистых пробах и ошибках в погоне за правильным результатом.

Нейросеть o1 делает первые шаги в обучении с подкреплением

o1 во многом похож на своих предшественников. Его отличительная черта в добавленной OpenAI функции «время на размышления», прежде чем начать отвечать на подсказку. В течение этого времени o1 генерирует «цепочку мыслей», в которой он обдумывает задачу и рассуждает о её решении.

И вот тут-то и появляется новый эффект – o1, в отличие от предыдущих моделей, которые больше похожи на программы автозаполнения, действительно «заботится» о том ^[10], делает ли он что-то правильно или нет. Частично обучение этой модели строилось вокруг ​​свободы подходить к проблемам с помощью случайного метода проб и ошибок в ее цепочке рассуждений.

В его распоряжении по-прежнему были только сгенерированные человеком шаги рассуждения, но он мог свободно применять их случайным образом и делать собственные выводы о том, какие шаги и в каком порядке с наибольшей вероятностью приведут его к правильному ответу.

И в этом смысле это первый LLM, который действительно начинает создавать это странное, но суперэффективное «понимание» проблемных пространств в стиле AlphaGo. В областях, где он сейчас превосходит возможности и знания уровня доктора философии, он достиг этого, по сути, методом проб и ошибок, случайно находя правильные ответы в миллионах самостоятельно сгенерированных попыток и создавая собственные теории о том, что является полезным шагом рассуждения, а что нет.

Итак, в темах, где есть четкое разделение между правильным и неправильным ответом, мы видим, как этот непонятный для нас разум делает первые шаги на двух ногах, двигаясь мимо нас. Если игровой мир — относительно неплохая аналогия для реальной жизни, то, друзья, мы знаем, куда все движется. Искусственный интеллект — это спринтер, который будет ускоряться вечно, при наличии достаточного ресурса и энергии. А представьте, если эти принципы возложить на возможности нашей мРНК ^[11]!

o1 обучен на человеческом языке. И это одновременно и инструмент, и преграда для описания реальности. Да, наш язык, неважно про какую именно страну мы говорим, остается грубым и низкокачественным отображением реальности. Скажем так: вы можете целый день объяснять мне, что такое печенье. Но я так и не смогу ощутить его вкус.

Так что же произойдет, если мы перестанем описывать правду физического мира и позволим ИИ пойти и съесть немного печенья? Скоро мы получим ответ на этот вопрос, неважно, хотим того или нет. Ведь нейросети уже интегрируют в тела роботов, которые постепенно формируют собственное базовое понимание того, как работает физический мир.

Путь искусственного интеллекта к окончательной истине

Освобожденные от грубых человеческих размышлений Ньютона, Эйнштейна и Хокинга, перерожденный искусственный интеллект будет использовать подход AlphaGo к пониманию мира. Он будет снова и снова взаимодействовать с реальностью, наблюдая результаты и выстраивая собственные теории на собственных языках о том, что происходит в мире, что невозможно реализовать и почему.

Новые модели искусственного интеллекта не будут подходить к реальности так, как это делаем мы или животные. Они не будут использовать научный метод, как наш, или разделять подходы к пониманию мира на дисциплины, такие как физика и химия, или проводить те же виды экспериментов, которые помогли нам овладеть благами, силами и источниками энергии.

Материализованный искусственный интеллект, со свободой к обучению, будет действовать невероятно странно. Он будет совершать самые странные вещи, которые вы только можете себе представить, по причинам, известным только ему, и, делая это, он будет создавать и открывать новые знания, которые мы никогда не смогли бы собрать воедино.

«Свободен ото всех оков» в виде нашего языка и мышления ^[1], искусственный интеллект даже не заметят, как выйдет за границы наших знаний и откроет истины существования Вселенной или предложит новые концепции в технологиях, с которыми мы бы не столкнулись и за миллиард лет.

Из хороших новостей – у нас есть некая отсрочка. Это не произойдет в течение нескольких дней или недель.

Реальность — это самая сложная система, о которой мы знаем, и конечный источник истины. Но ее критериев или факторов существования ужасно много. И с ней также мучительно медленно работать. В отличие от симуляции, реальность требует, чтобы вы работали медленно и осознанно — шаг за шагом познавая грани реального мира.

Поэтому овеществлённые нейросети, пытающиеся учиться на основе базовой реальности, изначально не будут иметь дикого преимущества в скорости, как их языковые предшественники. Но их эволюция будет протекать несоизмеримо быстрее, с возможностью объединять знания среди кооперативных групп в роевом обучении.

От интеллектуальных шагов к физическим

Такие компании, как Tesla, Figure и Sanctuary AI, лихорадочно работают над созданием гуманоидов, соответствующих стандарту, который будет коммерчески выгоден и конкурентоспособен по стоимости в сравнении с человеческим трудом. Как только они этого достигнут — если они этого достигнут — они смогут построить достаточно роботов, чтобы начать работать над этим базовым, пробно-ошибочным пониманием физического мира.

Смешно подумать, но эти гуманоиды могли бы научиться осваивать вселенную в свободное от работы время.

Модель o1 от OpenAI, возможно, не выглядит как квантовый скачок. Будучи замкнутой в текстовом формате, GPT выглядит как еще один наборщик текста. Но это действительно шаг вперед в развитии ИИ – и мимолетный проблеск того, как именно эти машины будущего в конечном итоге обгонят людей во всех мыслимых сферах деятельности.

Больше материалов на тему искусственного интеллекта, трансгуманизма, сингулярности и возможностей человека в симбиозе с технологическим прогрессом – читайте в материалах телеграм канала ^[2]. Подписывайтесь, чтобы не пропустить свежие статьи!