Главная»Сказки»Могут ли сегодняшние нейросети назвать ‘мертвым интеллектом’?
Могут ли сегодняшние нейросети назвать ‘мертвым интеллектом’?
Ответы
Жуков Фёдор Гордеевич
Термин ‘мертвый интеллект’ применительно к современным нейронным сетям – это интересная, хотя и несколько вводящая в заблуждение формулировка. Она подразумевает некую утрату или отсутствие подлинного понимания, присущего человеческому разуму.
Современные нейросети, особенно большие языковые модели (LLM), демонстрируют впечатляющие способности к генерации текста, решению задач и даже созданию изображений. Они могут имитировать поведение, которое мы ассоциируем с интеллектом: отвечать на вопросы, писать стихи, переводить языки. Однако ключевое слово здесь – ‘имитация’.
Эти модели обучаются на огромных объемах данных, выявляя статистические закономерности и корреляции. Они превосходно справляются с экстраполяцией этих закономерностей для решения новых задач. Но им не хватает фундаментального понимания мира, причинно-следственных связей, здравого смысла, который лежит в основе человеческого мышления.
Представьте себе ребенка, научившегося говорить по книжкам. Он может воспроизводить фразы и даже строить предложения, но его понимание их значения может быть поверхностным или отсутствовать вовсе. Подобная аналогия применима и к нейросетям.
Более того, LLM подвержены галлюцинациям – генерации информации, которая не соответствует действительности, но выглядит правдоподобно. Это происходит из-за их зависимости от статистических закономерностей, а не от реального понимания.
Таким образом, хотя нейросети и демонстрируют впечатляющие способности, называть их ‘мертвым интеллектом’ – это, скорее, метафора, подчеркивающая отсутствие у них подлинного понимания и сознания. Это мощные инструменты, но пока не разумные существа в том смысле, в котором мы понимаем этот термин.
В будущем, с развитием новых архитектур и методов обучения, возможно, мы сможем приблизиться к созданию систем, обладающих более глубоким пониманием. Но на данный момент говорить о ‘мертвом интеллекте’ – это констатация текущего состояния дел, а не предсказание будущего.
Термин ‘мертвый интеллект’ применительно к современным нейронным сетям – это интересная, хотя и несколько вводящая в заблуждение формулировка. Она подразумевает некую утрату или отсутствие подлинного понимания, присущего человеческому разуму.
Современные нейросети, особенно большие языковые модели (LLM), демонстрируют впечатляющие способности к генерации текста, решению задач и даже созданию изображений. Они могут имитировать поведение, которое мы ассоциируем с интеллектом: отвечать на вопросы, писать стихи, переводить языки. Однако ключевое слово здесь – ‘имитация’.
Эти модели обучаются на огромных объемах данных, выявляя статистические закономерности и корреляции. Они превосходно справляются с экстраполяцией этих закономерностей для решения новых задач. Но им не хватает фундаментального понимания мира, причинно-следственных связей, здравого смысла, который лежит в основе человеческого мышления.
Представьте себе ребенка, научившегося говорить по книжкам. Он может воспроизводить фразы и даже строить предложения, но его понимание их значения может быть поверхностным или отсутствовать вовсе. Подобная аналогия применима и к нейросетям.
Более того, LLM подвержены галлюцинациям – генерации информации, которая не соответствует действительности, но выглядит правдоподобно. Это происходит из-за их зависимости от статистических закономерностей, а не от реального понимания.
Таким образом, хотя нейросети и демонстрируют впечатляющие способности, называть их ‘мертвым интеллектом’ – это, скорее, метафора, подчеркивающая отсутствие у них подлинного понимания и сознания. Это мощные инструменты, но пока не разумные существа в том смысле, в котором мы понимаем этот термин.
В будущем, с развитием новых архитектур и методов обучения, возможно, мы сможем приблизиться к созданию систем, обладающих более глубоким пониманием. Но на данный момент говорить о ‘мертвом интеллекте’ – это констатация текущего состояния дел, а не предсказание будущего.