Как жить, чтобы (если) ваш мозг подружился с ИИ

Не так давно в мире появился новый персонаж — нейросети глубокого обучения, искусственный интеллект. Еще не разобравшись с большим количеством вопросов о том, как работает человеческое сознание, мы получили сущность, которая строит свои модели окружающего мира — очень странные и очень интересные.

Для нашего мозга биологически свойственно вступать в надежное и продуктивное сотрудничество с «черным ящиком», некой сущностью, которая непонятно как работает и как решает задачи. Потому что мы сами живем с таким «черным ящиком»: значительная часть нашей системы обработки информации работает вне нашего сознания, донося результаты этой работы в виде ощущений.

И прямо сейчас наш мозг с удовольствием вступает в продуктивное сотрудничество с искусственным интеллектом.

***

Французский философ и математик Рене Декарт — один из тех, кто придумал научную картину мира и научный метод (нашу игру по изучению мира). Научный метод подразумевает, что нам в познании мира не мешают чувства и предубеждения. Декарт предложил идею, которая до сих пор доминирует: всё на свете материально, и моральный долг ученого — всё объяснить через простые законы природы, всё разложить до простых вещей. Но есть оговорка: всё материально, кроме мысли и сознания.

Нейроученые так и живут в этой реальности. С одной стороны, они разбирают мозг на маленькие детали, пытаются свести многое к простой работе какого-то электричества в мозге — это попытки узнать, как работает если не всё мышление, то хотя бы память. Но с другой стороны, мы до сих пор не очень много понимаем о том, как рождается мысль.

***

Нейросети в нашем мозге устроены по иерархическому принципу, о котором говорит кибернетика. Видимо, AI устроен так же, но как это помогает нам в понимании его «мышления»? Если мы хотим узнать что-то о том, как «думает» искусственный интеллект, мы можем посмотреть на то, как он играет в игры.

Как-то один чемпион мира по шахматам, говорил мне: «Когда мы изобрели самолеты, оказалось, что они не машут крыльями, как птицы, а летят по-другому. Нейросеть AlphaZero поняла про игру в шахматы что-то свое — и придумала новый способ играть так, как не играли раньше люди». Специалисты говорят, что метод игры робота — очень «резкие» шахматы, внезапные жертвы, а многие идеи, которые кажутся гроссмейстерам непродуктивными, вдруг оказываются очень полезными для игры робота.

Другая шахматная нейросеть, Stopfish, обучалась играть на поведении людей. Но AlphaZero программирует сама себя. Поэтому глядя на ее игру, можно узнать что-то о мышлении робота и человека.

***

Нейросеть как понятие появилась в биологии, в нейронауке. Но это понятие настолько сложное, что когда оно вошло в ИТ, стало гораздо проще и быстрее объяснять его через ИТ. И этот феномен очень точно описывает всю нашу будущую жизнь: как только мы обучаем робота, у нас пропадает потребность объяснять что-то словами. Но мы становимся фантастически продуктивными. Так, дети в современный школах шахмат учатся играть в соперничестве с AI. И поэтому как шахматисты они сильнее учеников, скажем, 80-х годов. Они могут делать более сильные и эффективные ходы, но — не могут толком объяснить, почему сейчас актуален именно такой расклад. А раньше умение объяснять ходы считалось одним из важных признаков мастерства.

Каспаров говорил мне, что будущее — за гибридными шахматами. Когда игроки умеют думать и как AI, и как человек. И это крайне важно — продолжать думать как человек, потому что наше мышление уникально: люди умеют что-то такое, что машина не может освоить.

Роботам легко делать то, что нам делать трудно — считать, мыслить логически, действовать последовательно, заканчивать задачи. Но роботам сложно делать то, что нам легко: например, вычислять ходы в шахматах и при этом ловко переставлять фигуры. Почитайте про парадокс Моравеца, многое узнаете об этом.

***

А как думают люди? Человеческая нейросеть формируется уникальным образом. Придя в этот мир буквально tabula rasa, маленькая нейросеть, используя только сетчатку глаза и барабанные перепонки уха, за короткое время от полного нуля переходит к мощному интеллекту. Обучаясь на маленьком дата-сете. Главный вопрос айтишников сейчас: можно ли сделать так же просто такой же эффективный AI?

Каким-то образом дети понимают, в каком порядке изучать мир, и в итоге научаются всему. В отличие от них, нейросеть вынуждена сама придумывать себе критерии развития. Но есть тонкость.

Когда у нас есть привычный способ использовать этот мир, то очень сложно одновременно и использовать, и исследовать мир в поисках другого способа — может быть, более эффективного, а может, нет. И здесь на арену выходит скука. Маленькие дети — чемпионы по скучанию. И поэтому они приоритезируют исследования. Забить на выигрышную комбинацию и начать исследовать — главная задача ребенка лет до 10-12 (после этого возраста приоритет все-таки переходит к использованию).

ИТ-ученые хотят устроить искусственному интеллекту детство и научить его скучать. Чтобы нейросеть стала ребенком, нужно запрограммировать ее так, чтобы приоритетом стало место, которое незнакомо. Если алгоритму дать пятак, он будет его подбрасывать бесконечно, потому что так он всегда находится в ситуации непредсказуемости и исследования. У ребенка есть способность быстро заскучать и начать новое. А нейросеть взрослого, настроенная на использование, не справляется: например, игроки в казино всегда думают, что еще чуть-чуть и они сломают паттерн своих многочисленных проигрышей. Но высшая форма интеллекта — заскучать от повторов и заняться чем-то другим.

Нейросети, которые сейчас есть, несмотря на все их возможности придумывать свою модель мира и фантастическими ресурсами, — они все еще только комбинируют идеи. Нейросети не умеют скучать и поэтому не умеют придумывать новое. Но они умеют анализировать поведение человека и подстраиваться под него, одновременно подстраивая наш мозг под себя. Если у ИИ появляется доступ к анализу реакций человека, то он может делать что-то толковое, сделать нас лучшей версией себя.

***

Чему нужно научиться, чтобы взаимодействовать с ChatGPT? Пять лет назад говорили, что нужно учиться формулировать простые запросы. Но сейчас это уже неактуально. И неясно, что же нужно. Как минимум, наращивать навыки критического мышления, потому что все будет заполнено фейками. Сейчас даже в Википедии фейки. Еще один момент — нейропластичность. ИИ и ребенок могут договориться гораздо быстрее, потому что мозг ребенка легко подстраивается под нейросеть. Сейчас у нас нет ответа, какая конкретно профессия будет отвечать за работу с AI. Но похоже, что универсальными всегда останутся два ключевых навыка: навык самостоятельности (знать, что я хочу знать и где это взять) и навык сотрудничества (умение думать вместе, распределенное мышление).

***

Главное, что подарил нам AI — фантастическая возможность быстро пролистать весь задачник и в конце найти ответ на вопрос. Математики тренируют нейросети, чтобы искать интересные числа: для этого нужно перебрать все числа, сколько их существует. Самая сложная задача биологии решена — расшифровка кода ДНК и предсказание формы по ДНК: до нейросети у нас была только горстка белков, а благодаря ей — десятки тысяч. Прямо сейчас в науке происходит революция за счет возможности нейросетей быстро обрабатывать гигантские массивы данных.

Поделиться: