В таком случае собственного раунда финансирования от OpenAI заслуживают представители вида Drosophila
В таком случае собственного раунда финансирования от OpenAI заслуживают представители вида Drosophila melanogaster, то есть скромные плодовые мушки. Обладая микроскопическим мозгом, который почти ничего не весит, эти создания демонстрируют рефлексы уклонения от столкновений, превосходящие возможности любого беспилотного автомобиля. За долю секунды они определяют признаки движения, прогнозируют траектории и выполняют маневры. Исследования показали, что мушки рассчитывают пути спасения быстрее, чем передовые системы компьютерного зрения.
Коллективный разум и иллюзия распределенного интеллекта
Техногиганты также давно мечтают о создании "роевого разума" – системы, в которой множество простых элементов, связанных между собой, совместно справляются со сложными задачами. Такое объединение должно функционировать как единый "сверхмозг", где все компоненты участвуют в принятии общего решения. Однако, опять же, природные механизмы коллективного мышления уже существуют и действуют намного эффективнее всех созданных нами аналогов.
Колония медоносных пчел - отличный пример. Когда нужно найти новый дом, тысячи насекомых действуют как единый организм, но без какого-либо центра управления. Пчелы-разведчицы исследуют окрестности в поисках подходящих мест, а затем возвращаются в улей, где исполняют особый "виляющий танец". В их движениях зашифрована вся важная информация: на каком расстоянии находится потенциальное жилище, в какой стороне, насколько оно просторно и защищено. Другие особи считывают сигналы и тоже отправляются на разведку. В итоге колония принимает самое выгодное для выживания решение.
А что предлагает цифровой разум? Группу чат-ботов, собирающих информацию с Reddit.
Белки: чемпионы природы по работе с памятью
Еще одна сильная сторона ИИ – хранение и извлечение данных. Ученые часто измеряют интеллект способностью запоминать огромные объемы информации и находить их при необходимости. Современные нейросети используют для этого сложные технологии: векторные базы данных превращают информацию в многомерные математические модели, а механизмы "вложений" помогают программе ориентироваться в терабайтах сведений.
Обычная же белка без всяких компьютеров великолепно справляется с задачами памяти и навигации. Осенью она прячет сотни орехов в разных местах и способна найти их даже через несколько месяцев, под снегом. Более того, исследователи обнаружили, что эти зверьки используют сложные стратегии защиты своих запасов: они могут делать вид, что закапывают орех, а на самом деле прятать его в другом месте, обманывая потенциальных воров. При этом грызуны безошибочно отличают настоящие тайники от ложных – в отличие от LLM, которые часто "галлюцинируют", создавая несуществующие факты.
Что же такое "И" в ИИ?
Чему искусственный интеллект может научиться у животного мира? Во-первых, тому, что сознание – не универсальное явление. Способ навигации плодовой мушки, процесс принятия решений в пчелином улье, память белки – каждый пример представляет особый тип познания, сформированный эволюционным давлением.
Во-вторых, это заставляет нас пересмотреть базовые предположения. Как уже говорилось выше, сейчас исследователи наращивают мощность нейросетей, полагая, что огромные массивы данных и вычислительные ресурсы в конечном итоге породят аналог человеческого сознания. Но если в природе существует целый спектр различных форм мышления, почему мы верим, что именно статистическая обработка информации приведет к AGI?
Настоящее мышление воплощено в материи. Оно существует внутри живой системы, динамически взаимодействующей с окружающей средой. ИИ, напротив, предсказывает последовательности текста, а не причины и следствия.
Так достижим ли AGI? Возможно. Но если брать уроки у природы, лучше хорошенько вложиться в исследования плодовых мушек.