Цель всей деятельности по усилению интеллекта как людей, так и машин создать сверхчеловеческий универсальный интеллект за пределами человеческой экстремальной силы/универсальности/генерализации/generality. Такой интеллект сможет решить те классы задач, которые человечество пока не научилось решать. Такой интеллект экстремальной силы/универсальности не только сможет помочь людям стать биологически бессмертными, наладить межпланетные и межзвёздные путешествия (это задачи, которые нам могут прийти в голову прямо сейчас), но и в рамках бесконечного развития сможет поставить интересные проблемы, чтобы их решать и тем самым продолжить эволюцию за пределы чисто человеческой мечты. Особо обратим тут внимание, что универсальный машинный интеллект тут не представляется обязательно антропоморфным/парохиальным/земным, также не предполагается «видовое противостояние» между «биологическим видом человека» и «технологическим видом AGI». Нет, мы считаем, что люди друг с другом, а теперь и с компьютерами живут в симбиозе. Но оставим эти рассуждения философам.
Конечно, как любая сложная система (помним, что интеллект мы рассматриваем как мастерство познания в незнакомой ситуации) интеллект имеет ещё множество других характеристик кроме общности. Из наиболее интересных тут являются характеристики вменяемости/persuadability как мера изменений, нужная для рационального изменения поведения системы66. Невменяемые часы придётся переделать, кошку можно надрессировать, а людям (и вот сейчас AI) можно что-то сказать и они изменят поведение. Дальше по этой линии идёт обсуждение prompt engineering67 и даже нейролингвистического программирования/neuro-linguistic programming68 (при этом обращение нейролингвистического программирования к «бессознательному» сегодня считают просто учётом характера человеческой нейросети, распознающей какие-то паттерны и реагирующей на эти паттерны).
Интеллект определяет скорость обучения новому мастерству
Основные отличия человеческого интеллекта от машинного интеллекта представлялись ещё несколько лет назад ровно в степени его общности/универсальности/generality, поэтому отсылка к интеллекту, который «такой же умный и вменяемый, как человек» обозначалась как artificial general intelligence. Сначала считалось, что general это примерно «умный как человек-школьник». Поэтом незаметно стало считаться, что это «умный как средний человек», потом «умный как средний профессор», потом «умнее человека». После чего оказалось, что технология больших языковых моделей даёт достаточную степень общности в предметных областях (но не в типах решаемых проблем!), чтобы вот это AGI превратилось в просто AI как указание на «машинное происхождение». Заодно оказалось, что AI при помощи технологии больших языковых моделей69 не учится действовать в мире как Маугли, взаимодействуя с теми объектами окружающего мира, что случайно встретятся в природе. Нет, познание мира большими языковыми моделями проходит так же, как у людей: их «насильно встречают» с описаниями самых разных частей мира, имеющихся в текстах. Грубо говоря, большие языковые модели учатся так же, как и люди «в школе, в университете, читая книжки». Люди и AI для получения своего интеллекта «с нуля» знакомятся с огромным объёмом книжного знания, а не просто ощупывают и осматривают окружающий мир. Разница только в том, что AI знакомится с огромным объёмом текста «по всем наукам», а человек знакомится с небольшим объёмом текста по избранным предметам, а потом добирает специализации в конкретной предметной области уже после вуза и школы.
Мы хотим специально организованным предобучением примерно бакалаврского уровня усиливать человеческий интеллект, повышая степень его широкой универсальности/генерализации/flexibility, хотя это на ступеньку меньше, чем «теоретическая» человеческая экстремальная универсальность.
При этом мы не будем забывать о ходе на универсальность через симбиоз человека с компьютерами, то есть ходе на киборгизацию, включение экзокортекса. Скажем, человек обладает биологически плохой памятью и в силу этого сниженным интеллектом но ведение дневника даже на бумаге и тем более в компьютере поможет помнить много и неограниченно долго. Библиотека с полнотекстовой поисковой системой ещё лучше решает проблему с памятью. Человек медленно умножает десятизначные числа инструмент-калькулятор ему в этом поможет, а программируемый калькулятор как внешний вычислитель (инструмент!) и подавно. Человек с книгой и калькулятором сможет научиться решать задачи, требующие памяти и вычислений быстрее, чем человек без книги и калькулятора. Человек с книгой и калькулятором тем самым будет умнее человека без книги и калькулятора. А человек с современным даже не компьютером, а дата-центром умнее, чем человек с книгой и калькулятором. А группа людей со множеством дата-центров вообще оказывается умнее всех одиночек с компьютерами. Вы поняли идею: мы не верим в усиление чисто человеческого интеллекта, поэтому предобучать будем сразу людей с их компьютерными экзокортексами. Отдельный вопрос, что тут происходит с вменяемостью: если группе людей дать много разных инструментов (например, баллистических ракет с ядерными боеголовками), то вероятность того, что вы рационально уговорите их изменить своё поведение, неожиданно может снизиться, а не увеличиться.
Chollet даёт вот такую диаграмму, определяющую интеллект:
По этой функциональной диаграмме интеллект/интеллектуальная система создаёт умение что-то делать как отдельное мастерство/умение/прикладное_знание/«программу скилла», и уже это мастерство/умение решает каждую отдельную задачу, потихоньку превращаясь в нетрудный для выполнения навык («автоматизируясь» через большое число повторений, уходя в бессознательное и освобождая ресурс внимания). Интеллект это вычислитель со способностью выработать мастерство/умение, переходящее постепенно в навык, то есть исполняющееся без сознательного к нему внимания. Не можешь чему-то научиться за приемлемое время это тебе не хватает интеллекта, какого-то входящего в состав интеллекта мыслительного мастерства!
Котёнок может быть очень умным для котёнка, но не способным научиться играть на рояле. Поэтому у котёнка мы считаем интеллект слабым по сравнению с человеком (но сильным по сравнению с рыбой). Если человек оказывается неспособным научиться играть на рояле, неспособным научиться математике, неспособным научиться операционному менеджменту, и так далее по всем видам задач мы его не будем считать очень умным, откажем ему в интеллекте. Люди-мнемоники в цирке умеют в уме умножать десятизначные цифры, в этом они не хуже калькулятора. Или помнить бессмысленный длинный текст, не хуже книжки. Мы их не считаем особо умными, если они не демонстрируют, что они могут выучиться чему-то ещё. Калькулятор или книжку мы не ценим за их интеллекты.
Если человек постоянно демонстрирует способность освоить какую-то новую предметную область (универсальность! Сила интеллекта в его универсальности: скорости освоения самых разных новых задач!), поднимая и поднимая сложность решаемых им проблем, мы говорим, что у этого человека сильный интеллект. Если человек научился решать один класс задач, но не в состоянии выучиться чему-нибудь ещё, интеллект его будет считаться слабым (неуниверсальным! Малая скорость освоения нового, времени на новое требуется столько, что жизни не хватает!) независимо от того, насколько сложны те немногие задачи, которым этот человек смог научиться. Этот человек может считаться уникумом, артистом цирка, рекордсменом Гиннеса но не обладателем сильного интеллекта.
Интеллект связан с универсальностью в части классов решаемых задач и скоростью обучения их решать, а также с вменяемостью как способностью изменять своё поведение рациональным образом на основе получения информации из текста (речи, книги, выдачи компьютера). Единственный способ подтвердить интеллект это демонстрировать, что ты научаешься решать всё более и более сложные новые проблемы, а также внимаешь рациональным аргументам для изменения своего поведения. Например, научиться арифметике, потом высшей математике, потом инженерным вычислениям, потом вычислениям универсальных алгоритмов, и так далее до бесконечности усложняя и меняя виды проблем, классы задач и исправляя ошибки, если на них тебе указывают. Если ты просто демонстрируешь решение одного класса задач, вновь и вновь решая арифметические задачи и не двигаясь дальше, не исправляя ошибки и не реагируя на аргументы, то интеллект не будет задействован, он так и будет считаться слабым, «достаточным только для арифметики» и «механическим в своих проявлениях» по линии вменяемости.
⠀
Интеллект врождённый и приобретённый
Сам Chollet предлагает шкалу универсальности в решении разных классов проблем как силы интеллекта использовать для оценки систем сегодняшнего машинного/искусственного интеллекта. Люди не работают голыми мозгами в разработке чего бы то ни было, они задействуют компьютеры системы автоматизации проектирования, программы имитационного моделирования, нейронные сети как универсальные аппроксиматоры и т. д. В своей работе по измерению силы интеллекта Chollet выделяет такие подсмотренные у человеческих младенцев элементарные функции как
умение выделить объект по связности в его представлении в окружающем мире,
отслеживать этот объект в мире при его перемещениях,
отслеживать влияние объектов друг на друга,
умение преследовать какую-то цель,
умение считать,
какие-то умения в области геометрии и топологии типа распознать симметрию в объекте, или выделить прямую линию или прямой угол.
⠀
Эти врождённые способности как частное мыслительное мастерство (а интеллект, как мы помним, состоит из широких/трансдисциплинарных способностей!) и составляют по его мнению «аппаратную» основу человеческого интеллекта, остальному люди учатся с использованием этих врождённых способностей. Другие исследователи соглашаются, что какие-то функции у человека как носителя сильного/широкого интеллекта реализованы аппаратно лучше и связывают их со сложной структурой мозга, которая оказывается связана ещё и с генами, кодирующими microRNA70. Геном это тоже «софт», который «исполняется», приводя к разворачиванию полноценного человеческого мозга (или осьминожного мозга, хотя там интеллекта меньше, но больше, чем у мозга тараканов аппаратура таки важна!). А затем на этой аппаратуре реализуются те или иные «виртуальные аппаратуры», алгоритмы интеллекта. Как любят повторять специалисты по компьютерным архитектурам, «граница между программным и аппаратным обеспечением обычно размыта».
Мы согласны с Chollet, что у выросшего в цивилизованном мире человека интеллект состоит из:
врождённых способностей/мыслительного мастерства, которые «аппаратно» имеются в мозгу человека и определяются генетически, являются результатом биологической эволюции. Эти врождённые способности могут быть использованы как основа для дальнейшего усиления интеллекта через предобучение трансдисциплинарным рассуждениям. Простые тесты из набора IQ должны быть связаны именно с врождёнными способностями, хотя на деле это и не соблюдается. Врождённые способности определяются генетически, и не так много можно сделать, чтобы их усилить обучением, хотя мозг пластичен и в какой-то мере может менять свою структуру для упрощения решения каких-то часто встречающихся задач. Кошку не научишь читать, сколько ни учи, речь об этом. Человека тоже научить можно явно не всему. В любом случае, речь идёт об интеллекте, именно поэтому про детей с большим IQ говорят «талантливый в одном будет талантлив и в другом», это прямо совпадает с определением сильного интеллекта: «универсальный талант», а не «талант к одному классу задач». Это и есть тот самый «фактор G», фактор самых общих способностей к обучению, доступных человеку. Дальше можно обсуждать, насколько это должно сопровождаться какими-то другими наследуемыми способностями. Например, усидчивость оказывается связана с талантом71: кому-то скучно потратить на какое-то действие 10 часов, а кому-то нет и вот этот второй при том же интеллекте вдруг получает дополнительное преимущество, его нейронная сетка научится что-то делать лучше при той же аппаратуре, и это тоже наследуемое свойство!
Выученных/приобретённых способностей/мыслительного мастерства, получаемых предобучением каким-то трансдисциплинам. Приобретённое мыслительное мастерство отличает людей с хорошим образованием от людей с плохим образованием: они оказываются «более талантливыми» (потому как правильно образованы, а не потому образованы, что оказались более талантливы!). Люди с хорошим образованием могут потом выполнить быструю подстройку своих знаний под новый проект, быстро освоить новое мастерство, разобраться с новым делом. А то и без подстройки: если окажется, что речь идёт об использовании каких-то универсальных умений (трансдисциплин), то и без подстройки можно справиться. А с плохим образованием люди тоже могут разобраться с новым делом, но это происходит медленно, их интеллект слабей. Почему медленно? Потому что им приходится не просто подстраивать свои знания, им приходится ещё для этого и дополнительно предобучаться, часто очень неоптимальным образом, без использования трансдисциплин как накопленного цивилизацией опыта предыдущих поколений. Представьте, что взрослый дикарь приехал из джунглей, где он только охотился и собирал растения. Сколько времени ему нужно потратить, чтобы стать инженером? Он даже в вуз пойти сразу не сможет, ведь у него не будет даже школьных знаний! Речь сразу идёт о многих годах, которые люди тратят на обучение трансдисциплинам. Это ничем не отличается, по большому счёту, от обучения нынешних версий AI, которых сначала долго и много учат «в школе», чтобы получить «большую языковую модель» (large language model, это обучение pretraining), затем обучают их более узким предметным областям (это finetuning), и только затем уже обучают совсем узким условиям ситуации, давая им какое-то задание с подробным описанием (in context training, prompt engineering).
Отдельно нужно обсудить: а можно ли вот так накапливать знания, передавая их от чему-то самостоятельно научившихся людей и AI к ещё не научившимся, да ещё и не лично, а через главным образом разные тексты с редкими картинками (даже не видео)? Можно ли целенаправлено провести «предобучение» для людей, грубо говоря, не заставлять их сразу «жить и работать», а обучая в школе и вузе? Или же каждый человек должен накапливать все знания «на опыте жизни», как-то самостоятельно? Были проделаны эксперименты, показывающие, что передача знания от поколения к поколению вполне возможна, и эта передача идёт на естественном языке, которого оказывается вполне достаточно. Необязательно учиться всему «с полного нуля», набивать себе собственные шишки на собственных неудачах, теряя на это много времени, можно получить опыт современников или даже предыдущих поколений из культуры, в том числе получить нужное знание через текст72 и сразу начинать приобретать новый опыт, которого ещё не имели предыдущие поколения исследователей мира, предыдущие поколения инженеров, менеджеров, предпринимателей. И ровно то же самое происходит с искусственным интеллектом, все современные «умные чат-боты» учатся на огромных наборах текстов прежде всего.