Искусственный интеллект учится мыслить по-человечески

Исследование больших языковых моделей (LLM) показало, что популярные ИИ-системы от OpenAI и Google самостоятельно организуют информацию неожиданным образом, хотя их этому специально не обучали, сообщает The Independent.

Авторы работы — специалисты Китайской академии наук и Южно-Китайского технологического университета — пришли к выводу, что такие модели «обладают глубоким сходством с тем, как люди формируют понятия». Это опровергает распространённое мнение, будто искусственный интеллект лишь воспроизводит ответы, распознавая шаблоны.

В ходе эксперимента ChatGPT-3.5 от OpenAI и Gemini Pro Vision от Google попросили выполнить задание на поиск лишнего объекта. В результате модели создали 66 концептуальных измерений для классификации предметов.

«Эти измерения можно было понять и описать, что указывает на формирование у языковых и мультимодальных моделей представлений, схожих с человеческими», — отметили исследователи.

«Это серьёзный аргумент в пользу того, что хотя эти представления не идентичны человеческим, они имеют общие основы и отражают ключевые черты нашего понимания мира».

Учёные надеются, что их результаты помогут создать ИИ с более «человеческими» когнитивными способностями — такой, который сможет лучше сотрудничать с людьми.

Биокомпьютеры: следующий шаг эволюции ИИ

Между тем в мире уже разрабатываются системы, ещё более близкие к человеческой природе. Например, австралийский стартап недавно представил первый в мире коммерческий биологический компьютер на основе живых клеток мозга.

Система Cortical Labs — это «тело в коробке»: её основу составляют выращенные в лаборатории нейроны, размещённые на кремниевой пластине и способные принимать и передавать электрические сигналы.

По словам разработчиков, сочетание биологии и электроники позволяет им обучаться и адаптироваться гораздо быстрее обычных компьютеров. Уже на раннем этапе 800 тысяч нейронов человека и мыши самостоятельно освоили игру Pong.

Как сообщается в статье журнала Cell, нейроны демонстрировали признаки сознания при взаимодействии с игровой средой.

«Мы объединяем биологию с классическими вычислениями, чтобы создать универсальную обучающую систему, — говорится на сайте компании. — Нейрон самонастраивается, обладает почти бесконечной гибкостью и является продуктом четырёх миллиардов лет эволюции».

Исследование, подробно описывающее работу ИИ, под названием «Human-like object concept representations emerge naturally in multimodal large language models» («Человеко-подобные представления об объектах возникают естественным образом в мультимодальных языковых моделях»), опубликовано в научном журнале Nature Machine Intelligence.

Что дальше?

Эти открытия ставят перед наукой новые вопросы. Если ИИ уже способен самоорганизовывать информацию, как люди, то где граница между машинным и человеческим интеллектом? И сможет ли биологический компьютер превзойти традиционные алгоритмы, переняв пластичность живого мозга?

Возможно, в ближайшие годы нас ждёт появление гибридных систем, сочетающих скорость вычислений с интуитивным мышлением. А это, в свою очередь, может привести к революции не только в технологиях, но и в нашем понимании сознания.