Интеллект-стек 2023 - страница 29
Бесконечное развитие требует интеллекта
Эволюция заключается в бесконечном развитии, open endedness61, в выходящем на множество различных масштабов вещества и масштабов времени непрерывном познании62. Эволюция глубоко физична, по мере эволюции растёт сложность эволюционирующих систем63 и появляется всё более и более сильный интеллект.
Умность/интеллектуальность появляется в ходе эволюции как раз как средство для ускорения бесконечного развития, для бесконечного прироста видов мастерства агентов (животных, людей, а дальше технических систем и гибридных коллективов из людей и оборудования, включая датацентры с AI), бесконечного прироста в классах проблем, которые научилось решать человечество как коллективный агент. Интеллект невозможные ранее задачи (типа полёт по орбите в космосе вокруг Земли или общение по видеосвязи) превращает во вполне решаемые.
Проекты, где требовались наборы старых навыков и умений большинства людей, старое мастерство, стремительно теряют актуальность – к ним прилетают «сбоку» (из других отраслей) подрывные технологии, и эти проекты заканчиваются. Телеграф вдруг исчезает, и людям с мастерством телеграфиста нужно вписываться в новые проекты, отращивать себе новое современное мастерство – самое разное, часто никак с телеграфом не связанное. В этот момент никакой интеллект им не будет лишним, ибо сила интеллекта определяет скорость обучения новому мастерству. Если интеллект низкий, то к моменту достижения нужного уровня мастерства нужда в этом виде деятельности может отпасть. Если интеллект у человека высокий, то обучение новой деятельности пройдёт быстро, и останется ещё время это мастерство использовать (а потом всё равно нужда в этом виде деятельности отпадёт).
Интеллект тем самым проявляется на задачах, которые не встречались в момент его создания – неизвестны ни самому интеллекту, ни создателю или этого интеллекта (если речь идёт об аппаратуре – мозге людей или программно-аппаратном комплексе AI), ни учителю этого интеллекта (если речь идёт о предобучении аппаратуры – и людей, и AI). Родители не знают, с какими проблемами в ходе бесконечного развития столкнётся их ребёнок, учителя не знают, с какими проблемами столкнётся их ученик, разработчики робота не знает, с какими проблемами столкнётся их робот.
Замерять решение человеком или компьютером (или многими людьми со многими компьютерами) задач какого-то одного узкого класса, чтобы определить силу их интеллекта – неправильно. Нужно замерять способности (broad abilities) к освоению новых предметных областей, то есть скорость приобретения мастерства/skills в решении проблем в этих предметных областях.
Беря за основу вот эту диаграмму, François Chollet предлагает определять следующие уровни интеллекта по линии универсальности проблем/задач, которые он может научиться решать:
• полное отсутствие интеллекта: точно заданные образцы задачи. Заполнение точно известной компьютерной формы значениями, которые берутся из точно известных мест. Переноска заготовок от одного определённого станка к другому определённому станку.
• локальная генерализация aka robustness: обработка точки в более-менее плотно заданном вероятностном распределении задач – adaptation to known unknowns within a single task or well-defined set of tasks. Заполнение анкет разной формы (все возможные формы анкет известны заранее). Переноска заготовок между разными станками (между какими – известно заранее). Это подмастерье.