Интеллект-стек 2023 - страница 35

• 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.

В принципе, огромное число проблем можно решать просто методом перебора разных вариантов решения (оставим вопрос о качестве воображения, чтобы предлагать достаточное число и разнообразие вариантов). Этот метод перебора называется методом проб и ошибок. Это основной метод работы многих и многих людей, tinkering/возня как в «он возится с автомобилем», это подчёркивается в книге Нассима Талеба «Антихрупкость». Но возня/«метод проб и ошибок» срабатывает увы, за огромное время и с потреблением огромных материальных ресурсов. Ещё ведь придётся найти то, что нужно будет перебирать, заранее ведь это тоже неизвестно – и перебирать приходится по огромным цепочкам создания. Вы бы догадались, что антибиотики помогают против бактерий в те времена, когда само понятие бактерии было ещё неизвестным? Проблема поиска антибиотиков не могла быть даже поставлена! Догадались бы, что надо использовать радиотриод в качестве логического элемента в вычислительной машине времён Бэббиджа, чтобы получить электронно-вычислительную машину, а не механо-вычислительную или пневмо-вычислительную? Время «возни» можно резко сократить, если возиться с какими-то уже известными из культуры предметами (например, «возиться с микропроцессором», а не возиться с очищенным кремнием в надежде, что в итоге этой возни появится какой-то компьютер, или возиться с разными сортами стали, в надежде, что когда-то из этой возни появятся огромные стальные ракеты Starship и Super Heavy. Нет, «с чем возиться» в методе проб и ошибок тоже зависит от уже накопленного человечеством знания.