От данных к мудрости. Путь к AGI и ASI - страница 3

## Применение к искусственному интеллекту

Применяя эту идею к искусственному интеллекту, можно предположить, что для того, чтобы система по-настоящему обучалась, ей нужно проходить весь этот опыт самостоятельно. Недостаточно просто сказать ИИ «это действие хорошее, а это плохое». Система может начать действовать в соответствии с этими правилами, но для нее это не будет иметь глубокого смысла. Достаточно небольшого изменения в программе, и все эти правила могут быть стерты.

В отличие от этого, когда человек проходит через какой-то опыт, даже если он «теряется» в какой-то момент, основные принципы все равно остаются в нем, потому что они связаны с множеством событий и переживаний. Частицы этих принципов он может обнаружить в различных мыслях и ситуациях. Мысль как бы «рассеивается», начинает «жить» везде. Она децентрализована по различным участкам памяти и мыслительных процессов.

Можно предположить, что алгоритмы искусственного интеллекта могли бы работать аналогичным образом. Если просто дать алгоритму набор правил, это приведет к одному результату. Но если дать алгоритму возможность самостоятельно исследовать, корректировать свои действия, моделировать различные ситуации и проходить через них, это может привести к совершенно другому уровню понимания.

На данный момент сложно говорить о «понимании» в контексте искусственного интеллекта, так как современные системы ИИ не обладают сознанием в том смысле, в каком им обладают люди. Тем не менее, нам нужно готовиться к возможности создания более продвинутых форм ИИ, способных к более глубокому «пониманию» мира.

Интересно отметить, что если мы создадим несколько алгоритмов и позволим им развиваться самостоятельно, они, вероятно, пойдут разными путями, будут давать разные ответы и исследовать разные «территории». Однако, если направлять их к одинаковым принципам, в конечном итоге они могут прийти к единой точке – к своего рода «мудрости», если мы будем учить их мудрости.

Как и у людей, пути к этой мудрости могут быть разными. Некоторые алгоритмы могут прийти к ней быстрее, другие – медленнее. Одни могут идти прямым путем, другие – окольными. Для одних может потребоваться моделирование «невероятных трагедий», для других – более спокойный и размеренный путь развития.

Если мы сможем создать такой путь развития для ИИ, позволим алгоритму самостоятельно осознавать и интерпретировать информацию, научим его видеть эти принципы в различных контекстах и создадим эту децентрализацию мыслей, то, вероятно, мы сможем создать ИИ, обладающий истинной мудростью.

## Понимание и возраст

Представьте ситуацию, когда вы объясняете ребенку какие-то правила и нормы поведения. Ребенок может искренне сказать: «Да, я понял». Теперь представьте, что вы говорите то же самое взрослому, мудрому человеку. Насколько будут отличаться их «понимания»?

Многие из нас сталкивались с ситуацией, когда мы что-то объясняли человеку, он говорил «Да, я понимаю», но мы в тот же момент осознавали, что на самом деле он ничего не понял. Что он не осознал того, что мы пытались до него донести.

Эта разница в понимании часто связана с уровнем жизненного опыта. Например, если спросить пожилого человека, о чем он жалеет в жизни, он, вероятно, скажет, что жалеет о том, что не проводил достаточно времени с семьей, не уделял внимания своим желаниям, не делал чего-то важного, что нужно было сделать. Во взрослом состоянии человек понимает, насколько важно не упускать ни одного момента в жизни. Но если он попытается объяснить это ребенку, тот, скорее всего, не поймет. И не поймет не потому, что не понимает слова – он может согласиться с этим на словах, но не поймет по-настоящему.