1

Людина вчиться краще, ніж усі машини, що існують на сьогодні

Є безліч пророцтв про те, як штучний інтелект перевершить людину, а то і стане її господарем та захопить владу над світом. Проте нині, попри помітний прогрес, зрозуміло, що машини далекі від цього. Штучні нейронні мережі копіюють лише незначну частину операцій, які наш мозок виконує за частки секунди в несвідомому режимі, такі як сприйняття та розпізнавання образів, їхня класифікація. Залишається величезний пласт того, що машини не можуть, а мозок може: виконання повільних символічних операцій, свідоме утримання уваги, формування символічних уявлень, створення експліцитних теорій світу, вміння ділитися ними з оточенням. Наш мозок легко виділяє важливе, розставляє пріоритети, виводить загальні логічні принципи — ці природні наші схильності поки недоступні машинам.

Автор виокремлює декілька важливих особливостей, які є в людини, але яких поки що бракує машинам.

Перша перевага людини — засвоєння абстрактних понять. Штучні нейромережі та алгоритми глибокого навчання в основному спираються на поверхневі закономірності в даних, вони не здатні засвоювати абстрактні поняття високого рівня так, як це робить людина. Людина легко може зрозуміти, що стілець залишається стільцем, навіть якщо в нього три ніжки, а не чотири, для штучного інтелекту це залишається складним завданням. Ми отримуємо внутрішню сутність з усього, із чим стикаємось у житті.

Друга перевага людини — ефективна обробка даних. Щоб навчитися грати на консолі Atari, нейромережі, розробленої DeepMind, потрібно мінімум 900 годин, а людині — усього 2. Аналогічна динаміка спостерігається в засвоєнні мов та ще багато в чому — поки що машини навчаються набагато повільніше за людину. Попри те, що вони можуть поглинати більше інформації, ми засвоюємо її набагато ефективніше.

Третя перевага — соціальне навчання. Ми можемо вербально передавати свої знання, повідомляти оточення про свої ментальні моделі, використовуючи невелику кількість слів. Це, поки що, за межами можливостей штучних нейромереж.

Четверте — навчання за допомогою однієї спроби. Машини, поки що, слабо інтегрують нову інформацію в наявну в них мережу знань, людина впроваджує нові знання з першої спроби та робить це легко, наприклад, починаючи відмінювати навіть вигадане слово за відомими правилами.

П’ята перевага — систематичність та мова мислення. Людина легко виявляє загальні правила, які базуються на особистісних проявах, виявляючи базові абстрактні принципи, які потім використовує в різних контекстах, роблячи підсумкові висновки. Штучні нейромережі поки що не можуть досягти такої системності та абстрактності мислення.

Шосте — компонування. Сучасним нейромережам далеко до гнучкості людського розуму. Ми можемо застосовувати знання, отримані в одній галузі, у різноманітних контекстах. Людина здатна поєднувати різні знання, рекомбінувати їх для вирішення нових завдань. Нейромережа, що перемагає людей в одній грі, не здатна рекомбінувати свої здібності для подолання людей в іншій. Спочатку наш розум робить те, що й нейромережа, — фільтрує образи та розпізнає певні патерни, але потім ми переходимо на вищий рівень ієрархії, ми робимо логічний висновок, розмірковуємо, виокремлюємо основні принципи отриманої інформації. Машини, поки що не досягли цього рівня, перехід на нього є найскладнішим завданням їхніх архітекторів.

2

Вчитися означає формувати внутрішню модель зовнішнього світу

У порівнянні з іншими живими істотами, у нас дуже тривалий період дитинства, протягом якого ми вчимося, а наш мозок споживає половину всієї енергії. Можливо, краще було б відразу народжуватися із завантаженими знаннями, необхідними нам у житті, але це неможливо через те, що для їх кодування в нашої ДНК не вистачило б місткості, яка становить приблизно 6 мільярдів бітів (750 мегабайтів), що можна порівняти з місткістю середнього USB-накопичувача. Автор вказує на парадокс — ДНК як креслення нашого тіла містить набагато менше інформації, ніж реальні ми з 86 мільярдами нейронів та тисячами трильйонів зв’язків між ними. Місткість реального мозку перевищує місткість геному мінімум у 100 тисяч разів. Така складність досягається через «доробку креслень» за допомогою навчання.

Деан визначає здатність вчитися, як здатність формувати внутрішню модель зовнішнього світу, створювати підсвідому симуляцію, ментальну карту як у природних, так і в штучних нейронних мережах. Наш мозок створює величезну кількість таких моделей для всього, що пізнає: для місць, рухів, мовлення, об’єктів та взаємодій із ними, для людей та їхньої поведінки.Завдяки цим моделям ми можемо створювати реалістичні симуляції реальності у вигляді фантазій та снів. Ми свідомо створюємо гіпотези, що ґрунтуються на спостереженнях, а самі спостереження ґрунтуються на найбільш імовірних інтерпретаціях.