Современная истерия вокруг искусственного интеллекта, с предсказаниями технологических руководителей о сверхинтеллекте к 2026 году и прорывами в продлении жизни, основана на фундаментальной ошибке: ошибочном убеждении, что продвинутое языковое моделирование равнозначно истинному интеллекту. Хотя мощные ИИ-инструменты, такие как ChatGPT и Gemini, впечатляют, они работают по принципу, принципиально отличающемуся от человеческого мышления — и масштабирование этих систем дальше не волшебным образом устранит этот разрыв.
Иллюзия интеллекта
В основе сегодняшнего бума ИИ лежат «большие языковые модели» (LLM). Эти системы превосходно выявляют статистические корреляции в огромных наборах текстовых данных, позволяя им предсказывать наиболее вероятный результат, учитывая запрос. По сути, это сложные машины для сопоставления с образцом, а не мыслящие сущности. Это критическое различие. Нейронаука ясно демонстрирует, что человеческое мышление в значительной степени независимо от языка; мы используем язык для коммуникации мыслей, но язык — это не то же самое, что и сама мысль.
Ажиотаж предполагает, что простое увеличение количества данных, поступающих в еще более мощные компьютеры (чипы Nvidia, в частности), приведет к достижению «общего искусственного интеллекта» (AGI) — ИИ, способного выполнять любую интеллектуальную задачу, которую может выполнить человек. Однако это предположение научно сомнительно. LLM — это инструменты для эмуляции коммуникации, а не для воспроизведения отдельных когнитивных процессов мышления и рассуждения.
Язык: инструмент, а не источник мысли
Недавние исследования в нейронауке подтверждают это. Исследование 2023 года, опубликованное в журнале Nature Фёдоренко, Пиантадоси и Гибсон, подчеркнуло, что язык является, прежде всего, инструментом коммуникации, а не предпосылкой для мышления. Люди с тяжелыми языковыми нарушениями все же способны заниматься сложным рассуждением, решением проблем и даже формальной логикой. Визуализация мозга показывает, что когнитивные действия активируют отдельные нейронные сети от тех, которые используются для языковой обработки.
Представьте младенца: задолго до развития языка младенцы исследуют, учатся и формируют теории о мире посредством наблюдения и экспериментов. Они думают без языка, демонстрируя, что познание предшествует и существует независимо от языковых способностей. Это не спекуляция; это наблюдаемая реальность.
Эффективность коммуникации, а не созидания
Человеческие языки развивались для эффективности: они предназначены для четкой и лаконичной передачи идей. Это объясняет, почему различные языки имеют общие черты, которые отдают приоритет простоте производства, обучения и понимания. Язык улучшает познание, облегчая обмен знаниями, но он не создает эти знания.
Если лишить язык, мы все равно можем думать, рассуждать и воспринимать мир. Устраните язык из LLM, и он рухнет в бессмысленность. ИИ может оперировать только в рамках данных, на которых он был обучен; он не может генерировать по-настоящему новые мысли.
Пределы масштабирования
Даже некоторые представители ИИ-индустрии признают это ограничение. Ян ЛеКун, ведущий исследователь ИИ, недавно покинул Meta, чтобы основать стартап, специализирующийся на «моделях мира» — системах, предназначенных для понимания физического мира посредством постоянной памяти и планирования, а не только языка. Другие эксперты теперь определяют AGI не как масштабирование языковых моделей, а как воспроизведение «когнитивной универсальности и компетентности хорошо образованного взрослого».
Однако даже этот более тонкий подход сталкивается с фундаментальной проблемой. ИИ, который может точно имитировать человеческое познание, все равно не обладает способностью к истинным парадигмальным сдвигам. Настоящие научные прорывы не возникают в результате итеративного анализа данных; они возникают из неудовлетворенности существующими рамками, из способности представлять идеи, выходящие за рамки текущего понимания.
Машина с мертвой метафорой
Как утверждал философ Ричард Рорти, прогресс часто приходит из отказа от «мертвых метафор» — устаревших способов мышления, которые больше не служат нам. ИИ-системы, по самой своей природе, не способны на этот вид творческой неудовлетворенности. Они могут перекомбинировать существующие знания, но не могут генерировать по-настоящему новые парадигмы, потому что они застряли в словарном запасе своих тренировочных данных.
В заключение, хотя ИИ, несомненно, продолжит совершенствоваться в задачах, для которых он предназначен, обещание сверхинтеллекта остается научной фантазией. Человеческий интеллект заключается не в обработке данных; он заключается в способности к оригинальному мышлению, движимому любопытством, неудовлетворенностью и способностью представлять то, чего еще не существует. Этого не может воспроизвести ни одна языковая модель, какой бы большой она ни была.
