Почему искусственный интеллект еще долго не заменит естественный

— Что мешает создать сильный искусственный интеллект?

Исторически сложилось так, что науки, такие как физика и химия, становились более продвинутыми, когда они начинали использовать математическое описание. Этот переход позволил предсказать и моделировать явления, например химические свойства и полеты ракет, без необходимости экспериментирования. Математика не универсальное решение, а язык науки, позволяющий формулировать регулярные описания процессов в различных областях. Этот аппарат дает возможность создавать алгоритмы для предсказаний.

Искусственный интеллект официально еще не создан, но его вполне заменяют нейросети. В связи с этим назревает потребность введения правовой базы для регулирования искусственного интеллекта (ИИ, AI). Этого мнения придерживаются не только частные эксперты (С. Шарыпова, юрисконсульт «ЭБР»), но и Минцифры (А. Шойтов, замминистра). Более того, работы над законопроектом уже ведутся, одним из направлений регулирования является обезличивание данных.

Такое понимание позволяет программистам видеть возможные проблемы в реализованных решениях, уметь правильно тестировать программы и осознавать, что может идти неверно. Фундаментальное обучение на базе классических математических дисциплин считается ключевым элементом для формирования такого мышления, особенно на начальных этапах бакалавриата.

Б.В: Теории академика К.А. Анохина и профессора Д.И. Дубровского рассматривают трехуровневую структуру интеллекта: физический субстрат (нейроны или процессоры), сеть (так называемый коннектом, или системы вычислений в компьютере) и метауровень — когнитом, на котором возможно формирование субъективного опыта или разума.

Я, например, не верю, что искусственный интеллект сам сможет создать AGI, — ведь и калькулятор не стал компьютером. Хотя в семидесятые, когда калькуляторы стали выпускаться массово, в Америке проходили шествия учителей, пугавших население тем, что эти новые машины уничтожат учебный процесс, а ученики потеряют способность считать и мыслить. Типичный пик хайпа! Калькуляторы, к счастью, мир не захватили, хотя они считают лучше, чем любой человек.

В МГУ на факультете вычислительной математики и кибернетики акцентируется внимание на фундаментальности образования, несмотря на критику в адрес излишнего углубления в математический анализ, алгебру и доказательства теорем. Этот подход объясняется стремлением формировать у студентов правильное алгоритмическое мышление. Необходимо, чтобы будущие специалисты понимали разницу между доказанным и просто правдоподобным, осознавали границы и надежность своих алгоритмов.

— Что лежит за пределами технологии?

Подход к определению общего ИИ и его возможностей скорее связан с философскими и религиозными категориями, такими как понятие человеческого сознания и свободы воли. Сегодня многие разработчики технологий искусственного интеллекта имеют фундаментальное образование в математике, что порождает вопросы о правильности направления их исследований по общему, или сильному, ИИ. Возможно ли достичь AGI, опираясь только на математику?

Документа пока нет в свободном доступе, поэтому остается только предполагать, какие именно нормы будут в него входить. С некоторой вероятностью можно утверждать, что регулированию будет подлежать обработка данных и их обезличивание. В контексте этого Софья Шарыпова считает особенно важным урегулировать вопрос работы с биометрическими данными, в том числе систем распознавания лиц.

Обеспечивать актуальность и профессионализм выпускников в мире, где технологии быстро меняются, — сложная задача для образовательных учреждений. Многие студенты стремятся к изучению популярных языков программирования и технологий, чтобы быстро интегрироваться в рынок труда. Однако эти навыки релевантны лишь несколько лет, после чего технологии могут измениться.

При этом механизм перехода от простых нейронных сетей к сложным когнитивным обобщениям и моделям, которые формируют личность, остается неясным. Также вызывает интерес вопрос о наличии субъективного опыта у разных живых существ и исследование генезиса этого опыта. Неясно, сможем ли мы понять эти процессы при помощи математики или других научных методов.

В.Ф: Вопрос о природе сознания волнует ученых и философов испокон веков. Сравнивая изучение мозга с наблюдением за работой компьютера, можно сделать вывод, что попытка анализировать электрическую активность нейронов аналогична попытке понимания логики компьютера через наблюдение за его электрическими сигналами. Изучая только физические процессы в мозге, сложно понять логику мышления или сущность сознания.

Современное образование старается обучить студентов накоплению знаний и навыков поиска информации. Ключевой момент — настройка баланса между классическими методами обучения и современными технологическими средствами. Например, несмотря на наличие калькуляторов и мобильных устройств, школьникам все еще важно учиться считать столбиком для понимания основ математики. Однако количество практических заданий, таких как решение квадратных уравнений, следует оптимизировать, чтобы ученики ощущали глубинный смысл материала, а не механически решали задачи.