• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Человеческий мозг против искусственного интеллекта

5 преимуществ людей перед машинами

«Мой создатель» 2020 год

В связи с постоянным развитием систем искусственного интеллекта (ИИ) и совершенствованием алгоритмов машинного обучения в обществе нарастает вполне обоснованный страх за будущее человечества. Что если нас ждёт будущее как в фильме «Терминатор»? Машины уже управляют нашими домами, следят за нами на улице, работают в сфере услуг. Что если они решат взбунтоваться… Однако не стоит волноваться: десятки исследований доказали, что человеческий мозг во многом опережает даже самый умный искусственный интеллект. В чём именно — IQ.HSE рассказали студентка ОП «Журналистика» НИУ ВШЭ Ульяна Сироткина и психофизиолог, аспирант НИУ ВШЭ, автор научно-популярного комикса об улучшении памяти Полина Кривых.

Абстрактные понятия

Наверняка у вас есть знакомый со слабым зрением, который хоть однажды рассказывал, как принял пакет за кошку или прохожего за столб. Однако первое ошибочное впечатление рассеялось в результате повторной обработки образа при более детальном рассмотрении предмета. В итоге и пакет, и прохожий были распознаны. Человек способен ставить под сомнение свои впечатления и умозаключения, что позволяет обрабатывать абстрактные понятия: мы можем совершить ошибку в определении, но в результате корректировки приходим к истине.

Для искусственного интеллекта усвоение абстрактных понятий — настоящее испытание, часто непосильное. Любые изменения внешних характеристик объекта могут привести к ложной идентификации. Например, человек сможет распознать женские туфли, даже если шпилька изогнута причудливым образом, а к носку прикреплены перья; алгоритм — нет. 

Именно поэтому сайты используют капчи — последовательности букв и цифр — для верификации. Человек сможет различить очертания замаскированного символа и правильно вписать его в поле. Для машины малейшее отклонение от исходно запрограммированного образа буквы или цифры создаёт непреодолимое препятствие для идентификации.

Научение через взаимодействие

Люди, в отличие от машин, охотно делятся друг с другом информацией: сообщают последние новости, объясняют дорогу до магазина, пересказывают прогноз погоды. В результате осознанного проговаривания, во-первых, улучшается собственное понимание концепции (наверняка вы замечали, что глубже вникаете в материал, когда пытаетесь объяснить его кому-то). Во-вторых, другой человек получает новые сведения, которые находят отклик в его личном опыте. 

Искусственный интеллект учится иначе — путём многоуровневой рефлексии — обращения к своим ошибкам и удачным действиям. Она циклически повторяется много раз. Так ИИ корректирует и развивает установленный алгоритм, если находит ошибки во время апробации, но не может делиться полученной информацией с другими устройствами. То есть машины — полные индивидуалисты в процессе научения.

Научение через обработку информации

В некоторых африканских общинах дети слышат речь всего несколько десятков часов в год (по сравнению с сотнями и даже тысячами в европейских семьях), однако это не мешает им эффективно усвоить родной язык за первые годы жизни. Для искусственного интеллекта недостаточно такого объёма информации: необходим огромный массив данных и долгое время для того, чтобы машина овладела самыми минимальными базовыми речевыми навыками. Другими словами, ИИ поглощает много информации и извлекает из неё мало пользы. Зато человеческий мозг работает совершенно иначе — он умеет выжимать максимум из минимума.

Систематизация знаний о мире

Нотные тетради, математические формулы и сборники грамматических правил доказывают, что человек способен систематизировать разрозненные абстрактные явления внешнего мира. В случайной последовательности мы можем найти закономерность, вывести общий принцип, по которому сможем составить аналогичный ряд в будущем.

Люди способны описать практически любое физическое явление с помощью абстрактных систем знаков — математических формул — а затем собрать их в упорядоченные системы по определённому признаку. Для машинных алгоритмов недоступен глубинный анализ, несвойственно стремление к систематизации, выработке универсальных принципов.

Моментальное усвоение информации

Представьте, что вы услышали в речи знакомого новое сленговое слово. Из контекста предложения и интонации вы угадываете его смысл и уже через пару минут используете в своей реплике. Зная общие грамматические правила, характерные для нашего языка, вы сможете изменить форму слова, например, на повелительное наклонение. Способность моментально внедрять новую информацию в существующую систему знаний — слабое место искусственного интеллекта и несомненное преимущество человеческого мозга.

Разработчики систем глубокого обучения работают над устранением несовершенств искусственных нейронных сетей, приближая отдельные способности к уровню человеческого мозга. Однако то, что находится внутри нашего черепа, — не просто набор нескольких улучшенных навыков, а обширная система уникальных умений и практически неисчерпаемого потенциала. Это делает человеческий мозг победителем в схватке с искусственным интеллектом сейчас и в обозримом будущем.
IQ

 

Авторы текста: Ульяна Сироткина, Полина Кривых

21 мая