Интеллект-стек 2023

Конечно, как любая сложная система (помним, что интеллект мы рассматриваем как мастерство познания в незнакомой ситуации) интеллект имеет ещё множество других характеристик кроме общности. Из наиболее интересных тут являются характеристики вменяемости/persuadability как мера изменений, нужная для рационального изменения поведения системы66. Невменяемые часы придётся переделать, кошку можно надрессировать, а людям (и вот сейчас AI) можно что-то сказать – и они изменят поведение. Дальше по этой линии идёт обсуждение prompt engineering67 и даже нейролингвистического программирования/neuro-linguistic programming68 (при этом обращение нейролингвистического программирования к «бессознательному» сегодня считают просто учётом характера человеческой нейросети, распознающей какие-то паттерны и реагирующей на эти паттерны).

Интеллект определяет скорость обучения новому мастерству

Основные отличия человеческого интеллекта от машинного интеллекта представлялись ещё несколько лет назад ровно в степени его общности/универсальности/generality, поэтому отсылка к интеллекту, который «такой же умный и вменяемый, как человек» обозначалась как artificial general intelligence. Сначала считалось, что general – это примерно «умный как человек-школьник». Поэтом незаметно стало считаться, что это «умный как средний человек», потом – «умный как средний профессор», потом – «умнее человека». После чего оказалось, что технология больших языковых моделей даёт достаточную степень общности в предметных областях (но не в типах решаемых проблем!), чтобы вот это AGI превратилось в просто AI как указание на «машинное происхождение». Заодно оказалось, что AI при помощи технологии больших языковых моделей69 не учится действовать в мире как Маугли, взаимодействуя с теми объектами окружающего мира, что случайно встретятся в природе. Нет, познание мира большими языковыми моделями проходит так же, как у людей: их «насильно встречают» с описаниями самых разных частей мира, имеющихся в текстах. Грубо говоря, большие языковые модели учатся так же, как и люди – «в школе, в университете, читая книжки». Люди и AI для получения своего интеллекта «с нуля» знакомятся с огромным объёмом книжного знания, а не просто ощупывают и осматривают окружающий мир. Разница только в том, что AI знакомится с огромным объёмом текста «по всем наукам», а человек знакомится с небольшим объёмом текста по избранным предметам, а потом добирает специализации в конкретной предметной области уже после вуза и школы.

Мы хотим специально организованным предобучением примерно бакалаврского уровня усиливать человеческий интеллект, повышая степень его широкой универсальности/генерализации/flexibility, хотя это на ступеньку меньше, чем «теоретическая» человеческая экстремальная универсальность.

При этом мы не будем забывать о ходе на универсальность через симбиоз человека с компьютерами, то есть ходе на киборгизацию, включение экзокортекса. Скажем, человек обладает биологически плохой памятью и в силу этого сниженным интеллектом – но ведение дневника даже на бумаге и тем более в компьютере поможет помнить много и неограниченно долго. Библиотека с полнотекстовой поисковой системой ещё лучше решает проблему с памятью. Человек медленно умножает десятизначные числа – инструмент-калькулятор ему в этом поможет, а программируемый калькулятор как внешний вычислитель (инструмент!) и подавно. Человек с книгой и калькулятором сможет научиться решать задачи, требующие памяти и вычислений быстрее, чем человек без книги и калькулятора. Человек с книгой и калькулятором тем самым будет умнее человека без книги и калькулятора. А человек с современным даже не компьютером, а дата-центром умнее, чем человек с книгой и калькулятором. А группа людей со множеством дата-центров вообще оказывается умнее всех одиночек с компьютерами. Вы поняли идею: мы не верим в усиление чисто человеческого интеллекта, поэтому предобучать будем сразу людей с их компьютерными экзокортексами. Отдельный вопрос, что тут происходит с вменяемостью: если группе людей дать много разных инструментов (например, баллистических ракет с ядерными боеголовками), то вероятность того, что вы рационально уговорите их изменить своё поведение, неожиданно может снизиться, а не увеличиться.

Chollet даёт вот такую диаграмму, определяющую интеллект:

По этой функциональной диаграмме интеллект/интеллектуальная система создаёт умение что-то делать как отдельное мастерство/умение/прикладное_знание/«программу скилла», и уже это мастерство/умение решает каждую отдельную задачу, потихоньку превращаясь в нетрудный для выполнения навык («автоматизируясь» через большое число повторений, уходя в бессознательное и освобождая ресурс внимания). Интеллект – это вычислитель со способностью выработать мастерство/умение, переходящее постепенно в навык, то есть исполняющееся без сознательного к нему внимания. Не можешь чему-то научиться за приемлемое время – это тебе не хватает интеллекта, какого-то входящего в состав интеллекта мыслительного мастерства!

Котёнок может быть очень умным для котёнка, но не способным научиться играть на рояле. Поэтому у котёнка мы считаем интеллект слабым по сравнению с человеком (но сильным по сравнению с рыбой). Если человек оказывается неспособным научиться играть на рояле, неспособным научиться математике, неспособным научиться операционному менеджменту, и так далее по всем видам задач – мы его не будем считать очень умным, откажем ему в интеллекте. Люди-мнемоники в цирке умеют в уме умножать десятизначные цифры, в этом они не хуже калькулятора. Или помнить бессмысленный длинный текст, не хуже книжки. Мы их не считаем особо умными, если они не демонстрируют, что они могут выучиться чему-то ещё. Калькулятор или книжку мы не ценим за их интеллекты.

Если человек постоянно демонстрирует способность освоить какую-то новую предметную область (универсальность! Сила интеллекта в его универсальности: скорости освоения самых разных новых задач!), поднимая и поднимая сложность решаемых им проблем, мы говорим, что у этого человека сильный интеллект. Если человек научился решать один класс задач, но не в состоянии выучиться чему-нибудь ещё, интеллект его будет считаться слабым (неуниверсальным! Малая скорость освоения нового, времени на новое требуется столько, что жизни не хватает!) – независимо от того, насколько сложны те немногие задачи, которым этот человек смог научиться. Этот человек может считаться уникумом, артистом цирка, рекордсменом Гиннеса – но не обладателем сильного интеллекта.

Интеллект связан с универсальностью в части классов решаемых задач и скоростью обучения их решать, а также с вменяемостью как способностью изменять своё поведение рациональным образом на основе получения информации из текста (речи, книги, выдачи компьютера). Единственный способ подтвердить интеллект – это демонстрировать, что ты научаешься решать всё более и более сложные новые проблемы, а также внимаешь рациональным аргументам для изменения своего поведения. Например, научиться арифметике, потом высшей математике, потом инженерным вычислениям, потом вычислениям универсальных алгоритмов, и так далее – до бесконечности усложняя и меняя виды проблем, классы задач и исправляя ошибки, если на них тебе указывают. Если ты просто демонстрируешь решение одного класса задач, вновь и вновь решая арифметические задачи и не двигаясь дальше, не исправляя ошибки и не реагируя на аргументы, то интеллект не будет задействован, он так и будет считаться слабым, «достаточным только для арифметики» и «механическим в своих проявлениях» по линии вменяемости.

⠀

Интеллект врождённый и приобретённый

Сам Chollet предлагает шкалу универсальности в решении разных классов проблем как силы интеллекта использовать для оценки систем сегодняшнего машинного/искусственного интеллекта. Люди не работают голыми мозгами в разработке чего бы то ни было, они задействуют компьютеры – системы автоматизации проектирования, программы имитационного моделирования, нейронные сети как универсальные аппроксиматоры и т. д. В своей работе по измерению силы интеллекта Chollet выделяет такие подсмотренные у человеческих младенцев элементарные функции как

• умение выделить объект по связности в его представлении в окружающем мире,

• отслеживать этот объект в мире при его перемещениях,

• отслеживать влияние объектов друг на друга,

• умение преследовать какую-то цель,

• умение считать,

• какие-то умения в области геометрии и топологии – типа распознать симметрию в объекте, или выделить прямую линию или прямой угол.

⠀

Эти врождённые способности как частное мыслительное мастерство (а интеллект, как мы помним, состоит из широких/трансдисциплинарных способностей!) и составляют по его мнению «аппаратную» основу человеческого интеллекта, остальному люди учатся с использованием этих врождённых способностей. Другие исследователи соглашаются, что какие-то функции у человека как носителя сильного/широкого интеллекта реализованы аппаратно лучше и связывают их со сложной структурой мозга, которая оказывается связана ещё и с генами, кодирующими microRNA70. Геном – это тоже «софт», который «исполняется», приводя к разворачиванию полноценного человеческого мозга (или осьминожного мозга, хотя там интеллекта меньше, но больше, чем у мозга тараканов – аппаратура таки важна!). А затем на этой аппаратуре реализуются те или иные «виртуальные аппаратуры», алгоритмы интеллекта. Как любят повторять специалисты по компьютерным архитектурам, «граница между программным и аппаратным обеспечением обычно размыта».

Мы согласны с Chollet, что у выросшего в цивилизованном мире человека интеллект состоит из:

• врождённых способностей/мыслительного мастерства, которые «аппаратно» имеются в мозгу человека и определяются генетически, являются результатом биологической эволюции. Эти врождённые способности могут быть использованы как основа для дальнейшего усиления интеллекта через предобучение трансдисциплинарным рассуждениям. Простые тесты из набора IQ должны быть связаны именно с врождёнными способностями, хотя на деле это и не соблюдается. Врождённые способности определяются генетически, и не так много можно сделать, чтобы их усилить обучением, хотя мозг пластичен и в какой-то мере может менять свою структуру для упрощения решения каких-то часто встречающихся задач. Кошку не научишь читать, сколько ни учи, речь об этом. Человека тоже научить можно явно не всему. В любом случае, речь идёт об интеллекте, именно поэтому про детей с большим IQ говорят «талантливый в одном будет талантлив и в другом», это прямо совпадает с определением сильного интеллекта: «универсальный талант», а не «талант к одному классу задач». Это и есть тот самый «фактор G», фактор самых общих способностей к обучению, доступных человеку. Дальше можно обсуждать, насколько это должно сопровождаться какими-то другими наследуемыми способностями. Например, усидчивость оказывается связана с талантом71: кому-то скучно потратить на какое-то действие 10 часов, а кому-то нет – и вот этот второй при том же интеллекте вдруг получает дополнительное преимущество, его нейронная сетка научится что-то делать лучше при той же аппаратуре, и это тоже наследуемое свойство!

• Выученных/приобретённых способностей/мыслительного мастерства, получаемых предобучением каким-то трансдисциплинам. Приобретённое мыслительное мастерство отличает людей с хорошим образованием от людей с плохим образованием: они оказываются «более талантливыми» (потому как правильно образованы, а не потому образованы, что оказались более талантливы!). Люди с хорошим образованием могут потом выполнить быструю подстройку своих знаний под новый проект, быстро освоить новое мастерство, разобраться с новым делом. А то и без подстройки: если окажется, что речь идёт об использовании каких-то универсальных умений (трансдисциплин), то и без подстройки можно справиться. А с плохим образованием люди тоже могут разобраться с новым делом, но это происходит медленно, их интеллект слабей. Почему медленно? Потому что им приходится не просто подстраивать свои знания, им приходится ещё для этого и дополнительно предобучаться, часто очень неоптимальным образом, без использования трансдисциплин как накопленного цивилизацией опыта предыдущих поколений. Представьте, что взрослый дикарь приехал из джунглей, где он только охотился и собирал растения. Сколько времени ему нужно потратить, чтобы стать инженером? Он даже в вуз пойти сразу не сможет, ведь у него не будет даже школьных знаний! Речь сразу идёт о многих годах, которые люди тратят на обучение трансдисциплинам. Это ничем не отличается, по большому счёту, от обучения нынешних версий AI, которых сначала долго и много учат «в школе», чтобы получить «большую языковую модель» (large language model, это обучение pretraining), затем обучают их более узким предметным областям (это finetuning), и только затем уже обучают совсем узким условиям ситуации, давая им какое-то задание с подробным описанием (in context training, prompt engineering).

Отдельно нужно обсудить: а можно ли вот так накапливать знания, передавая их от чему-то самостоятельно научившихся людей и AI к ещё не научившимся, да ещё и не лично, а через главным образом разные тексты с редкими картинками (даже не видео)? Можно ли целенаправлено провести «предобучение» для людей, грубо говоря, не заставлять их сразу «жить и работать», а обучая в школе и вузе? Или же каждый человек должен накапливать все знания «на опыте жизни», как-то самостоятельно? Были проделаны эксперименты, показывающие, что передача знания от поколения к поколению вполне возможна, и эта передача идёт на естественном языке, которого оказывается вполне достаточно. Необязательно учиться всему «с полного нуля», набивать себе собственные шишки на собственных неудачах, теряя на это много времени, можно получить опыт современников или даже предыдущих поколений из культуры, в том числе получить нужное знание через текст72 – и сразу начинать приобретать новый опыт, которого ещё не имели предыдущие поколения исследователей мира, предыдущие поколения инженеров, менеджеров, предпринимателей. И ровно то же самое происходит с искусственным интеллектом, все современные «умные чат-боты» учатся на огромных наборах текстов прежде всего.

В принципе, огромное число проблем можно решать просто методом перебора разных вариантов решения (оставим вопрос о качестве воображения, чтобы предлагать достаточное число и разнообразие вариантов). Этот метод перебора называется методом проб и ошибок. Это основной метод работы многих и многих людей, tinkering/возня как в «он возится с автомобилем», это подчёркивается в книге Нассима Талеба «Антихрупкость». Но возня/«метод проб и ошибок» срабатывает увы, за огромное время и с потреблением огромных материальных ресурсов. Ещё ведь придётся найти то, что нужно будет перебирать, заранее ведь это тоже неизвестно – и перебирать приходится по огромным цепочкам создания. Вы бы догадались, что антибиотики помогают против бактерий в те времена, когда само понятие бактерии было ещё неизвестным? Проблема поиска антибиотиков не могла быть даже поставлена! Догадались бы, что надо использовать радиотриод в качестве логического элемента в вычислительной машине времён Бэббиджа, чтобы получить электронно-вычислительную машину, а не механо-вычислительную или пневмо-вычислительную? Время «возни» можно резко сократить, если возиться с какими-то уже известными из культуры предметами (например, «возиться с микропроцессором», а не возиться с очищенным кремнием в надежде, что в итоге этой возни появится какой-то компьютер, или возиться с разными сортами стали, в надежде, что когда-то из этой возни появятся огромные стальные ракеты Starship и Super Heavy. Нет, «с чем возиться» в методе проб и ошибок тоже зависит от уже накопленного человечеством знания.

Многие сегодняшние проблемы не могут быть решены сегодняшними плохо сконструированными (а эволюция ведёт к отнюдь не оптимальным «врождённым» решениям по части интеллекта73!) и плохо обученными (образование в мире отнюдь не идеально) людьми и машинами. Так что нужно усиливать интеллект, чтобы продолжать эволюцию (как техно-эволюцию, так и биологическую) и исправлять замеченные ошибки.

Представьте, например, что мы ещё не знаем, что такое «свет», а ведь первые микроорганизмы этого не знали! Или не знаем, что такое спин74 (который используется в спинтронике75), про который догадались только в 1924 году, меньше ста лет назад. Если мы мало знаем о структуре мира, то требуется огромное время интенсивных выходящих в мир для проведения экспериментов рассуждений, чтобы узнать о каких-то проблемах, а затем их решить. И ещё надо узнать о правилах рассуждений, которые ведут к рассуждениям без ошибок, логика у человечества тоже прошла долгий путь развития.

Если мы хотя бы частично что-то знаем о структуре мира (всегда частично, всегда мало, даже через десять тысяч лет это будет «частично» и «мало», развитие бесконечно!), это бы в десятки, тысячи, миллионы раз уменьшило количество вычислений/мышления интеллекта по выработке мастерства в решении связанного с этой особенностью структуры мира класса задач.

Скажем, какую-то проблему мы можем решить человеческим мозгом за десять тысяч лет интенсивных размышлений. Это побольше, чем время существования человеческой цивилизации. Но если мы сделаем какие-то удачные догадки/гипотезы/guesses/предположения о структуре задачи и её предметной области, и они снизят объем вычислений в десять тысяч раз, то проблема будет решена всего за год. И можно будет переходить к следующим, более сложным проблемам.

Ускорение в десять тысяч раз по сравнению с «вознёй» возможно? Бывает ли ускорение на порядки величины по сравнению с «обычной скоростью решения задач»? Да, бывает! Так, квантовые компьютеры уже в определённых классах алгоритмов несравнимо (на много порядков величины) быстрее классических компьютеров, и это квантовое превосходство/quantum supremacy76 быстро увеличивается. Или в 2021 году было предложено ускорение на несколько порядков скорости обучения игры в видеоигры для алгоритмов обучения с подкреплением, и были достигнуты скорости обучения примерно такие же, как у человека. Буквально десяток лет назад речь шла о проблеме, которая вообще не решалась, компьютер не мог обучаться игре в видеоигры! Потом мог обучаться, но требовались огромные вычислительные мощности, и дело было хуже, чем у человека примерно в десять тысяч раз, требовался суперкомпьютер. И вот задача решена предложением нового алгоритма, использующего догадки о структуре знаний при игре77.

Цивилизация (и особенно в ней наука, она ровно этим и занимается) даёт нам разной степени удачности общие предположения о структуре абстрактного (математические объекты) и физического мира и учит формулировать проблемы. Это приобретённый, выученный интеллект: он позволяет решать задачи в десятки тысяч (а то и более) раз быстрее, чем это могло бы быть сделано необученным структуре окружающего мира интеллектом как «аппаратной» частью мозга «дикого» человека, не получившего образования. Цивилизованный человек, мозг, интеллект (это всё вложенные части, в быту мы используем все выражения) – это обученный, образованный человек, мозг, интеллект. Цивилизованный интеллект (мозг, человек) содержит в себе не только врождённые мыслительные способности, врождённое мыслительное мастерство, но и приобретённое/выученное. Интеллект цивилизованного человека оказывается не таким уж естественным: часть его «аппаратна», но часть «программна», прошита цивилизацией в мозгу – это ничем не отличается от любого другого вычислителя. Интеллект смартфона тоже есть врождённый (аппаратный, от микропроцессора конкретной марки), а есть приобретённый – от прошивки производителя, и от конкретного мастерства его прикладных программ. Другое дело, что интеллект смартфона очень слабый, ибо микропроцессор его очень ограниченной производительности, даже с учётом того, что в современных моделях смартфонов используются аппаратные ускорители для нейросетей, да ещё и алгоритмы прошивок абсолютно не универсальны в части возможности решения разных классов проблем.

Помним, что сила интеллекта в его универсальности, а для универсальности нужна скорость работы вычислителя и разнообразие его алгоритмов: есть теорема отсутствия бесплатного обеда/no free lunch theorem, в которой говорится, что один алгоритм не может быть универсально эффективным для всех классов задач, поэтому для универсальности требуется много разных алгоритмов работы вычислителя. Об этом подробней говорится в книге Педро Домингоса «Верховный алгоритм», которую мы рекомендовали для начального знакомства с подходами к конструированию машинного интеллекта как вычислителя с универсальным (master, верховным) алгоритмом.

Итого: приобретение нового мастерства и у человека, и у AI, и у компании не через чисто «природную смекалку» человека, AI или коллективную смекалку людей и компьютеров в компании, а через «облагороженную образованием смекалку», через получаемые из культуры путём «импорта» готового знания о структуре мира и структуре задач – и уже к этим «импортированным» знаниям предобучения добавляется «возня»/tinkering, «опыт».

Трансдисциплинарный интеллект-стек

Мастерство/умение и навык/скилл/skill – это вычислители для рассуждений по какой-то прикладной дисциплине или трансдисциплине, интеллект – это набор таких вычислителей по разным видам мыслительных практик, поддерживающих рассуждения с объектами и по правилам/объяснениям трансдисциплин этих практик, и с использованием необходимых для этого инструментов. Инструменты тут чаще всего – моделеры, использующиеся для «усиления памяти», даже ручка-бумажка, но иногда для усиления именно вычислений – компьютерные имитационные модели или даже просто калькуляторы.

Трансдисциплины – это и есть сведения о структуре мира, которая оказывается удобной для практик скоростного мышления, мыслительного мастерства быстрого разбирательства с новыми ситуациями. Трансдисциплины – это дисциплины о дисциплинах, наиболее общие мыслительные шаблоны о более конкретных мыслительных шаблонах, используемых для каких-то более конкретных предметных областей. Логика позволяет обсуждать, логичны ли рассуждения какой-нибудь астрологии или квантовой теории поля, онтология позволяет обсуждать объекты мышления в машиностроении и менеджменте, и так со всеми трансдисциплинами.

Проблема, которая займёт всё время очень смекалистого дикаря на полжизни, у обученного мышлению с использованием трансдисциплин человека может занять несколько часов, или даже несколько секунд (особенно, если такой человек будет использовать компьютерный экзокортекс).

Трансдисциплин множество самых разных, они выстроены в условный стек («стопку»), поскольку внутри рассуждений о каких-то одних типах объектов одних трансдисциплин будут использованы рассуждения о других типах объектов других трансдисциплин. Мы называем такой условный (потому как там всё-таки полноценный граф, а не какая-то последовательность, но в целях упрощения мы это игнорируем и продолжаем говорить о «стопке») стек трансдициплин, использующихся для рассуждений о самых разных предметных областях, в том числе предметных областях друг друга, интеллект-стек. Приведём его в обратном порядке, снизу-вверх, чтобы было понятней, как одни трансдисциплины пользуются в своих объяснениях уже введёнными другими трансдисциплинами объектами:

• Понятизация учит выделять какие-то типизированные (тут явное забегание вперёд: понятие типа будет определено в интеллект-стеке позже, но мы предупреждали об условности предлагаемой последовательности практик) фигуры из фона и делать их предметами рассмотрения, давать какие-то имена этим фигурам. Роль – поэт.

• Собранность учит удерживать во внимании «объекты», которые уже вытащены понятизацией. Это делается не «чистым мозгом», а при помощи внешней аппаратуры памяти и поиска в ней. Так что роль – «собранный», и этот собранный – киборг. Впрочем, интеллект-стек относится и к AI, так что «киборг» тут условно, только для людей, чьё внимание усилено компьютерными средствами.

• Семантика учит связывать физические/реальные объекты с математическими/абстрактными/ментальными/идеальными, а также работать со знаками, обозначающими объекты. Если вы вытащили своим вниманием объекты из пестроты окружающего мира, можете удержать их во внимании, то дальше можно обсуждать эти объекты, представляя объекты знаками. Роль – семантик.

• Математика учит тому, какие бывают «ментальные» объекты, как они могут себя вести, каким образом конструируются одни из других. Роль – математик.