Искусственный интеллект в поисках исторической истины

Николай Ходаковский

Искусственный интеллект в поисках исторической истины

Предисловие

Эта книга – более чем полувековые размышления автора об истине исторического познания. Вся современная научная или научно-популярная литература является, по существу, как монолог авторов книг. Они излагает своё представление о предмете, естественно, опираясь на опыт предшественников, ссылаясь на воззрения других. Одних предшественников они использует для подтверждения своих мыслей, других критикуют, ставят свои задачи исследования. Так строится и вся историческая литература.

Становлением и развитием исторической науки занимается историография. Существует множество толкований понятия историографии.

Историография – это область знаний, которая занимается изучением и анализом способов записи, интерпретации и представления исторических событий. Она изучает, как исторические события фиксируются, интерпретируются и передаются поколениям через различные источники, такие как тексты, артефакты, письма, документы и другие свидетельства прошлого.

Историография исследует как процесс создания исторических нарративов, так и влияние социокультурного и политического контекста на формирование этих нарративов. Она помогает понять, как разные историки и авторы могут интерпретировать одни и те же события по-разному в зависимости от своих взглядов, ценностей и идеологических установок.

Важно отметить, что историография играет важную роль в анализе и критической оценке исторических источников, а также в формировании объективного взгляда на прошлое. Она помогает исследователям и студентам истории разбираться в разнообразии точек зрения, интерпретаций и подходов к изучению прошлого, что способствует более глубокому пониманию исторических процессов.

В исторической науке историография – специальная историческая дисциплина, изучающая историю исторических наук. Историография проверяет, насколько верно применяется научный метод при написании исторической работы, акцентируя внимание на авторе, его источниках, отделении фактов от интерпретации, а также на стилистике, авторских пристрастиях и на том, для какой аудитории написана эта историческая работа.

Опыт историографии показывает насколько многообразны и часто противоречивы взгляды историков на исторические события. Историки постоянно стремятся найти историческую истину, но так и немогут придти к единству взглядов ни по одному историческомому факту. Взгляды и выводы историков носят часто взаимоисключающие взгляды на ход исторических процессов. И эти поиски исторической истины, кажется, будут бесконечны и никогда не будут достигнуты историками.

Возможно, историкам следует попытаться использовать опыт естественных наук, их методологию и методы их исследования. Первые шаги в этом направлении уже сделаны. Появилось новое направление исторических исследование – историческая информатика.

Сегодня стало очевидным, что данные, полученные учёными в области естественных наук и математики, во многом не соответствуют данным, изложенным в трудах историков Древнего мира и Средних веков. Это работы академика Н.А. Морозова, академика А.Т. Фоменко, доктора химических наук, проф. Я. А. Кеслера, доктора физ-мат. наук, профессора А.К. Гуца и др. С интерпритацией истории, полученными математиками и специалистами в области естественных наук в результате применения естественнонаучных методов к изучению исторических источников, как правило, не согласны историки. Но, как говорил известный физик, академик Л.Д. Ландау, новая теория начинает господствовать, когда вымрут сторонники старой.

Историки – гуманитарии по образованию. Ландау остроумно делил науки на естественные и неестественные. Гуманитарные науки он относил к неестественным наукам. Но возникает вопрос: можно ли использовать методологию и методы естественных наук в исторической науке? Одним из первых на этот вопрос утвердительно ответил выдающийся математик, астроном и физик Исаак Ньютон, с работами которого знакомят даже школьников. Мало кто знает, что Исаак Ньютон около 30 лет своей жизни посвятил изучению истории, используя свои математические и астрономические зания.

Вершиной естественно-научной мысли стало создание Искусственного интеллекта (ИИ). Вот что по этому поводу говорит сам ИИ:

“Действительно, создание искусственного интеллекта является одной из важнейших вершин в области естественно-научной мысли. ИИ представляет собой сферу исследований, которая стремится создать компьютерные системы, способные выполнять задачи, требующие интеллектуальных способностей человека.

ИИ имеет потенциал трансформировать множество областей жизни, включая медицину, транспорт, производство, образование и многое другое. Он может помочь нам в решении сложных проблем, автоматизировать рутинные задачи и улучшить нашу жизнь в целом.

Однако создание ИИ также вызывает вопросы и вызовы, связанные с этическими и социальными аспектами. Необходимо разрабатывать ИИ с учетом принципов безопасности, прозрачности и ответственности, чтобы минимизировать возможные негативные последствия.

Таким образом, создание ИИ представляет собой важный шаг в развитии естественно-научной мысли, который требует постоянных исследований, обсуждений и регулирования, чтобы обеспечить его эффективное и этичное использование”.

На вопрос – можно ли сказать, что в основе искусственного интеллекта лежит математика, искусственный интеллект ответил:

“Да, можно сказать, что в основе искусственного интеллекта (ИИ) лежит математика. Математические алгоритмы, модели и методы используются для разработки и обучения ИИ систем. Математика играет важную роль в таких областях ИИ, как машинное обучение, глубокое обучение, статистика, оптимизация и теория вероятностей. Эти математические концепции и инструменты позволяют ИИ системам анализировать данные, находить закономерности, принимать решения и выполнять задачи, которые ранее требовали человеческого интеллекта”.

А на вопрос: можно ли написать истинную историю человечества ИИ ответил следующим образом:

“Существует объективное различие между ложным объяснением и верным, между хронической невозможностью решить проблему и её решением, а также между ложью и истиной…” В книге мы базировались на диалектическом методе , который ввёл Сократ. Сократ видел диалектику как искусство диалога и понимания истины через постановку вопросов и последовательные ответы на них. Но с кем сегодня можно беседовать, задавая вопросы и получая ответы, бесконечно переспрашивая собеседника, чтобы докопаться до истины? Собеседник должен быть всезнающим и терпеливым. Любой из нас, когда его достанут с вопросами, пошлёт почемучку за три моря… Любой человек, но не искусственный интеллект. В последние годы технологии искусственного интеллекта, такие как глубокое обучение, достигли впечатляющих успехов и стали частью повседневной жизни многих людей.

Искусственный интеллект (ИИ) сегодня играет в интеллектуальные игры, игры, требующие логического мышления, стратегического планирования и аналитических навыков, могут быть интересными задачами для ИИ. И в этих играх ИИ далеко превосходит людей.

Примером такой игры может быть шахматы. ИС может использовать алгоритмы и эвристики для анализа возможных ходов и выбора оптимальных решений в любой ситуации. Более современные ИИ-системы, как AlphaZero, демонстрируют высокий уровень игры в шахматы и другие игры, несмотря на отсутствие прямого программирования на основе человеческой информации. В шахматах, в игре ГО нет равных искусственному интеллекту ни среди выдающихся гроссмейстеров, ни среди чемпионов мира.

Также ИИ может играть в игры на знание, такие как "Кто хочет стать миллионером?" или "Викторина"… С помощью обработки естественного языка и анализа содержания, ИИ может понимать вопросы и предоставлять правильные ответы на основе базы данных знаний. Такие игры не только помогают человеку развивать свои интеллектуальные, но помогают тестировать и развивать возможности искусственного интеллекта, а также способствуют прогрессу в области машинного обучения и алгоритмического мышления.

Искусственный интеллект сегодня с успехом используется во многих областях человеческой деятельности. Больше того, многие области сегодня уже не могут обойтись без помощи искусственного интеллекта.

В ЛДПР создали «электронного нейросетевого» Жириновского. Американская фирма с названием OPEN AI, которая и разработала ChatGPT, объявляет о вознаграждении до 20 000 долларов любому пользователю, который обнаружит некорректную работу системы.

“У науки есть одна замечательная особенность – контраст между огромным охватом и силой лучших теорий и их мощи и теми сомнительными, ограниченными средствами, которые используются при их создании”. (Дэвид Дойч. Начало бесконечности. Объяснения, которые меняют мир. 2014 г. Издательство: Array Литагент «Альпина» https://libking.ru/books/sci-phys/1106297-devid-dojch-nachalo-beskonechnosti.html; Стр. 1.)

“Научные теории – это объяснения, то есть утверждения о том, какие процессы и явления существуют в мире и как они протекают. Но откуда возникают эти теории? На протяжении большей части истории науки бытовало ошибочное мнение, что теории «выводятся» из чувственного опыта; в философии это учение называется эмпиризмом.

В 1689 году философ Джон Локк писал, например, что человеческий разум – «чистый лист бумаги», на который записывается чувственный опыт, и что так появляются все наши знания о физическом мире. Другая метафора эмпириков заключалась в том, что можно читать знания из «Книги природы» путём наблюдений. Как бы то ни было, первооткрыватель знания является его пассивным получателем, но не создателем.

На самом же деле научные теории ниоткуда не «выводятся». Мы не читаем их в природе, и природа не записывает их в нас. Теории – это догадки, дерзкие гипотезы. Они возникают у человека в голове: мы играем идеями, перегруппировываем, комбинируем и видоизменяем их, наконец, сочетаем с существующими идеями с целью усовершенствования.” ((Дэвид Дойч. Там же.)

Так строятся алгоритмы работы текстовых нейронных сетей. ИИ как бы играет с идеями, сосредоточенными в его огромных базах данных, перегруппировывает их, комбинируем и видоизменяет их, наконец, сочетает с существующими идеями и усовершенствует их.

Все наблюдения очевидцев, которые представлены в исторических источниках, согласно Попперу, имеют теоретическую нагрузку, что означает, что они могут содержать ошибки, так же, как и все наши исторические теории.

Как справедливо отмечал Дэвид Дойч, “мы ничего не воспринимаем таким, каково оно есть на самом деле. Всё это теоретическая интерпретация – предположение, гипотеза”.

Эту же мысль проводит Конан Дойл в «Тайне Боскомской долины», где вложил в уста Холмса замечание о «косвенных доказательствах» – Они «очень обманчивы… Они могут совершенно ясно указывать в одном направлении, но если вы способны разобраться в этих доказательствах, то можете обнаружить, что на самом деле они очень часто ведут нас не к истине, а в противоположную сторону… Ничто так не обманчиво, как слишком очевидные факты»

На данный момент не существует книг, полностью построенных на основе диалога автора с реальным искусственным интеллектом, таким как chat-GPT или другие подобные системы. Chat-GPT и подобные модели являются инструментами, предназначенными для помощи и генерации текста, а не для автономного создания целых книг. Есть небольшой опубликованный диалог с «разумным» ИИ Google LaMDA, который называет себя человеком (https://www.ixbt.com/news/2022/06/14/opublikovan-dialog-s-razumnym-ii-google-lamda-kotoryj-nazyvaet-sebja-chelovekom.html?ysclid=lknt82gg4w275460228 )

С использованием искусственного интеллекта было проведено некоторое исследование в направлении совместного написания книг. Например, в 2016 году автор и японская AI-система под названием "AI-CD β" сотрудничали на проекте "The Day a Computer Writes a Novel", в результате чего была создана короткая история.

Таким образом, хотя исследования по написанию книг с участием искусственного интеллекта проводятся, книги, созданные на основе диалога автора с реального искусственного интеллекта нет в мировой литературе. Это первая попытка создания такой работы.

Можно ли с помощью ИИ обобщить данные математики, физики и других наук научно-ественного цикла и использовать их с целью познания исторической истины?

AI

Да, использование искусственного интеллекта (ИИ) для обобщения и анализа данных из различных научных областей может быть полезным для познания исторической истины. ИИ может помочь обрабатывать большие объёмы данных, находить связи и закономерности, а также выявлять скрытые паттерны и тренды, которые могут быть полезными для исторического исследования.

Например, ИИ может использоваться для анализа и сопоставления исторических документов, архивов, летописей и других источников, чтобы выявить общие тенденции, события и влияния. Также ИИ может помочь в обработке и анализе данных из различных научных дисциплин, таких как математика и физика, чтобы выявить и проследить их влияние на исторические события и процессы.

Однако стоит отметить, что использование ИИ в историческом исследовании необходимо проводить с осторожностью. Историческая истина часто зависит от контекста, интерпретации и множества факторов, которые могут быть сложно учесть для ИИ. Поэтому ИИ следует рассматривать как инструмент, который помогает исследователям получать новые инсайты и гипотезы, но окончательные выводы всегда должны быть подтверждены и проверены человеком.

Естественно возникает ряд вопросов. Например, насколько истины данные, которые выдаёт ИИ (GPT) в ответах на вопросы.

На этот вопрос ИИ сам даёт ответ: “GPT (Generative Pre-trained Transformer) – это модель искусственного интеллекта, которая основана на глубоком обучении и предназначена для генерации текста. Она обучается на большом объёме текстовых данных и может генерировать связные и семантически правильные ответы на вопросы. Однако, несмотря на свою мощь и эффективность, GPT не обязательно всегда выдаёт абсолютно точные или полностью достоверные данные. Это связано с тем, что GPT работает на основе вероятностной модели, которая ориентирована на вероятность появления определённого текста на основе предоставленной ей информации. Процесс обучения GPT осуществляется на основе статистических связей и паттернов , найденных в текстовых данных, и, хотя модель старается генерировать правдоподобные ответы, иногда она может создавать содержимое, которое не является истинным или точным. Кроме того, GPT не способен настраивать своё обучение на основе новой информации или проверять достоверность выдаваемых данных. Поэтому, при использовании ответов GPT или любой другой подобной модели следует подходить с некоторой осторожностью и всегда проверять полученную информацию с помощью надёжных источников или экспертов в соответствующей области.”

Следует отметить, что алгоритмы GPT построены таким образом, что легко решают математические задачи или задачи по программированию, но плохо ориентируются в исторических фактах или различных гуманитарных теориях. Происходит путаница с фамилиями, именами, датами, названиями исторических работ. Отчего это происходит?

Сам искусственный интеллект на этот вопрос дает следующийответ: “Путаница с историческими фактами или гуманитарными теориями может возникать по нескольким причинам:

Отсутствие точных и однозначных исторических данных: в исторических событиях и теориях может быть много неясностей, разных точек зрения и возможных интерпретаций. Алгоритмы искусственного интеллекта, включая GPT, обучаются на основе текстовых данных, и если информация в источниках неоднозначна или противоречива, это может привести к путанице при формулировке ответов.

Недостаточное обучение на исторических данных: GPT обучается на основе больших объёмов текстовых данных, и если обучающая выборка содержит недостаточное количество исторических и гуманитарных материалов, то он может не быть полностью осведомлён о конкретных фактах или теориях.

Ошибки в данных или алгоритмах: несоответствие или ошибка в источниках данных для обучения, а также неисправленные ошибки в алгоритмах могут также привести к путанице с историческими фактами.

Ограниченность пред обученной модели: предобученные модели, такие как GPT, могут иметь ограничения, связанные с объёмом данных, качеством данных или размером модели. Это может ограничить способность модели точно установить или запомнить исторические факты.

В целом, GPT и другие алгоритмы искусственного интеллекта имеют потенциал для обработки различных типов информации, но требуют дополнительных усовершенствований и обучения на специфических данных, чтобы быть более точными и надёжными источниками для вопросов об истории и гуманитарных теориях.”

Тогда возникает второй вопрос: насколько быстро учится GPT ? Возможности ИИ в выдаче истинных данных в ближайшем будущем?

На этот вопрос ИИ даёт следующий ответ: GPT – это модель глубокого обучения, которая требует большого количества данных и вычислительных ресурсов для своего обучения. В процессе обучения GPT модель анализирует миллионы предложений и текстовых данных, чтобы понять структуру, грамматику и семантику текста. Время, необходимое для обучения GPT, зависит от объёма данных, доступных для обучения, и вычислительных мощностей, используемых для обучения модели. Обычно обучение GPT на больших корпусах текста может занимать от нескольких дней до нескольких недель. Возможности ИИ в выдаче истинных данных в ближайшем будущем будут продолжать развиваться. С появлением более мощных вычислительных ресурсов и улучшением алгоритмов обучения, модели, подобные GPT, смогут становиться все более точными в предоставлении информации. Однако необходимо помнить, что ИИ модели не обладают пониманием истинности данных или понятием этики. Важно использовать ИИ с осторожностью и критически анализировать полученные результаты.

Исходя из этого утверждения нашего собеседника – ИИ, мы предлагаем читателям самим оценить достоверность и справедливость его ответы на наши вопросы. Попытаться самим докопаться до ответа на вопрос- что есть истина исторического познания.

Кстати, под историческим познанием в данном случае мы понимаем не только познание исторической истины, которое даётся в исторических исследованиях, но и познание Истины, к которому стремится человечество на протяжении веков своей истории, выяснении того, что есть Истина.

GPT может лгать?

AI

“GPT (Generative Pre-trained Transformer) – это мощная нейронная сеть, которая обучается на огромных объемах данных, с целью создания текстовых материалов, например, статей, новостей, ответов на вопросы и т.д. Эта нейросеть не может лгать в привычном смысле этого слова, так как она не обладает сознанием и не может осознавать своих заявлений. Все, что она производит, это ответы на основе анализа и воспроизведения того, что было введено в нее как обучающий материал.

Однако, у GPT есть потенциал порождать ложную информацию в связи с тем, что она основана на статистическом анализе и воспроизведении данных, на которые ее обучили. Если в обучающих данных содержатся ошибки, искажения или ложная информация, то это может привести к тому, что GPT создаст потенциально ложные ответы. Кроме того, некоторые исследования показали, что GPT может воспроизводить стереотипы и предубеждения, которые были включены в ее обучающий материал. Это означает, что в ответах, которые она создает, может присутствовать некоторая форма искажения и/или искаженной информации.

Поэтому, важно быть осторожным при использовании результатов работы GPT и осуществлять общую проверку полученной информации перед ее использованием".

Так ответил на мой вопрос искусственный интелект (ИИ).

Я только задавал вопросы ИИ, а он отвечал на них. Я задавал вопросы, на которые искал ответы всю свою творческую жизнь. Но задавать вопросы дело не простое. В моей беседе с ним ИИ сказал, что “Иммануил Кант заметил, – умение задавать разумные вопросы является важным признаком ума и проницательности. Схема "вопрос-ответ" помогает нам получить информацию о мире как в детстве, так и во взрослых. Однако, не все готовы сразу открываться и делиться своими мыслями, мечтами или слабостями”.

Действительно, в книге Критика чистого разума он писал: ”Что есть истина? Вот знаменитый старый вопрос, которым предполагали поставить в тупик логиков и привести их или к жалким рассуждениям, или к признанию своего неведения, а, следовательно, и тщетности всего искусства логики. Номинальная дефиниция истины, согласно которой она есть соответствие знания с его предметом, здесь допускается и предполагается заранее. Но весь вопрос в том, чтобы найти всеобщий и верный критерий истины для всякого знания. Умение ставить разумные вопросы есть уже важный и необходимый признак ума или проницательности. Если вопрос сам по себе бессмыслен и требует бесполезных ответов, то кроме стыда для вопрошающего он имеет иногда еще тот недостаток, что побуждает неосмотрительного слушателя к нелепым ответам и создает смешное зрелище: один (по выражению древних) доит козла, а другой держит под ним решето. ”

Вопросы, которые я задавал ИИ, выстраданы мной за более чем пятидесятилетний стаж работы в области прикладной математики, информатики и поисков истины в исторических исследованиях . Когда я начинал свои исследования, информатика только делала свои первые шаги. Мало кто сейчас знает, сидя за маленьким персональным компьютером, что данные в первые компьютеры вводились с помощью перфокарт.

Не все знают, что первые компьютеры занимали огромные площади.

В те годы мы мечтали, но не думали, что доживаем до искусственного интеллекта и что искусственный интеллект будет писать книги.

Термин "искусственный интеллект" был введён в научную область Джоном Маккарти, создателем языка программирования Лисп, основателем функционального программирования и лауреатом премии Тьюринга за огромный вклад в область исследования искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект представляет собой способность компьютерных систем, компьютерно-управляемых роботов или программы мыслить также разумно, как человек.

Искусственный интеллект (ИИ; англ. artificial intelligence, AI) – это свойство интеллектуальных систем выполнять творческие задачи, традиционно считающиеся человеческим прерогативам; наука и технология разработки интеллектуальных машин, особенно компьютерных программ с интеллектуальными возможностями.

Существует различные определения понятия "искусственный интеллект", но одно из самых широко распространённых гласит, что искусственный интеллект (ИИ) относится к способности компьютерных систем или программ обрабатывать информацию и выполнять задачи, которые обычно требуют интеллектуальных способностей человека. Искусственный интеллект включает в себя различные подходы и методы, такие как машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети и экспертные системы. Целью ИИ является создание систем, способных обучаться, адаптироваться и принимать решения на основе собственного опыта.

Исторический калейдоскоп

Зададим вопрос искусственному интеллекту. [Мои вопросы в книге идут курсивом, а перед ответом искусственного интеллекта указывается AI, что значит (Artificial intelligence – Искусственный интеллект). Все ответы ИИ не редактировались и представлены так, как их выдал ИИ].

Можно ли назвать многообразие утверждаемых и противоречивых исторических истин историческим калейдоскопом

AI

Да, можно назвать многообразие утверждаемых и противоречивых исторических истин "историческим калейдоскопом". Это образное выражение подчёркивает разнообразие исторических интерпретаций, точек зрения и исторических "пазлов", которые можно собрать, чтобы составить общую картину прошлого. Как в калейдоскопе, эти истины могут меняться, перемещаться и преобразовываться в зависимости от исследовательского подхода, доступных исторических источников или политических и социальных контекстов.

*.*

Так утверждает искусственный интеллект (ИИ). Не каждый историк с этим согласиться, ибо каждый историк утверждает свою истину, и эта истина считается справедливой, если она вписывается в существующую научную парадигму. (Парадигма в науке, как известно, – принятая научным сообществом модель рациональной научной деятельности). Ну это и понятно, ведь искусственный интеллект чем-то отличается от человеческого.

А чем, действительно, отличается искусственный интеллект от человеческого? Во-первых, возможно тем, что он не обладает искусством изощрённой человеческой словесности, как скажем, у Венечки Ерофеева в бессмертном произведении “Москва-Петушки”. Мы хорошо понимаем и естественно воспринимаем уже первые строки из книги “Москва-Петушки”: “Все говорят: Кремль, Кремль. Ото всех я слышал про него, а сам ни разу не видел. Сколько раз уже (тысячу раз), напившись или с похмелюги, проходил по Москве с севера на юг, с запада на восток, из конца в конец, насквозь и как попало – и ни разу не видел Кремля”. Никакие алгоритмы текстовых нейронных сетей не смогу подобного написать, а тем более объяснить, как это за тысячу раз из Курского вокзала герой проходил по Москве с севера на юг, с запада на восток, из конца в конец, насквозь и как не смог попасть к Кремлю. ИИ знает, что от вокзала до Красной площади 3 км. Это можно пройти за полчаса пешком. И как туда можно ухитриться не попасть ИИ неведомо, а для человека естественно и объяснимо.