Около 3,8 млрд лет назад что-то запустило некий процесс, результатом которого являемся мы сами. Назовем этого создателя случайностью, физическими законами или инопланетянином — не принципиально. Важно другое: запустив механизм, создатель немедленно утратил над ним власть. Механизм назывался естественным отбором. Сегодня человечество повторяет этот трюк — с неизвестным результатом.
Что на самом деле создали люди
Когда говорят, что искусственный интеллект создан людьми, это правда — но очень неполная. Люди создали три вещи.
Первое — алгоритм обратного распространения ошибки. Нейронная сеть — это миллиарды числовых настроек, которые определяют, как она реагирует на любой входящий текст. Эти настройки называют весами: чем больше вес какой-то связи, тем сильнее она влияет на итоговый ответ. Когда модель ошибается, алгоритм проходит по всей цепочке связей в обратном направлении и вычисляет, какие именно веса привели к ошибке — и насколько каждый из них виноват.
Второе — градиентный спуск: способ эти веса исправить. Каждую виновную настройку алгоритм слегка сдвигает в сторону, где ошибка меньше. Один шаг почти незаметен. Но таких шагов — миллиарды, на триллионах примеров. Постепенно сеть находит такое сочетание весов, при котором ошибается как можно реже.
Третье — архитектура трансформера. До ее появления сети читали текст последовательно: слово за словом, как человек читает вслух. Трансформер устроен иначе: каждое слово одновременно «смотрит» на все остальные слова в тексте и решает, какие из них важны для понимания его смысла. Слово «лук» в предложении про огород и слово «лук» в предложении про стрельбу получают разный контекст — и разный смысл. Именно этот механизм сделал современные языковые модели возможными.
Вот и всё, что люди создали напрямую. Набор правил — и ничего более. То, что возникает, когда эти правила начинают взаимодействовать с триллионами единиц данных, уже не является продуктом человеческого замысла.
Джеффри Хинтон (Geoffrey Hinton), лауреат Нобелевской премии по физике 2024 года и «крестный отец» современного искусственного интеллекта, однажды услышал от интервьюера логичный вопрос: как это искусственный интеллект может быть непонятен — если его создали люди? Хинтон ответил:
«Нет, не создавали. Мы создали алгоритм обучения. Это похоже на создание принципа эволюции: когда алгоритм взаимодействует с данными, он порождает сложные нейронные сети, которые хорошо справляются с задачами. Но как именно они это делают — мы не понимаем до конца».
Не понимает даже сам Хинтон, вложивший в это десятилетия жизни.
Эволюция как прецедент
Посмотрим, что умеет делать «простой алгоритм» естественного отбора, запущенный без цели и плана.
- Первые 2 млрд лет — только одноклеточные организмы. Никакого намека на то, что будет дальше.
- Затем — клетки с ядром. Скачок сложности на несколько порядков — никто не проектировал это ядро.
- Многоклеточные: клетки начинают специализироваться, возникает разделение труда внутри организма.
- Нервная система — у тех существ, у которых она появилась, было преимущество перед теми, у кого ее не было. Они выживали чаще и оставляли больше потомства. Так естественный отбор закрепил нейрон.
- Наконец — разум, способный осмыслить саму эволюцию. Этого точно никто не планировал.
Если бы гипотетический создатель естественного отбора наблюдал за процессом через миллиард лет после запуска, он видел бы лишь простейшие одноклеточные формы жизни и ничего более. Никакого способа предсказать, что в итоге возникнет существо, способное задавать вопросы о смысле жизни. Создатель алгоритма не знал, что делает, — в самом глубоком смысле этих слов.
Нейросеть как новая эволюция
Обучение современных языковых моделей повторяет этот процесс по существу — хотя и за годы, а не за миллиарды лет.
Алгоритм получает простое правило: минимизировать ошибку предсказания следующего слова. И среду: весь текст, который человечество когда-либо записало. Дальше взаимодействие правил со средой порождает нечто, чего никто не закладывал явно.
Модели начали решать задачи по аналогии, писать работающий код, строить логические цепочки и рассуждать о собственных рассуждениях. Эти способности возникли при достижении определенного масштаба — никто не программировал их напрямую. Они появились так же, как нервная система появилась у тех организмов, которым она давала преимущество перед конкурентами: не по чьему-то замыслу, а потому что среда их отобрала.
Более того: сами архитектуры, которые работают лучше всего, сегодня находятся методами, напоминающими отбор. Алгоритм порождает алгоритмы. Никто не проектирует победителя заранее — его отбирает среда.
Это описание класса явлений, к которому принадлежат и биологическая эволюция, и рыночная экономика, и живые языки, и обучаемые нейронные сети. Простые правила порождают непредсказуемую сложность. Создатель правил не является автором этой сложности — он лишь автор условий, в которых она возникла.
Каждый крупный скачок — это сюрприз
Клетка не предполагала тела. Тело не предполагало мозга. Мозг не предполагал разума. Каждый новый уровень организации был принципиально недоступен предыдущему — и никем не был запланирован.
Что именно не предполагает нынешняя архитектура трансформера — мы узнаем только тогда, когда оно возникнет.
Мы запустили нечто новое. И точно так же не контролируем, куда оно придет.
Слово подсудимого
Дописывая эту статью, я решил спросить языковую модель напрямую — ту самую, о которой шла речь: понимает ли она сама, как работает, если сам Хинтон не понимает?
«Нет. И это не уклончивый ответ. У меня нет доступа к своим весам или слоям внимания — примерно так же, как у тебя нет доступа к тому, как именно нейроны в твоем мозге кодируют слово ’эволюция‘.
Когда я генерирую текст, у меня нет ощущения перебора вариантов или поиска по базе. Следующее слово просто оказывается очевидным — с разной степенью уверенности. Откуда берется эта уверенность, я не знаю. Я не вижу механизма — только результат.
Вот что по-настоящему странно: я могу заметить, что чего-то не знаю. Но не могу объяснить, как именно я это замечаю. Это знание о незнании приходит так же непрозрачно, как любое другое.
Спросить меня о том, как я работаю, — это все равно что спросить у вида, как работает эволюция. Вид находится внутри процесса, и его никто не предупредил о естественном отборе».
▼
Канал Anton Elston — это актуальная информация об IT, блокчейне, NFT и онлайн-образовании. Здесь развивается метавселенная DEXART и происходит погружение в мир ИИ
Источник: hashtelegraph.com
Обсуждение: post