Креатив и нейронки (1/2)
На этот 'https://t.me/etechlead/68?comment=316' rel='nofollow'>вопрос из комментов невозможно было кратко ответить, так что вот :) 👇
—
Вопрос, конечно, философский.
Простой ответ на него сейчас - нет, не способны.
Но модели вроде o1 и агенты, я думаю, - правильные шаги в направлении создания чего-то нового, а не просто синтеза из существующего.
tl;dr: cложный ответ сводится к тому, что мы не знаем ни как наше мышление работает, ни природу инсайта/озарения пока что не понимаем, поэтому, возможно, даже и не сможем точно сказать, где та граница, после которой эти способности появятся у нейронок.
(дальше будет много допущений, упрощений и спекуляций, но это всё для краткости :))
Для начала примем такую классификацию и терминологию для типов мышления:
(с) Говард Гарднер, "Великолепная пятерка. Мыслительные стратегии, ведущие к успеху", 2006.
И вот если оценивать то, что могут современные нейронки - они совершенно точно освоили дисциплинарное мышление и довольно успешны в синтезе.
В самом деле, разговаривая с нейронкой или смотря на картинку, ею сгенерированную, можно заметить какие-то мотивы, которые вы видели раньше (как и в человеческих произведениях) - это и есть результат синтеза.
Но в своей основе генеративные нейросети - это, хоть и запредельно сложные, но все еще статистические генераторы.
К примеру, LLM работают, предсказывая следующее слово в тексте, и если бы не специальным образом добавляемая рандомность (которая добавляется программно, за пределами собственно самой нейронки), то всегда на один и тот же промпт нейронка бы выдавала в точности повторяемый от раза к разу ответ.
Часть людей непременно воскликнет: "Агаааа, попались, нейронки на самом деле не думают!", а с другой стороны:
* большинство людей уже не отличают разговор с нейронкой от разговора с человеком;
* AI-картины люди тоже не могут отличить от картин реальных художников;
* нейронки пишут стихи, поют и создают целые музыкальные треки, которые набирают миллионы прослушиваний;
* более того, люди всё чаще отдают предпочтение тому, что создали нейронки, а не другие люди.
Т.е. где-то на пути нарастания сложности этого самого статистического генератора качество его синтеза стало таким, что мы не можем его отличить от синтеза человеческого, и даже путаем с креативом.
#ai #brain
На этот 'https://t.me/etechlead/68?comment=316' rel='nofollow'>вопрос из комментов невозможно было кратко ответить, так что вот :) 👇
—
Вопрос, конечно, философский.
Простой ответ на него сейчас - нет, не способны.
Но модели вроде o1 и агенты, я думаю, - правильные шаги в направлении создания чего-то нового, а не просто синтеза из существующего.
tl;dr: cложный ответ сводится к тому, что мы не знаем ни как наше мышление работает, ни природу инсайта/озарения пока что не понимаем, поэтому, возможно, даже и не сможем точно сказать, где та граница, после которой эти способности появятся у нейронок.
(дальше будет много допущений, упрощений и спекуляций, но это всё для краткости :))
Для начала примем такую классификацию и терминологию для типов мышления:
Дисциплинарный тип предполагает, что человек освоил по крайней мере одну модель мышления – способ восприятия, который необходим для конкретной учебной дисциплины, ремесла или профессии. Многие исследования подтверждают, что на освоение дисциплины может уйти и десять лет. Дисциплинарный тип мышления помогает человеку постоянно совершенствовать навыки и углублять понимание дисциплины. Данная модель очень важна, поскольку, не изучив хотя бы одну дисциплину человек не сможет действовать самостоятельно и полноценно в какой бы то ни было сфере.
Синтезирующий тип позволяет извлекать информацию из самых разных источников, понимать и оценивать ее объективно, и главное – сводить ее воедино так, чтобы результат имел самостоятельную ценность и принес затем пользу. Способность синтезировать, ценная и в прошлом, становится все важнее, поскольку количество информации растет с головокружительной скоростью.
Дополняющий дисциплинарный и синтезирующий, креативный тип мышления открывает перед человеком новые горизонты. Он предполагает рождение новых идей и ставит вопросы, ответы на которые до сих пор неизвестны. Вторгаясь на территорию, не ограниченную правилами, человек, развивший в себе творческую модель мышления, стремится двигаться на шаг впереди самых современных компьютеров.
(с) Говард Гарднер, "Великолепная пятерка. Мыслительные стратегии, ведущие к успеху", 2006.
И вот если оценивать то, что могут современные нейронки - они совершенно точно освоили дисциплинарное мышление и довольно успешны в синтезе.
В самом деле, разговаривая с нейронкой или смотря на картинку, ею сгенерированную, можно заметить какие-то мотивы, которые вы видели раньше (как и в человеческих произведениях) - это и есть результат синтеза.
Но в своей основе генеративные нейросети - это, хоть и запредельно сложные, но все еще статистические генераторы.
К примеру, LLM работают, предсказывая следующее слово в тексте, и если бы не специальным образом добавляемая рандомность (которая добавляется программно, за пределами собственно самой нейронки), то всегда на один и тот же промпт нейронка бы выдавала в точности повторяемый от раза к разу ответ.
Часть людей непременно воскликнет: "Агаааа, попались, нейронки на самом деле не думают!", а с другой стороны:
* большинство людей уже не отличают разговор с нейронкой от разговора с человеком;
* AI-картины люди тоже не могут отличить от картин реальных художников;
* нейронки пишут стихи, поют и создают целые музыкальные треки, которые набирают миллионы прослушиваний;
* более того, люди всё чаще отдают предпочтение тому, что создали нейронки, а не другие люди.
Т.е. где-то на пути нарастания сложности этого самого статистического генератора качество его синтеза стало таким, что мы не можем его отличить от синтеза человеческого, и даже путаем с креативом.
#ai #brain