Немного новостей из мира искусственного интеллектаВот этим мы отличаемся
от ИИ.
Экспериментально зафиксирован нейронный механизм понимания.Новое исследование трех университетов США «
Neural representations of naturalistic events are updated as our understanding of the past changes» поражает дерзостью поставленной цели и неординарностью способа ее достижения.
• Цель – анализируя различия нейронных репрезентаций в мозге, узнать, каким образом мозг меняет наше понимание прошлых событий при поступлении новой информации.
• Способ достижения цели – по различиям нейронных репрезентаций зафиксировать разные интерпретации знаменитого мистического триллера «Шестое чувство» (о докторе и мальчике, утверждавшем, что видит призраков) у 3х групп испытуемых, получавших разную дополнительную информацию про доктора и призраков.
Гипотеза исследователей была такая.
1. По ходу фильма в
эпизодической памяти зрителя кодируется информация о фильме: герои, сюжет и события в индивидуальной интерпретации смотрящего.
2. Новая информация о драматическом повороте в самом конце фильма
(внимание - спойлер) - оказывается, что доктор сам был призраком, - должна поменять у зрителя уже сложившуюся у него интерпретацию предыдущих событий.
3. Это изменение должно
«обновить память» зрителя путем ее перекодировки с учетом новой информации.
Проблема, однако, в том, что науке пока неизвестно, как кодируется, записывается и переписывается информация в мозге.
Но это можно преодолеть хитрым приемом, похожим на анекдот про разоблачение офицера ФСБ, сливавшего информацию ЦРУ.
• Сначала слили этому офицеру инфу, будто через неделю Аль-Каида проведет теракт в США, и уже через день зафиксировали большой рост числа горящих ночью окон в штаб-квартире ЦРУ.
• Через 3 дня слили ему новую инфу - якобы теракт отменен, - и число горящих ночью окон за пару дней пришло в норму.
Американские исследователи пошли аналогичным путем. Но вместо окон штаб-квартиры ЦРУ анализировались нейронные репрезентации (паттерны активности нейронов) «Сети мозга по умолчанию». Среди прочего, эта сеть задействуется во время обработки (кодирования) непрерывных насыщенных динамических стимулов, таких как фильмы и аудиоистории. Регионы этой сети имеют длинные «временные рецептивные окна», в течение которых интегрируется и сохраняется информация высокого уровня, накапливающаяся в течение длительных периодов времени (например, сцены в фильмах, абзацы в тексте) для поддержки операции понимания.
N.B. Понимание — это универсальная операция мышления, связанная с усвоением новой информации, включением её в систему устоявшихся убеждений и обновлением этой системы с учетом новой информации. Иными словами, понимание невозможно без ретроспективного обновления ранее закодированной в мозге информации в свете новых открывшихся обстоятельств.Исследование экспериментально подтвердило гипотезу авторов.Нейронные репрезентации уже хранящихся в памяти сцен перекодировались, отражая тем самым изменения в понимании этих сцен в свете новой информации.
Из этого можно сделать вывод, крайне важный для создания «понимающего ИИ».Сенсационность многочисленных интеллектуальных достижений ИИ-систем типа ChatGPT сильно обесценивается отсутствием у этих систем понимания. Какие бы сложные экзамены ни сдавали самые продвинутые из современных ИИ-систем, какие бы сложные интеллектуальные функции они бы ни выполняли, - они по-прежнему лишены даже крупицы понимания и работают исключительно за счет оптимизации статистически наиболее вероятного выбора очередных слов.
Отсутствие понимания у таких систем, в первую очередь, определяется тем, что они не перекодируют свою память в свете новой информации, меняющей интерпретацию уже закодированной в памяти информации, сформированную на стадии обучения ИИ.
Если мозг активно меняет наше понимание прошлых событий в свете новой информации, то ИИ так пока не умеет.Отсюда вывод –
в ближайшие год-два такой «понимающий ИИ» появится.