Эти странные новые разумы: Как ИИ научился говорить и что это значит - Кристофер Саммерфилд Страница 6

и Локк. Они предположили, что разум младенца подобен «чистой доске» — без какого-либо априорного знания о том, как устроен мир, — благодаря чему отпечатки чувственного опыта формируют его знания и образ мышления. В противовес этому сторонники рационализма утверждали, что знание приобретается в процессе разумного мышления, лучшим воплощением чего служит знаменитая максима Декарта о том, что он есть «не что иное, как вещь мыслящая»: раз он может сомневаться во всем, кроме самого факта своего мышления, значит, рассуждение должно быть отправной точкой любого познания.

Каждые четыре года, когда проходят зимние Олимпийские игры, фигурное катание становится одним из самых долгожданных зрелищ. Гибкие спортсмены в облегающих костюмах из блестящей лайкры носятся по катку, выписывая пируэты в своих хореографических номерах с филигранной точностью и страстью. Менее эффектен, но столь же захватывающ проходящий раз в два года чемпионат мира по шахматам. Здесь вся драма разворачивается на доске, где гроссмейстеры сражаются за фигуры и территорию в самом интеллектуальном виде спорта в мире. Как мы увидим далее, главный спор между рационалистами и эмпириками сводится к тому, скрыта ли тайна разума в магии вращения фигуриста или же в холодной, неумолимой логике, с помощью которой шахматные чемпионы загоняют в ловушку короля соперника.

Рационалисты верят, что природные явления происходят упорядоченно, подчиняясь набору согласованных, закономерных принципов, подобно правилам игры. Правила шахмат удивительно просты — они могут уместиться на одной странице, — но создаваемая ими вселенная бесконечно богата. Целые полки шахматной литературы посвящены разбору тактик и стратегий, объясняющих атакующую, оборонительную или позиционную игру, а также детальному разбору эпических сражений между титанами прошлого. Упорядоченность игры означает, что, выстраивая в цепочки элементарные ходы, можно вынашивать сложные планы, простирающиеся далеко в эндшпиль: сложные шахматные знания могут мысленно складываться из простых кирпичиков. Вооружившись правилами, вам незачем учиться — нужно лишь очень усердно думать. Рационалисты видят мир устроенным точно таким же систематическим образом. Они верят, что вся вселенная человеческих знаний в конечном счете строится путем рекурсивного сопряжения небольшого набора логических принципов. Марвин Минский, чья лаборатория в Массачусетском технологическом институте (MIT) создала одни из первых работающих робототехнических систем, в 1960-х годах утверждал: «как только у вас появятся правильные описания и механизмы, обучение перестанет быть по-настоящему важным». Он полагал, что ИИ может обойтись без всей этой аристотелевской части с познанием через органы чувств, и что мы можем просто вручную заложить нужные правила рассуждения в мозг искусственной системы.

С другой стороны, для эмпириков жизнь больше похожа на опасный вираж на льду. С каждым шагом, прыжком или скольжением фигуристу приходится постоянно приспосабливаться к мелким трещинам или выбоинам на катке, подстраиваться под меняющуюся текстуру льда. Не существует единого свода правил о том, как нужно скользить, и тщательное изучение учебника по фигурному катанию не принесет вам медали. Вместо этого нужно практиковаться — каждый день часами оттачивать свою программу на льду. Для эмпириков мир — это хаотичное, беспорядочное место, усеянное неожиданными скользкими участками и невидимыми препятствиями, и единственный шанс выжить — неустанно совершенствовать свои действия, пока мы не научимся с легкостью преодолевать любые жизненные преграды. Для этого нам необходимо получать знания через органы чувств и сохранять их в памяти для будущего использования, поэтому эмпирики утверждают, что обучение — это ключ к познанию.

Этот спор между рационалистами и эмпириками был стержнем западной интеллектуальной истории от древних греков до компьютерных гиков. Но если вы задумаетесь на мгновение о собственных мыслительных процессах, это может показаться несколько странным. Вопреки тому, в чем нас пытаются убедить Шерлок Холмс и мистер Спок, мир вовсе не кажется абсолютно простым и логичным. Очевидно, нам необходимо учиться у своих органов чувств, иначе было бы крайне трудно почистить апельсин или сыграть на тромбоне. Нельзя научиться кататься на велосипеде, читая книгу, потому что рассуждения мало чем помогут для удержания равновесия и руления. Но в равной степени очевидно, что обдумывать свои действия тоже имеет смысл, особенно если вы планируете свадьбу или государственный переворот. Если бы вы никогда не планировали свой маршрут перед тем, как сесть на велосипед, а вместо этого искали дорогу методом проб и ошибок, вы бы большую часть времени просто плутали. В действительности наш мир сочетает в себе элементы как фигурного катания, так и шахмат: он отчасти систематичен, а отчасти хаотичен. Тем не менее, ответ на вопрос о том, что является ключом к познанию — обучение или рассуждение, имеет вполне конкретные последствия для инженерных решений, которые специалисты по компьютерным наукам принимают каждый день. Этот же вопрос разделяет исследователей ИИ с самого момента зарождения этой области в 1940-х и 50-х годах.

На протяжении большей части двадцатого века исследования в области ИИ придерживались рационалистической традиции, создавая машины, способные рассуждать, как если бы любые жизненные решения были подобны ходам на шахматной доске. Считалось даже, что если удастся создать искусственную систему, способную превзойти гроссмейстера, то проблема ИИ будет фактически решена. Но после того как в 1997 году этот рубеж был преодолен, а суперинтеллект, судя по всему, так и не возник, люди начали склоняться к противоположной точке зрения. Дух времени изменился, и исследователи стали задаваться вопросом: а не играет ли «рассуждение» на самом деле относительно второстепенную роль в интеллекте, в то время как львиная доля знаний приобретается в процессе обучения? Примерно пятьдесят лет спустя Илья Суцкевер — исследователь ИИ, руководивший разработкой ChatGPT, — высказывает диаметрально противоположную Минскому точку зрения, но с похожей бравадой: «Как решать сложные задачи? Используйте много обучающих данных. И большую глубокую нейросеть. И успех — единственный возможный результат». Перевод: мышление и рассуждения не являются частью решения. Вместо этого ваша система ИИ должна учиться на данных — в огромных, колоссальных объемах.

Как мы увидим далее, этот вопрос перерос в своего рода локальную культурную войну, вызывая жаркие споры в социальных сетях. Если вы следите за дискуссиями о технологиях ИИ в Twitter/X, то наверняка слышали, как какой-нибудь когнитивист снисходительно заявляет, будто языковая модель совершенно не способна понимать то, что говорит, а специалист по компьютерным наукам смело утверждает, что огромные нейросети вскоре откроют новую эру общего интеллекта. На самом деле, делая подобные заявления, они принимают чью-то сторону в интеллектуальной войне за сферы влияния, корни которой уходят как минимум на две тысячи лет в прошлое.

Первыми догадками о том, как построить искусственный разум, мы обязаны лагерю рационалистов. Первые идеи зародились не в каком-нибудь кембриджском колледже и не в сверкающем технологическом кампусе Кремниевой