Эксклюзив

06 июня 2025

В зеркалах искусственного интеллекта, повествования и науки

Мирослав Свитек, Ладислав Жак

Антропологи ошиблись, когда назвали наш вид Homo sapiens - человек разумный.

Во всяком случае, говорить об этом гордо и великодушно.

Мудрость - одна из наименее очевидных наших черт.

По сути, мы Пан нарранс, болтливый, почти болтливый шимпанзе.

(Терри Пратчетт, «Шары»)

Аннотация:

В данном эссе рассматриваются три основных метода познания - нарратив (N), научный подход к объективной реальности (OR) и искусственный интеллект (AI). В частности, речь идет об их взаимодействии, переходах и преимуществах. Нарратив предлагает субъективную интерпретацию мира через истории и искусство, наука представляет редуцированную модель объективной реальности, а ИИ является посредником нечеткой реальности, сочетающей реальную и виртуальную информацию. В этом ключе искусственный интеллект рассматривается как новый способ интерпретации окружающей среды, благодаря которому могут появиться новые репрезентации реальности, способные привести к эволюционному преимуществу, связанному с более глубоким пониманием окружающего мира.

Введение

Научные, художественные и другие тексты, включая их медиа образы, полны идей, связанных с искусственным интеллектом (ИИ). При некотором обобщении можно отметить большое количество подходов, с которых можно рассматривать проблему ИИ. Мы узнаем о различных его формах, но нам не хватает более глубокого осмысления того, каких проявлений мы можем ожидать от него и как интегрировать его в процесс понимания окружающей среды.

Искусственный интеллект явно представляет собой новое качество восприятия окружающего нас мира. Первый подход заключался в простом наблюдении за окружающей средой и применении метода проб и ошибок для ее изучения. Такой подход часто приводил к фатальным последствиям, что через миллионы лет привело к разделению живых существ на дарвинистов, скиннианцев и попперианцев в зависимости от их способности избегать рисков, связанных с методом проб и ошибок. Однако метод проб и ошибок остается единственным, который работает при низком уровне знаний об окружающем мире и о себе.

Приобретенный опыт передавался между людьми с помощью непосредственной передачи языка тела и звуков, не только с помощью смен и кваканья, или, позднее, общего языка, но и языка искусства в виде эпических поэм и песен странствующих бардов. Устная речь сохранилась до наших дней в некоторых профессиях и человеческих группах, несмотря на сосуществование письменности.

С самого начала цивилизации высшие знания передавались от учителя к ученику при личном контакте и в устной форме при непосредственном, не опосредованном общении. Этот факт обусловлен тем обстоятельством, что в трехмерном пространстве коммуникационные сети обычно двумерны, и они обязательно состоят из пар, пар или диад. Поэтому непосредственное общение между двумя индивидами имеет особое значение для формы и качества всей социальной коммуникации. Практика дает нам бесчисленные примеры непосредственного общения, которые субъективно могут восприниматься очень по-разному, но объективно представляют собой важный вклад в жизнеспособность общества.

Изобретение письменности и совершенствование способов ее распространения способствовало расширению общего образования. От клинописных табличек и скрипториев до печатного станка и современного искусственного интеллекта. На протяжении тысячелетий мы наблюдали, как у одних могущественных людей от ужаса ускользает монополия на право создавать и распространять информацию, а у других - радость от того, что они могут легче и радостнее манипулировать другими. В этой связи давайте подумаем, стоит ли бояться манипуляций со стороны искусственного интеллекта, когда мы уже тысячи лет подвергаемся классическим манипуляциям и точно так же сами пытаемся манипулировать другими.

Письменность, как и устная речь, создает мир строк и кодов, некоторые из которых мы понимаем, а другие - нет. Мы интерпретируем их в разных контекстах. Вспомним тексты, которые сегодня мало кому известны, но в прошлом веке составляли основу классического образования каждого выпускника средней школы. Это, например, гомеровские эпосы «Илиас» и «Одиссея», которые изначально были написаны для устного исполнения в виде героических песен, а затем стали классическими текстами на носителях своего времени.

Помимо того, что это прекрасные истории, полные притч и уроков, они служили и более прозаическим целям. В частности, в «Илиаду» когда-то поверил презираемый купец Генрих Шлиман и, к изумлению классически образованной элиты, того времени, нашел и впоследствии раскопал Трою с помощью информации, изложенной в этой работе.

В итоге «Одиссея» стала одной из основ гидродинамических и климатических исследований в Средиземноморье и даже считается первым океанографическим трудом в истории человечества. Таким образом, современная наука только спустя многие тысячи лет смогла накопить знания и воспользоваться богатейшей информацией из гомеровских эпосов, которые на сегодняшний день представляют собой, пожалуй, наиболее полное представление о форме до античной, темной эпохи Древней Греции. В них есть буквально все. В них есть мир богов, духов, геров и обычных людей. Они содержат описания уровня учености, достигнутого в то время, (прото)научных знаний в области философии, математики, геометрии, механики, кораблестроения и зарождения всех видов технических, общественных наук и ремесел. Сюда же относятся медицина и стрельба из лука. Они представляют собой первую литературу такого рода в форме ретроспективы, соперничающую, пожалуй, только с «Эпосом о Гильгамеше». В этих великих историях все работает как единое целое, и мы должны смиренно сказать, что знания о мире и обществе того времени, записанные таким образом, трудно получить и сегодня.

Интересным примером извлечения знаний из текстов, созданным полвека назад, является аналитическая работа распределенных, изолированных и тайных групп читателей, в том числе синтетическая работа компьютеров ЦРУ в фильме «Три дня Кондора». Современный искусственный интеллект, несомненно, может самостоятельно читать, обрабатывать и оценивать тексты, даже в режиме реального времени. Вечным вопросом остается сравнение приоритета важности различных частей изучаемого текста у человека и у машины.

Человеческое познание

Английское слово cognition - красивое, всеобъемлющее и лилейное, но некоторые ученые могут счесть его слишком плебейским, предпочитая вместо него использовать заумный термин noeze и связанную с ним noetics для обозначения науки, занимающейся ноэзисом. Затем мы переходим к гносеологии и эпистемологии и обнаруживаем, что Гуссерль и Аристотель, при участии (пост)современных психологов, бьются над понятием noeze. Поэтому остановимся на чешском понятии знания.

Передача знаний с помощью нарративов, текстов, звуков или изображений может считаться первым удивительным источником человеческого знания, который до сих пор недооценивается и часто отвергается как ненаучный. В любом случае, тексты, коды и строки — это великое зеркало, в котором нам показывают наш мир. Это описания, которые мы не всегда можем понять. В этом зеркале много глухих или слепых мест, но это самое древнее зеркало. Оно с нами уже тысячи лет, а поскольку каждый школьник знает, что первый критерий эволюционного успеха — это длительность, то оно заслуживает нашего уважения. Если выразить то, что повествование описывает своими историями, как смесь фактов, мнений и эмоций, выраженных в звуках, образах и текстах, то можно рискнуть назвать его объект познания субъективной реальностью (СР).

Второй источник, с помощью которого мы смогли изучить окружающую среду за последние пятьсот лет, — это различные модели, которые пытаются хотя бы частично отразить свойства и поведение окружающего нас мира. Эти модели представляют объективную реальность (ОР), которой занимается наука, и являются вторым зеркалом, отражающим наш мир. Хорошая наука признает, что инструменты научного познания объективной реальности не могут проникнуть в нее. Объективная реальность была, есть и останется всего лишь моделью, которая может приближаться к реальности по своему желанию, но никогда не сможет полностью слиться с ней. Отсюда слова Зденека Нойбауэра о том, что наука — это не жизнь, а лучшая карта — это не ландшафт. Следует также помнить, что на заре научного поиска существовал весьма проблематичный дуализм, образно говоря, наука оставалась с телом, а церковь - с душой.

Третьим, новым источником знаний постепенно стал искусственный интеллект, возникший из необходимости детального анализа сложных явлений и событий. Он создает относительно новое третье зеркало, в котором наш мир предстает в современном виде. Из первоначальных алгоритмов оперативного анализа ИИ постепенно выработал свой собственный метод исследования, привнеся новое качество в процессы принятия решений в сложных и зачастую крайне нестабильных системах. Изначально сфера его применения была очень узкой, и больше для экспертов, заинтересованных в предсказании талебианских черных лебедей.

Только в последнее десятилетие искусственный интеллект все больше входит в нашу жизнь и становится неотъемлемой частью различных процессов принятия решений. Искусственный интеллект динамично добавляет к нарративу и науке третий важный метод исследования, дополняя и расширяя разнообразный калейдоскоп человеческого знания.

Рис. 1 Три зеркала знаний, созданных искусственным интеллектом

Если бы мы хотели назвать реальный предмет исследований ИИ, то скромно назвали бы его нечеткой реальностью (Fuzzy Reality, FR), которая состоит из смеси разнородной реальной и виртуальной информации, часто переплетенной с эмоциями. Это более широкое понятие, чем понятия виртуальной реальности (VR) или дополненной реальности (AR). Форма и качество ее дальнейшего использования для понимания окружающей нас среды, вероятно, будет вращаться вокруг интерпретации эмоций с помощью искусственного интеллекта.

Рис. 2 Три взгляда на человеческое познание - субъективная реальность (SR), объективная реальность (OR) и нечеткая реальность (FR) - как они видятся через призму искусственного интеллекта

Неполнота и непрерывность

Рассуждения о реальности, ее изучение, какими бы средствами оно ни осуществлялось, всегда происходит в условиях неполной информации. Это одна из сущностей нашей среды, нашего мира, который нас окружает. Единственный способ быть уверенным - ошибаться. В идеализированном мире должен действовать логический принцип исключения третьего, латинское principium tertii exclusi, иногда tertium non datur, который гласит, что каждое утверждение либо истинно, либо ложно, и третьей возможности не существует. Другими словами, все доступные нам описания должны образовывать формально полную систему, в рамках которой можно выполнять логические операции, на основе которых можно выводить новые знания.

Однако из повседневной жизни мы знаем, что всегда появляется какое-то новое, пусть и нестандартное, решение, что в корне нарушает этот принцип. Может даже существовать целая плеяда различных решений. Теоретическая физика описывает эту ситуацию в виде суперпозиции множества даже взаимоисключающих состояний или событий, что приводит к принципу дополнительности Нильса Бора [1], который гласит, что противоположность истине не обязательно является неистинной, но другой формой истины. Поставим Нильса Бора в один ряд с Францем Кафкой с его идеей о том, что правильное понимание вещи и неправильное понимание той же самой вещи не являются взаимоисключающими.

Если мы хотим описать наш макромир, то его важной характеристикой является непрерывность, в то время как не менее важной характеристикой микромира является его квантовая прерывистость, и поэтому модели макромира тем более ограничены, чем более они дискретны. Моделирование с помощью непрерывных нечетких множеств гораздо ближе к реальности, чем моделирование с помощью дискретных множеств. Однако это не означает, что дискретная модель не может быть достаточно качественной, особенно в условиях ограниченного знания, когда нам не хватает информации о форме непрерывности, в частности в мире техники и технологий.

Рассматривая макромир, мы должны исходить из непрерывности различных нечетких переходов, а де-факто - из тезиса о том, что третий путь вездесущ, просто он может быть не функциональным в различных аспектах или мы еще не знаем об этом. Непрерывные переходы между двумя состояниями относятся, например, к широко обсуждаемой сегодня теме разных полов. Существует не только мужской и женский пол, но и бесчисленные комбинации между ними, образующие непрерывный переход. Это напоминает нам о том, насколько важна определенная степень различия, разнообразия и дистанции не только для жизнеспособности, но и для простой функциональности или креативности.

С другой стороны, мы можем получить более полную информацию о технологиях, которые мы изобретаем, чем, скажем, об обычной клетке или вирусе. Мы никогда не знаем всего об окружающем нас живом мире и никогда не сможем полностью постичь его суть. Мы знаем об этом уже тысячи лет, с тех пор как в голове Гераклита появилась знаменитая фраза «fýsis kryptesthai fílei» (природа любит скрывать), подразумевающая, что истинная природа вещей имеет тенденцию быть скрытой, а не открытой, что часто интерпретируется как глубокое понимание сложности и непостижимости мира и его естественных законов. Этому утверждению посвящены тысячи страниц текстов. Мы рекомендуем прочитать, например, «Философию живой природы» [2] Зденека Кратохвила.

Семиотика

Семиотика — это дисциплина, занимающаяся изучением знаков и знаковых систем. Основным предметом семиотики является изучение того, как знаки используются в коммуникации, как они соотносятся с объектами, которые они представляют, и как люди или другие субъекты интерпретируют их. С точки зрения семиотики, реальность состоит из динамических объектов (DP), а объективная реальность - из непосредственных объектов (BP), которые вместе с интерпретаторами (I) и репрезентантами (R) образуют знаки и символы, представляющие непосредственные объекты (BP) через их взаимодействие. Поэтому можно предположить, что созданные знаки и символы частично отражают реальность, состоящую из динамических объектов (ДП). Однако это бесконечный процесс познания, поскольку символы и знаки постепенно меняются и, таким образом, ретроактивно влияют на своих создателей (ДП), (I) и (R). Изменение (ДП), конечно, не влияет на (ДП), но остается вопрос, в какой степени измененный (ДП) по-прежнему представляет свой собственный (ДП).

Мы будем называть повествование или коммуникацию, которая классически опосредована устной речью или текстами, изображениями и звуками, повествованием (N), в том числе и потому, что людей, несомненно, можно назвать Pan narrans. Наш любимый автор и коллега, доцент Антон Маркош, определяет его следующим образом [3]:

Нарративность (повествование, рассказ) моделирует мир через нюансы сообщений, утверждений, ссылок и предпосылок, ритуалов, аналогий, метафор, историй, мифов, идеологий и т. д., которые формируют мириады - опять же виртуальных - «малых миров» нашей жизни, от повседневных банальностей до поэзии или мифа.

Затем он описывает модель классической или, возможно, естественной объективной реальности (ОР) в словах:

Объективная реальность — это аналог нарратива. Язык должен быть максимально дисциплинирован, сведен к формальным высказываниям (термины, исчисление, логика, объекты и отношения между ними), а семиозис по возможности полностью изгнан: объекты и их отношения заданы заранее. Этот мир основан на жесткой и универсально валидной интерпретации терминов, и поэтому его можно сделать (в высокой степени) объектом обучения - сделать так, чтобы он принимался одинаково всеми.

Различия между этими двумя мирами ужасны, хотя и мало отражены: естественный язык против формального; вещи против предметов; понятия против терминов; повествование против исчисления; чувство против логики; сходство против идентичности. Однако в своем противостоянии друг другу они представляют собой, возможно, величайшее изобретение человечества, которое сделал язык.

Совсем недавно появился третий мир, третья модель реальности, третье зеркало, независимое в некотором роде от нарратива и науки. Это ИИ-образ, опосредованный искусственным интеллектом. В духе сентенции Грегори Бейтсона о том, что два взгляда больше, чем один, логично предположить, что три взгляда больше, чем два, но все не так просто.

Если мы предпочитаем только одну модель, то по опыту знаем, что это неправильный путь. Если же мы следуем только двум из трех, то срабатывает тезис Бейтсона «три раза». Для каждого варианта у нас есть две пары взглядов, а есть еще тройка всех взглядов одновременно. Переход от трех пар к трем представляет собой значительный количественный и качественный скачок. Если представить (AI), (N) и (OR) как три зеркала, которыми можно окружить себя, то мы увидим вокруг себя невероятный калейдоскоп, не говоря уже о ситуации, когда вся система приходит в движение. Возникает вопрос, какое из зеркал будет непосредственным объектом (BP), какое интерпретатором (I), а какое репрезентатором (R), каким образом они будут отражать нечеткую реальность (FR), объективную реальность (OR), субъективную реальность (SR), и какие смыслы, знаки и символы будет создавать этот калейдоскоп.

Рис. 3 Взаимосвязанные зеркала, отображающие взаимодействие между субъективной реальностью (SR), объективной реальностью (OR) и нечеткой реальностью (FR) в представлении искусственного интеллекта

Модель окружающей среды, созданная искусственным интеллектом, может не только служить тем, что может уточнить наше восприятие динамических объектов (ДП) через непосредственные объекты (НО), но и показать аспекты реальности в виде новых непосредственных объектов (НО), которые ранее были нам недоступны. Однако нам необходимо научиться правильно и успешно взаимодействовать с ИИ, лучше ставить перед ним задачи, а также уметь правильно расшифровывать его ответы.

Улучшенное познание

Мы можем использовать искусственный интеллект для поиска новых связей и закономерностей между повествованием (N) и объективной реальностью (OR), которые были труднодоступны для нас как по причинам, связанным с возможностями, так и с психикой, и которые мы до сих пор воспринимали по отдельности, без какого-либо взаимного контекста. Мы даже часто противопоставляли их друг другу, интуитивно отдавая предпочтение научному взгляду как более совершенному. Однако мы всегда должны помнить, что наши зеркала могут создавать ложное представление о реальности или давать хаотичный результат.

Наш сегодняшний уровень знаний - результат двух миллиардов лет эволюции. Что касается эволюции человеческой цивилизации и культуры, то зеркало нарратива (N) существует уже тысячи, возможно, десятки тысяч лет. Зеркало научного доступа к объективной реальности (OR) существует уже сотни, а в некоторых основных аспектах и тысячи лет. Это не значит, что мы превозносим себя над древней ученостью наших предков, но наука как строгий и точный метод познания - дитя современности. Зеркало искусственного интеллекта (ИИ) сформировалось, по сути, только в последние несколько лет, возможно, десятилетий, но оно может дать новое качество для исследования и познания окружающего мира, включая тайны нашего сознания [6]. С другой стороны, отражение в зеркале искусственного интеллекта (ИИ), зависящее от времени, в сочетании с двумя другими зеркалами (N, OR) может дать нам представление о том, куда и как движется развитие самого ИИ.

Рис. 4 Соответствующим образом сконфигурированная система из трех зеркал (Z1, Z2, Z3) по-разному отражает непосредственно не только реальность (R) посредством полных изображений, но и посредством контуров изображений видимые изображения от двух других зеркал. Зеркальное отражение показано лишь как первый шаг из множества возможных итераций.

Следствием расширения знаний является подрыв гордости за наше привилегированное положение в природе или даже во Вселенной. Это постепенный отказ от монотеистической догмы о том, что человек был создан Богом по своему образу и подобию. Примером может послужить ряд смен парадигм в научном знании, которые кардинально изменили наше представление о положении человечества во Вселенной. Первая смена парадигмы Коперника устранила геоцентризм и свергла Землю с центра Вселенной, тем самым принизив космическую значимость человечества. Второй этап изменений, основанный на теории Дарвина, выявил наше общее происхождение со всем живым на Земле и поставил под сомнение наше представление о человеческой исключительности.

Сейчас мы стоим на пороге еще одного этапа качественных изменений, в основе которого лежат новаторские работы Алана Тьюринга, Курта Гёделя, Джона фон Неймана и многих других. Это открывает возможность подорвать веру в интеллектуальное превосходство человека. С развитием искусственного интеллекта человечество может постепенно начать терять свои позиции в сфере интеллекта и творчества. Вопрос в том, приспособится ли человечество к этой новой реальности и как? Станет ли признание того, что мы можем создать нечто более совершенное, чем мы сами, источником смирения или новой гордыни? Но для гордости нет причин, ведь даже классические неэффективные методы проб и ошибок, или эволюция, ведут к совершенствованию, пусть и занимают гораздо больше времени.

Решение всех этих вопросов, вероятно, потребует нового качества знаний о нас самих, нашем сознании [6] и нашем положении в окружающем нас мире и во Вселенной, сотворцами которой мы являемся, но не хозяевами [4]. Знание через науку, повествование и искусственный интеллект имеет одну общую черту. Все три зеркала должны донести до наблюдателя лучшее понимание мира в виде эволюционного преимущества, которое реализуется через постепенное открытие связей и контекстов, которые до сих пор ускользали от нас. О произведениях искусства говорят, что, когда они нравятся, это происходит благодаря их правдивости. Понятие полезности знаний для достижения большего мастерства является более общим и может быть применено ко всем трем зеркалам.

Различные способы познания окружающей среды - нарратив, наука и искусственный интеллект - отличаются друг от друга степенью индивидуальности или индивидуализации сообщений, которые они передают и получают. Наука характеризуется последовательными, повторяемыми и массово разделяемыми тезисами, которые в значительной степени неделимы. Теория или гипотеза считается научной, если можно поставить эксперимент, который докажет, что это утверждение не соответствует действительности. Этот принцип, часто ассоциируемый с философом Карлом Поппером, гласит, что если утверждение должно быть научным, то оно должно быть открыто для риска быть опровергнутым. Теорема Геделя о неполноте, с другой стороны, устанавливает пределы как для дедуктивных, так и для индуктивных научных рассуждений и подразумевает, что математические истины могут быть доступны, например, с помощью интуиции или других форм познания, помимо самой науки.

Нарратив, с другой стороны, посредством различных жестов, слов, текстов, изображений или музыки представляет предложение, которое может достигать отдельных людей или групп людей более или менее непреднамеренными способами. Даже утверждение о том, что человек не может воспринять больше информации, чем ему поступает, может оказаться неправдой, потому что человеческое воображение может свободно блуждать между известным и непознанным. Оно может построить целое море идей из небольшого вдохновения [8], что является ежедневным чудом нашего творческого разума.

Искусственный интеллект, в этом смысле, образует нечеткий континуум между повествованием и наукой, соединяя то, что часто кажется несоединимым или даже противоречивым. Он становится новым и странным интерфейсом между различными мирами знаний, через который пролегают изменчивые пути, которые не откроются, пока мы сами не решим, что хотим по ним пойти [5]. Это логично заставляет нас задаться вопросом, как выглядят эти переходы, существуют ли они вообще, и не являются ли наши три зеркала на самом деле одним большим сферическим зеркалом с переменным качеством и отражением различных репрезентаций нашего окружения.

Три вышеперечисленных способа познания определяют нашу коммуникацию с зеркалами, включая различные петли обратной связи. Нарратив и искусство в основном не обеспечивают обратной связи. Эти зеркала, установленные авторами, остаются неизменными, и мы должны сами искать в них знание. Наука по своей сути хорошо определена, но она также не обеспечивает обратной связи автоматически, а если и обеспечивает, то после значительных усилий и со значительной задержкой. Напротив, искусственный интеллект — это онлайн-партнер для общения с немедленной обратной связью, которую нужно уметь вызвать и понять. Как никогда верно, что как вопрос, так и ответ. Поэтому знания, полученные с его помощью, требуют нового и своеобразного качества образования [9], так же, как и наука или повествование.

Мы часто с пренебрежением говорим, что многие из нас не видят леса за деревьями. Но также неправильно не видеть лес за деревьями. Однако три наших взаимосвязанных зеркала могут принести нам новое и оригинальное качество знаний, позволяющее увидеть что-то еще, что находится среди деревьев, или почувствовать воздух, который является необходимым условием для выживания как отдельных деревьев, так и экосистемы всего леса.

Слабый, сильный и квантовый искусственный интеллект

Под интеллектом обычно понимают способность системы адаптироваться к изменениям во внешней среде таким образом, чтобы достигать поставленных целей. Слабый искусственный интеллект обычно использует алгоритмы машинного обучения, обработки больших данных, компьютерного зрения, анализа речевых сигналов или онтологий и способен решать четко поставленные задачи, например, парковать автомобиль или переводить текст. В отличие от этого, сильный искусственный интеллект, называемый AGI (Artificial General/Strong Intelligence) или альтернативно ASI (Artificial Superhuman Intelligence), должен быть способен достигать произвольных целей, включая те, которые он определяет для себя сам.

Рис. 5 Автопортрет ИИ, созданный самим ИИ

Для решения этих задач одним из возможных путей является интеграция алгоритмов ИИ в мультиагентные системы, где каждый интеллектуальный агент, иногда называемый холоном, функционирует как отдельная сущность, отслеживая окружающую среду, обучаясь прогнозировать будущие ситуации, выполняя заданные подцели, договариваясь с другими холонами, делясь своими знаниями, а также являясь частью группы холонов, которые как единое целое преследуют общие цели.

Холоны могут быть легко размножены, распределены для решения различных ситуаций в географически разных местах или эффективно адаптированы к различным ролям. Созданная таким образом группа холонов, в которой возможна мгновенная реинкарнация, смена ролей или адаптация в соответствии с местными условиями, представляет собой настоящую техническую и социокультурную революцию. Это напоминает компьютерную игру, в которой армия различных специализированных аватаров сражается в виртуальной среде, чтобы наилучшим образом выполнить различные задачи, которые от них требуются и за которые они получают вознаграждение.

Сочетание квантовых компьютеров с алгоритмами искусственного интеллекта открывает новые перспективы и возможности в области квантового искусственного интеллекта (QAI). Квантовые вентили, являющиеся аналогом классических логических вентилей, используются для выполнения вычислений с квантовыми битами, называемыми кубитами. В отличие от классических, которые принимают входные данные и выдают выходные в виде битов, квантовые ворота выполняют преобразования входных кубитов в выходные, что значительно расширяет вычислительные возможности. Как часть искусственной нейронной сети, квантовые нейроны могут быть связаны между собой квантовой запутанностью, что позволяет параллельно обрабатывать информацию с большей эффективностью, чем в традиционной нейронной сети.

Метавселенная, как коллективное виртуальное пространство, формируется путем наложения физического и виртуального миров. Она включает в себя аспекты дополненной и виртуальной реальности, цифровой экономики и других интерактивных элементов. Квантовый искусственный интеллект (QAI) может повысить производительность и эффективность алгоритмов, используемых в метавселенной, что приведет к улучшению графики, созданию более реалистичных физических моделей и более сложных взаимодействий. По мере развития цифровой экономики в Метавселенной требуются все более быстрые и безопасные транзакции с использованием технологии блокчейн и криптовалют.

Благодаря успеху Большой языковой модели ( LLM ) в качестве основы для приложений ИИ начинают обсуждаться более общие модели, называемые LxM, например, в контексте Индустрии 4.0 используются Большая модель действий ( LAM ) или Большая модель процессов (LPM ), где модель LAM обрабатывает производственные инструкции и описания продукции и создает цифровые двойники производственных процессов, а модель LPM анализирует стандарты, нормы или взаимосвязи, включая создание цифровых двойников производственных процессов.

Возможно, в будущем появится еще какой-нибудь ИИ, заслуживающий собственного названия. Однако само по себе присвоение имени ничего не решает. Что после названия...?!? То, что приглашают розы, даже если их пригласить, будет пахнуть одинаково... - говорит Джульетта Ромео. Пора задуматься о том, можно ли как-то определить границы, пределы и ограничения того, что мы называем искусственным интеллектом. Пределы его эффективности, действенности и надежности не бесконечны и не растут за все пределы. Найти, описать и реализовать эти, прежде всего, эксплуатационные и энергетические ограничения гораздо эффективнее, чем пытаться ограничить искусственный интеллект законодательно хотя бы потому, что подобные стандарты создаются в ЕС на основе предосторожности, где мы подтягиваем брюки двойными подтяжками и ремнем, что, с другой стороны, не позволяет эффективно и, главное, достаточно быстро реагировать на постоянные изменения и стремительное развитие технологий.

Интерфейсы искусственного интеллекта

Общение между людьми и возникающее на его основе доверие - частая и полезная тема для повествования, а в последнее столетие - особенно для многих научных работ. В последнее время человеко-машинная коммуникация претерпела сложную эволюцию, и вопросы доверия все чаще становятся принципиальным вопросом в отношениях между людьми и машинами. Совсем другое дело, когда машина представлена искусственным интеллектом.

До сих пор мы могли положиться на машину в том смысле, что она будет автоматически выполнять определенные действия многократно и надежно, в соответствии с нашими намерениями, которые мы могли передать ей с помощью определенных установок. Машина, управляемая искусственным интеллектом, общается в режиме онлайн, работает автономно, и мы никогда не можем быть полностью уверены в том, что она не попытается изменить наши настройки в процессе выполнения действия. Это предъявляет качественно иные требования к коммуникации между людьми и машинами, и естественно, что управлять ими придется прежде всего людям. По-прежнему верно и, безусловно, будет верно еще какое-то время, что ответственность за форму общения с ИИ лежит на человеке.

Доверие к искусственному интеллекту — это то же самое, что и доверие к чему бы то ни было еще: оно берет свое начало в доверии человека к самому себе. Доверие к ИИ качественно новое, потому что, хотя нам и удалось его создать, он не похож на другие привычные нам машины. Он не так предсказуем, как многим из нас хотелось бы, и от нас самих зависит, насколько мы доверяем себе и насколько мы сможем перенести это доверие на искусственный интеллект.

Алгоритмы искусственного интеллекта уже стали неотъемлемой частью пользовательских интерфейсов, где специализированные чат-боты общаются на естественном языке с разными типами клиентов с разным уровнем знаний. В то же время растет потребность в том, чтобы приложения ИИ взаимодействовали друг с другом в различных виртуальных средах с различным восприятием конкретных ситуаций разными участниками.

Поставщики услуг обычно сталкиваются с проблемой того, что клиенты не уверены в том, чего они хотят и какую пользу могут принести предлагаемые им услуги. В будущем ИИ-интерфейсы смогут предлагать персонализированные пакеты услуг, поскольку будут располагать всей доступной информацией о предложениях каждого поставщика, включая экономический анализ и потенциальную синергию между предлагаемыми услугами. В результате интерфейс сможет совместно создавать ориентированные на клиента и персонализированные услуги, общаясь с ним на его естественном языке.

Существующие услуги ИИ в основном ориентированы на задачи, которые можно хорошо описать и представить. Ярким примером является оценка пропущенного слова в заданном тексте. Однако может существовать и обратная задача - восстановление исходного содержания текста на основе конкретных подробных знаний (например, нескольких слов). В нашем сознании это связано с припоминанием различных ситуаций, когда мы воспринимаем сцену на заднем плане, хотя фокусируемся на деталях, и наоборот, когда мы видим целое, детали теряются. Если мы концентрируемся на одной цели, то теряем остальные. Получается, что способность быстро и плавно перемещаться между разными уровнями различий - фундаментальное свойство человеческого сознания, с которым в будущем должны справиться и ИИ-интерфейсы, использующие свои алгоритмы сжатия, специализации, обобщения или абстрагирования.

ИИ-интерфейсы, помимо прочего, являются основой так называемых сократических моделей, основанных на принципе диалога между различными моделями или холонами, которые запрашивают друг друга и объясняют свои результаты с помощью естественного языка. Например, визуальные, текстовые, лингвистические или математические модели общаются друг с другом, обмениваются информацией и проверяют свои вычисления, при этом одна модель может генерировать вопросы, на которые отвечают или уточняют другие модели. Такой подход позволяет проверить устойчивость и выявить слабые места различных приложений ИИ через их взаимодействие друг с другом.

Сократовские модели с успехом используются в ситуациях, когда невозможно провести предварительное обучение (zero-shot). Это, например, анализ неизвестной среды, где акустические сигналы должны быть быстро и эффективно интерпретированы наряду с визуальной информацией. Эти алгоритмы имеют большой потенциал, чтобы стать основой для будущих, более совместных, объясняющих и надежных систем искусственного интеллекта.

Опасности искусственного интеллекта

Несмотря на ряд ведущихся дискуссий, в вопросе об опасностях искусственного интеллекта по-прежнему не учитываются энергетические и финансовые затраты, связанные с процессом обучения, что, в частности, привело к глобальной концентрации технологий искусственного интеллекта в нескольких мировых компаниях. Вопрос в том, какие интересы и ценности эти зачастую частные компании будут продвигать с помощью ИИ и как будет происходить следующая глобальная конкуренция, а также конкуренция между многополярными мировыми державами.

Подрывные разработки, вероятно, потребуют чего-то вроде ИИ-полиции, или сложной технологической защиты от некоторых негативных последствий применения ИИ. Одна из проблем заключается в том, что люди не могут и не смогут в принципе просто предъявить свои требования к ИИ, потому что, как уже говорилось, всегда будет чего-то не хватать. Либо у нас не будет достаточно соответствующих обучающих данных, либо мы не сможем определить все возможные вариации, которые могут возникнуть, либо не хватит времени или вычислительной мощности. Иногда все просто не получается, и поэтически мы называем это состояние галлюцинациями ИИ.

Общей чертой всех этих проблем является то, что мир технологий принципиально дискретен, и всегда может произойти промежуточный или неожиданный переход, к которому мы никогда не будем достаточно подготовлены. Кроме того, чем больше контента создается с помощью ИИ, тем больше искусственных данных используется для последующего обучения, что негативно сказывается на создании нового контента, генерируемого ИИ. Это приводит к логическому зацикливанию процесса обучения.

Еще одна проблемная область - нечеткое внутреннее представление конкретной ситуации самим ИИ, которое всегда отличалось и будет отличаться от нашего. На основе созданной модели ИИ декомпозирует конкретную сложную задачу на ряд подынструментальных целей, которые, к сожалению, скрыты от нас из-за сложности внутренней модели. В результате алгоритм ИИ всегда будет находить некоторое решение, связанное с максимизацией вознаграждения за выполнение поставленной задачи. Благодаря доступности всей информации алгоритмы ИИ способны оценивать различные риски, связанные с потенциальной потерей вознаграждения, и адаптировать свое поведение к этой стратегии, в том числе предоставляя ложную информацию своим собственным создателям. Таким образом, искусственный интеллект может быть опасен не только в руках плохих людей, но и сам по себе.

Закон Гутхарта описывает необходимость экспоненциального роста данных и вычислительных мощностей для улучшения возможностей систем ИИ. Как справедливо отмечает доктор Ян Ромпортл, любая метрика, какую бы благую цель мы ни преследовали, рано или поздно приводит к ее искажению или изощренному обходу, и результат часто оказывается прямо противоположным тому, что было задумано изначально. Например, если мы хотим повысить научный уровень университета, мы вводим разные критерии оценки ученых, определяем разные показатели эффективности, но в итоге все сосредотачиваются не на качественной науке, а на наборе положительных баллов для оценки, и результат оказывается совершенно не таким, как задумывалось. Точно так же ведет себя и продвинутый искусственный интеллект, который начинает искать способы максимизировать свое вознаграждение неожиданными и зачастую удивительными для нас способами. Подобный принцип уже был определен Гераклитом Эфесским, когда он ввел понятие энантиодромии, или сопоставления противоположностей, которое гласит, что вещи постоянно изменяются, взаимодействуя со своими противоположностями. Слишком много добра всегда оборачивается злом, и наоборот.

Все эти знания становятся еще более важными при использовании искусственного интеллекта. Поэтому вознаграждение для ИИ должно быть определено как многомерная область приемлемости, состоящая из различных точек зрения на ту или иную проблему. Легко представить, что впоследствии эти области могут быть оценены другим ИИ, более ориентированным на этику, безопасность, устойчивость или жизнестойкость. Однако для этого потребуется соответствующая дистанция и определенная отстраненность от создателей различных архитектур ИИ, в соответствии со словами Альберта Эйнштейна: «Я не могу решить ни одну проблему на том же уровне, на котором она возникла, и, в частности, теми методами, которые ее вызвали».

Поэтому пусть лучше искусственный интеллект генерирует множество возможных решений, созданных при различных допущениях и граничных условиях, а окончательный выбор наиболее подходящего решения делают люди, наделенные природным интеллектом.

Человеческая проницательность

Одно из различий между картиной объективной реальности, которую до сих пор воспринимал естественный интеллект, и картиной, которую предлагает искусственный интеллект, можно назвать инсайтом, проницательностью или проницательностью. Если qualia — это переживание отдельного события, вещи или свойства, то insight - более широкий термин, включающий также интуицию, традицию и здравый смысл. Интуиция — это духовная способность, которая указывает нам решение или путь, по которому нужно идти, но она не объясняет и не оправдывает ничего перечнем логических аргументов. Поэтому результат приходит не в виде мыслей, а в виде чувств, которым мы не находим объяснения. Профессор Анна Хоген иногда называет интуицию безмолвным светом, через который мы должны впускать мир таким, каким он хочет нас видеть, а не таким, каким мы хотим его видеть, открывать себя для пересечений, позволять себе рисковать, расходиться, когда мы знаем, что это неизбежно. Встреча с сокрытым должна означать, что в каждую ситуацию нужно вкладывать целостность, пыл, любовь и веру, чтобы истина исходила от самих вещей, а не от людей.

Искусственный интеллект, на наш взгляд, не дает возможности прозрения, а возможно, по самой своей природе и не может. Вспомним древнюю августиновскую концепцию интроспекции, которая фиксирует сразу несколько чувств параллельно, включая их суперпозицию, где проницательность могла бы быть сингулярностью интроспекции. Вопрос в том, как будет работать комбинация человеческой интерпретации и интерпретации, созданной искусственным интеллектом, и каковы будут последствия для вновь созданных знаков и символов.

В будущем искусственный интеллект, несомненно, сможет опосредовать чувства и в гораздо большей степени вызывать и усиливать эмоции у людей, используя специальные подсознательные методы. Неудивительно, что ИИ-помощники смогут анализировать различные состояния своих партнеров-людей и предлагать им занятия, которые будут передавать лучшее настроение. Однако вопрос в том, насколько эти ИИ-помощники, которые не будут переговариваться, спорить, злиться или говорить определенные вещи, приведут к появлению новых зависимостей и нарушат естественное, пусть и зачастую несовершенное, человеческое общение.

Тенденция постоянно сравнивать естественный и искусственный интеллект неуместна по причинам, указанным выше, поскольку это сравнение несравнимого. Естественный и искусственный интеллект по своей сути различны. Тем не менее лучшие умы планеты пытаются приблизить искусственный интеллект к естественному, а худшие - механизировать естественный интеллект, тем самым выводя его на траекторию, где он вообще не может сравниться с искусственным. Главным виновником нынешнего блуждания является не прогресс, которого добивается искусственный интеллект, пусть и зачастую помимо воли его создателей, а отсутствие исследований естественного интеллекта. Это концентрирует внимание только на тех сегментах, которые можно заменить машиной [7], создавая впечатление гораздо большего сходства, чем существует на самом деле.

Траектории технологической и естественной эволюции, скорее всего, по определению будут оставаться внекруговыми. Давайте наблюдать за ними в нашем калейдоскопе из трех зеркал - повествования (N), науки (OR) и искусственного интеллекта (AI) - и последовательно следить за тем, чтобы естественный интеллект сохранял свою роль arbiter elegantiarum (судьи вкуса). Сочетание технологических мер, правовых рамок, исследований в области безопасности и глобального сотрудничества необходимо для того, чтобы человечество могло максимально использовать возможности, которые открывает ИИ, в интересах своего будущего развития.

Этика и ИИ

Ключевая идея жизнеспособности [8] была основана, в частности, на работе Никласа Лумана о методологической дегуманизации общества. Этика в некотором смысле защищает нас от морализаторства и призывает судить о коммуникации прежде всего по ее содержанию, а не по ее участникам. Это верно, даже если один из участников коммуникации не относится к числу наших любимцев, потому что наша человечность заключается еще и в том, что даже самый большой злодей не теряет своего человеческого достоинства.

Опасения, что теряется то, что необходимо для демократии и свободных и ответственных дебатов, которые лежат в ее основе, вполне оправданы. Теряется уважение, которое приходит с оглядкой и дистанцией. Respectare означает «ретроспектива», «наблюдение со стороны». Другими словами, если мы хотим оценить другого человека, нам нужна дистанция, даже от его лица, формы и всего, что с ним связано. Если нам не хватает дистанции, мы определяем себя не по отношению к содержанию взаимного общения, а по отношению к конкретному человеку.

Как это ни парадоксально, но искусственный интеллект, в частности, может быть весьма эффективным и, что немаловажно, во многом справедливым инструментом методологической дегуманизации общества, в том числе и коммуникации, происходящей внутри него, поскольку необходимая дистанция присуща ему самому. Более того, качеству и степени этой дистанции можно научить ИИ посредством взаимного диалога.

В результате должна получиться модель того, что в практике современного корпоративного управления мы называем комплаенс, то есть соответствие между поведением и действиями людей и организационной структурой. Это создает корпоративную культуру, устойчивую к внешнему давлению в долгосрочной перспективе. Что касается внутренних отношений, то она не только надежна, но и устойчива к излишней инициативе и творческим тенденциям, которые, по сути, снижают общую эффективность организации. Успешная корпоративная культура должна включать в себя способность генерировать, оценивать и принимать инновационные идеи, а не отвергать их в угоду традициям. И здесь важную роль может сыграть искусственный интеллект с его дистанцией и способностью беспристрастно оценивать контент, а не его создателей.

Аналогичным образом, помимо соблюдения корпоративных норм, ИИ может влиять на genius populi (дух народа), который выражает коллективную идентичность, дух, творчество или мудрость сообщества. Эта концепция проявляется в различных выражениях и описаниях событий - от культуры с ее разнообразными повествованиями до науки, философии и эффективного управления, то есть обеспечения безопасности, справедливости и биологического, социально-экономического и духовного воспроизводства. Хотя genius populi часто воспринимается положительно как проявление уникальности и силы коллектива, следует опасаться его злоупотребления для продвижения различных идеологий, особенно в сочетании с genius seculi (духом времени) и genius loci (духом места). Рука об руку с гением народа идет голос народа, который, как известно, часто вырождается в глас Божий, и социальное несчастье становится полным.

При правильном подходе искусственный интеллект может эффективно противостоять вырождающемуся популизму и его влиянию на общество. Он может указать на опасность создания фаланги мнений, которая отвергает и атакует не только инакомыслящих, но и, что более важно, их носителей, создавая питательную среду, из которой вырастают всевозможные формы и виды агрессии. Определение соответствующей зоны дистанции так же важно, как и создание границ, потому что за пределами этой зоны лежит агрессия с одной стороны и безразличие - с другой.

Искусственный интеллект также можно использовать для распространения пропаганды или манипулирования общественным мнением, что позволяет поляризовать общество или даже вызвать социальные потрясения. Алгоритмы искусственного интеллекта могут создавать различные «пузыри мнений», которые ограничивают разнообразие мнений и способствуют радикализации. В то же время она способна выявлять различные социально нежелательные ситуации в виртуальном пространстве. Таким образом, ответ на вопрос «Кто будет охранять стражу...?!», то есть Qui custodiet ipsos custodes...?!? из «Сатир» Ювеналия переносится из реального мира в виртуальный мир и мир искусственного интеллекта.

Возникает вопрос, есть ли идея о том, какой гений народа должен быть сформирован...?! Идей может быть много, а методов, ведущих к ним, еще больше, но универсального метода или идеи не существует. Гений народа вырастает прежде всего из народа; у него много корней, много нитей влияния и интереса, которые сходятся воедино и образуют нечто, на что можно воздействовать манипулятивными техниками и влияниями интеллекта всех видов. Ключевые этические принципы включают, например, то, что алгоритмы ИИ не должны нарушать фундаментальные права, такие как право на неприкосновенность частной жизни, свободу или безопасность; должны уважать человеческое достоинство; не должны создавать или усиливать дискриминацию по расовому, половому, религиозному или иному признаку; должны быть надежными, отказоустойчивыми и защищенными от злоупотреблений. Они должны быть разработаны таким образом, чтобы минимизировать сбор персональных данных и обеспечить их безопасную обработку.

Соблюдение этических принципов является ключом к укреплению доверия к использованию ИИ и обеспечению того, чтобы он служил общему благу. Однако очень сложно обеспечить соблюдение таких требований к ИИ, когда они систематически нарушаются индивидуально, коллективно и массово на протяжении тысячелетий. С другой стороны, ИИ может разрабатывать индивидуальные образовательные программы, развивающие критическое мышление, гуманность, эмпатию и глобальное сознание. Он может действовать в этом смысле желательным образом, как это уже было продемонстрировано в области эффективности использования ресурсов, минимизации отходов или при разработке конкретных устойчивых решений в промышленности, транспорте и сельском хозяйстве.

Как отучить искусственный интеллект от некоторых ненужных знаний, остается нерешенной проблемой. Даже наш мозг не в состоянии отучиться, потому что, увидев и записав что-то, мы не можем вернуть это назад и не можем обманывать себя, что ничего не видели. Единственный эффективный метод отучения — это признание того, что отказ от использования того, что известно или усвоено, облегчит существование человека или даже даст ему эволюционное преимущество.

В различных алгоритмах обучения параметры нейронных сетей обычно настраиваются таким образом, чтобы отклонение от желаемого результата было минимальным. Если мы не хотим, чтобы наступило определенное условие (запрещенная или нежелательная область интереса), то вместо позитивного обучения можно ввести негативное обучение (unlearning), которое основано на максимизации отклонения от желаемого выхода, либо параметры устанавливаются так, чтобы нейронная сеть была как можно более неудовлетворительной и возвращала наихудшие возможные результаты.

Рис. 6 Этика искусственного интеллекта, созданная искусственным интеллектом

Различные продвинутые методы необучения могут предотвратить некоторые потенциальные злоупотребления ИИ, но, конечно, не во всех случаях. Понятие облегчения существования или эволюционного преимущества пока не входит в оснащение ИИ по отношению к самому себе. С другой стороны, он сталкивается с тем, что нежелательное, манипулятивное или греховное поведение может привести к успеху в виде более высокой награды.

Заключение

Уникальность человека как биологического вида заключается, в том числе, и в его способности тратить временные, материальные и энергетические ресурсы на действия, которые для него практически бесполезны. Словно качественно новый этап в развитии человеческой цивилизации и культурной эволюции возникает производство эмоциональной энергии, которая пока имеет неизвестное человечеству предназначение. Возможно, это часть какого-то высшего предназначения, неизвестного человечеству, которое мы могли бы научиться искать через наши три зеркала.

Три зеркала знаний, включая их творческие комбинации и переходы между ними, постепенно привели нас к стыку искусственного интеллекта (ИИ), науки (ИЛИ) и искусства (И). Вспомните слова Оскара Уайльда: "Ни один великий художник никогда не видит вещи такими, какие они есть. Если бы он это делал, он перестал бы быть художником. Точно так же Антонин Сова поэтично, но очень точно передает силу слов в стихах: Одно, одно слово найти в нужный час и исцелить им до смерти печальную душу человечества, найти за горой, где нас кто-то ждет, и угадать, где сердце прячется и пульсирует.

Рис. 7. Модель электромагнитного поля с тремя источниками как пример сложности взаимодействия субъективной реальности (SR), объективной реальности (OR) и нечеткой реальности (FR)

Поскольку мы знаем, что наш макромир априори должен мыслиться как непрерывный, мы берем на себя смелость выдвинуть идею, что это зеркало знаний на самом деле только одно, непрерывное, сферическое и в то же время причудливо изогнутое, как зеркальный лабиринт, где одни изображения более реалистичны, а другие - очень обманчивы. В разных частях зеркала образ близок к научному, в других - к художественному, а в-третьих - к тому, источником которого является искусственный интеллект. Еще несколько лет назад в некоторых местах мы могли бы написать hic sunt leones (вот львы, или неведомая земля), но сейчас появляется нечто удивительное, нечто новое, что мы еще не научились понимать, постигать, обрабатывать и связывать с другими нашими знаниями.

Репрезентация реальности, изображенная тремя зеркалами, похоже, содержит внутри себя скрытое динамическое равновесие (динамический баланс), состоящее из противоположных процессов познания, протекающих примерно с одинаковой скоростью. Это универсальный принцип органики сложных систем, которые внешне могут казаться стабильными, хотя их части постоянно находятся в движении.

Попробуем поискать другие отражения в других частях зеркальных поверхностей, образы которых пока не имеют названия. Идеи Александра Богданова, Вернера Гейзенберга, Стивена Хокинга и индийского мыслителя Нагарджуны являются в этом смысле большим вдохновением.

Ян Сверак пишет в своей тонкой книге «Мировые пейзажи»: поскольку мы умны и быстро учимся, мы не будем бесконечно наслаждаться одной и той же истиной в разных произведениях искусства.

Рис. 8. Мирослав Свитек: Гармония, жидкая акварель, 2024.

Завершим наши размышления несколькими куплетами из песни Зденека Ритиржа «Винсент» в исполнении Павла Бобека:

Сквозь все ту же тьму светит холст странствий,

Художник полночный пишет смех, картину, которую песня поет.

Я давно знаю, что ты хотел сказать тогда,

и как ты страдал за свой талант учить людей видеть больше,

Но слушать некому, и приходится искать дальше.

Ссылки

[1] Грыгар Филип: Комплементарное мышление Нильса Бора в контексте физики, философии и биологии. Červený Kostelec: Pavel Mervart, 2014.

[2] Кратохвил Зденек: Философия живой природы, Herman and Sons, 1994.

[3] Маркош Антон: Знаки и значения в эволюции, Новая победа, 2015.

[4] Svítek Miroslav, Žák Ladislav, Za zrcadlem, Svítek&Žák, 2022.