Берём понятие интеллекта у разработчиков машинного интеллекта
Тем, кто развивает естественный интеллект в мокрых детских и взрослых нейронных сетях, нужно отслеживать подходы из сферы искусственного интеллекта. В сфере AI (artificial intelligence) нужно научить много более тупой (поскольку он не прошёл эволюционного развития по части обучения) кремний, и это требует существенного разбирательства с тем, чему этот кремний учить, как учить, зачем учить. Даже если заменить кремний на квантовый компьютер, эти вопросы не изменяются. Это разбирательство делают огромные лаборатории крупных корпораций с большим финансированием. Нельзя полагаться на то, что этот кремний в классическом компьютере или какие-нибудь ионы да фотоны в квантовом компьютере станут умными (получат сильный интеллект) сами, если им дать железное тело с моторчиками, снабдить множеством датчиков, обеспечить энергией и не мешать быть любопытным к миру. Для появления интеллекта нужна какая-то эволюция: репликация конструкции этого интеллекта, мутации при репликации. С этим у сегодняшних роботов плохо. Тем не менее, возможности сегодняшнего AI уже достаточно велики, чтобы не очень их понимать — так же, как не очень понимают и возможности современного человеческого интеллекта, не понимают границы его возможностей. В любом случае, инженерам AI нужно точней определяться с подходами, точней оперировать терминологией в своих теориях/объяснениях, чем педагогам (включая андрагогов — педагогов для взрослых, и даже новый извод этих педагогов для взрослых — хьютагогов/эвтагогов, которые специализируются на самообразовании взрослых[1]). Ибо естественный интеллект может справиться и без педагогов, если растёт в среде людей. Ученик-человек-самоучка легко может оказаться умней учителя-человека, это легко представить. Но если этот ребёнок вырастает в лесу, воспитываемый волками (Маугли), то он вырастает с интеллектом примерно как у обычного зверя, даже разговаривать не может.
AI без инженеров (пока) с собственным усилением не справляется, инженеры с этим активно работают, улучшая свои объяснения/теории/модели того, как учить AI быть всё более и более сильным интеллектом.
Мы делаем радикальное предложение: в традиционной педагогике**/андрагогике/хьютагогике/эвтагогикеиспользуем** принципы и связанную с ними терминологию из сферы AI вместо опоры и на традиционную/классическую** педагогическую терминологию, и на «на ходу» придумываемые собственные педагогические «новаторские» идеи.**
Сегодня учим человека с его телефоном, компьютером, социальной сетью, персональным ассистентом и т.д. — учим киборга, у которого память и сознание как управление вниманием поддержаны техническими средствами. Так что мы не просто можем, а чтобы оставаться современными должны использовать одни и те же принципы обучения, одни и те же принципы измерения результатов обучения, одну и ту же терминологию для искусственного/машинного и естественного/человеческого интеллекта, граница между ними уже размылась, речь идёт о просто «интеллекте» без особого подчёркивания разницы в происхождении этого интеллекта. Если вам кто-то через интернет выдаст умную мысль, то вы не будете знать, собака это, человек, киборг из человека и компьютера или просто навороченный компьютер с современными алгоритмами машинного интеллекта. Это хорошо отрезвляет: нам важно качественное, продуктивное, рациональное (а иногда и художественное) мышление интеллекта, но меньше важно то, какой конструкции этот интеллект. Это только в спорте важно, чтобы бегуны быстро бежали без допинга и не использовали велосипед с электромоторчиком для более быстрого передвижения. В реальной, а не развлекательной как в спорте, жизни использование даже не корабля или самолёта, а ракеты для межконтинентального перелёта[2] идёт в безусловный плюс по сравнению с бегом строго биологического человека через океан. К усилению интеллекта техническими средствами всё это относится в полной мере. В телешоу нельзя подглядывать в Гугл в поисках ответа на вопросы викторины. В жизни же наоборот, нельзя не подглядывать в Гугл, и даже нельзя не спрашивать совета у других людей: важно получить хороший ответ на вопрос, а не задействовать биологический вычислитель строго одного человека!
В сфере AI учёные и инженеры всегда считали, что они черпают вдохновение в традиционном обучении людей. Они берут там идеи, дорабатывают их, чистят-блистят, и потом используют в своих работах по обучению компьютеров. Давайте активно пользоваться этими улучшенными идеями: принесём их из сферы AI назад, в образование людей. А заодно и про образование людей будем думать более инженерно, то есть более точно, более прогнозируемо в плане результата.
Мы не будем делить «интеллект» на машинный/искусственный и естественный. François Chollet[3] следует примерно той же линии и задаёт подход (framework, набор понятий и терминологию) для сравнения искусственных интеллектов на базе обсуждения текущих подходов по психометрии как измерению человеческого интеллекта. По словам François Chollet, человеческий естественный интеллект работает явно лучше всех других искусственных и естественных животных интеллектов, имеющихся у нас для сравнения. Ориентироваться в измерении силы интеллектов поэтому больше не на что, давайте разбираться с естественным интеллектом и всем вокруг него — и дальше сравнивать интеллекты животных, машин и людей одинаковым образом.
Не будем стараться точно следовать определениям (и уж тем более математическому формализму), которые дал для интеллекта François Chollet. Мы возьмём не букву его предложений, а их дух.
https://www.nasaspaceflight.com/2020/12/earth-to-earth-supersonic-airliners/ ↩︎
«On the Measure of Intelligence», last revised 25 Nov 2019, https://arxiv.org/abs/1911.01547 ↩︎