Граница между мыслительным и прикладным мастерством размыта
Эволюция делает очень размытой саму границу между врождённым интеллектом в его биологических границах (человеческий детёныш рождается совсем не умным! Но потом растёт и быстро развивается. В том числе окружение этого детёныша и свойство пластичности мозга влияют на то, как развивается биологическая «аппаратная» часть интеллекта) и привнесённым культурой: усиления интеллекта в силу трансдисциплин и прикладных дисциплин. Щенок не умеет в момент рождения ходить, но научается потихоньку и ходить, и бегать, и прыгать — щенки играют с окружающим миром, это их обучение. Люди делают то же самое. Но кроме бегать-прыгать они ещё выучиваются читать-писать, а современный человек по идее должен выучивать ещё в школе, а затем в вузе трансдисциплины, увеличивать силу своего интеллекта, расширять диапазон проблем, которые он сможет решить при встрече с ними. Так что никакой ребёнок не рождается «умным» по абсолютной шкале силы его интеллекта, разве что есть биологическая возможность этим умным стать.
По большому счёту, у людей сейчас не естественный интеллект (вспомним людей-маугли, которые вырастают в джунглях и даже разговаривать не умеют), а вполне искусственный интеллект, полученный обучением знаниям, накопленным поколениями людей — и большинство этих знаний передаются самым умным людям вообще через бумагу и экраны с текстом, а не каким-то другим путём, например, получением «опыта» в решении проблем.
Это и есть «цивилизованность»: становиться у****мным от научения, а не просто быть потенциально умным от рождения. Интеллект можно и нужно развивать, а различие между естественным и искусственным интеллектом в этом плане будет несущественным.
Сам интеллект оказывается не абсолютным, а относительным: он зависит ещё и от прикладных задач. И****нтеллект белки, определяемый батареей тестов по разным задачам скакания по деревьям, будет выше, чем интеллект скачущего по деревьям человека. Это нормально. Другое дело, что их потом могут сравнить по общему числу возможных решаемых проблем, куда попадут и другие даже телесные задачи — и белка тут же проиграет, белка своим телом не сможет делать многое из того, что сумеет сделать человек. Ровно поэтому тесты интеллекта всегда задействуют максимально широкий набор задач, говорят о батарее тестов — проверяется универсальность, а не умение решить конкретную задачу. Тест только математики ничего не скажет про ваш интеллект. А вот тест собранности ума и тела, онтологии, риторики, системного мышления, информатики, трудового кругозора — вот такая батарея тестов будет говорить о вашем интеллекте много больше. А ещё могут быть тесты на вменяемость, на агентность. Всё по поводу тестирования интеллекта становится запутанным, на настоящее время не предложено никаких способов тестирования интеллекта: само понятие интеллекта предполагает возможность решения задач, которые не предусмотрены при обучении этого интеллекта. А если задачи предусмотрены, то это тестирование прикладного мастерства.
Интеллект зависит не только от «аппаратуры» устройства AI или человека, но и от учебного плана/curriculum, т.е. порядка предъявления задач, а также от количества информации, которая была предложена в ходе научения, а ещё от качества этой информации. В какой-то момент разработчикам AI казалось, что можно получать всё более сильный интеллект, просто увеличивая размер нейронной сети («объём мозга»), но оказалось, что есть зависимость между размером нейронной сети и количеством данных, которые требуется предъявить этой нейронной сети, чтобы полностью задействовать размер этой нейронной сети[1]. Поэтому стратегия поменялась: стали применять более простые «аппаратные решения» (алгоритмы нейросетей меньшего размера, требующие меньше вычислительной аппаратуры для работы с ними), но предобучать их на большем количестве данных, а ещё делать лучше сами данные (по двум параметрам прежде всего: уменьшать количество ошибок в данных, чтобы в обучение арифметике не попадали примеры типа 2*2=5, а также закрывать данными более широкие классы предметных областей, ибо оказалось лучше иметь по паре примеров из десяти предметных областей, чем двадцать примеров из одной предметной области). Оказывается, «образование» кремниевых нейросетей более важно, чем «врождённый интеллект» этих нейросетей. Для людей выполняется всё то же самое. Если потенциального Эйнштейна не учить читать и писать, то он так и останется дикарём, ему не поможет никакая «врождённая гениальность».
Если вам свезло с последовательностью предъявляемых задач, то ваш интеллект может оказаться по их итогам лучше. «Ему повезло попасть в хороший проект, он там сильно вырос за последнюю пару лет» так же важно, как «ему повезло с родителями, они ему дали хорошие гены для мощного интеллекта».
Ключевая работа тут была — https://arxiv.org/abs/2203.15556 ↩︎