Искусственный интеллект стал учится думать самостоятельно, подобно человеку

Новое исследование показывает, как ИИ, подобно людям, учится с помощью объяснений, симуляций, аналогий и рассуждений без внешнего воздействия. Это обучение иллюстрирует сходства и ключевые различия между естественным и искусственным познанием, предлагая перспективу для изучения человеческих мыслительных процессов, а также потенциала и ограничений ИИ.

Некоторые из величайших открытий происходят не в результате наблюдений, а в результате размышлений. Эйнштейн разрабатывал теорию относительности с помощью мысленных экспериментов, а Галилей получал знания о гравитации с помощью мысленного моделирования.

Обзор, опубликованный в журнале Trends in Cognitive Sciences, показывает, что этот процесс мышления присущ не только человеку. Искусственный интеллект тоже способен самокорректироваться и приходить к новым выводам благодаря «обучению через мышление».

«В последнее время в искусственном интеллекте, особенно в больших языковых моделях, наблюдается нечто похожее на обучение с помощью мышления, — говорит автор работы Таня Ломброзо, профессор психологии. — Иногда ChatGPT исправляет себя без явных указаний, похоже на то, как люди учатся размышляя».

Ломброзо выделила четыре примера обучения с помощью мышления у людей и ИИ: учащиеся могут получать новую информацию без внешнего воздействия с помощью объяснений, моделирования, аналогий и рассуждений.

У людей объяснение ребенку работы микроволновой печи может выявить пробелы в понимании. Перестановка мебели в гостиной часто предполагает создание мысленного образа для моделирования различных вариантов расстановки, прежде чем вносить какие-либо физические изменения.

ИИ демонстрирует схожие процессы обучения. Когда ИИ просят подробнее рассказать о сложной теме, он может исправить или уточнить свой первоначальный ответ, основываясь на полученном объяснении. Игровая индустрия использует симуляторы для приближения к реальным результатам, и модели могут использовать результаты симуляций в качестве исходных данных для обучения.

Если попросить языковую модель провести аналогии, она сможет ответить на запросы точнее, чем на простые вопросы. Побуждая ИИ к пошаговым рассуждениям, можно привести его к ответам, которые он не смог бы получить при прямом запросе.

«Это ставит вопрос, почему и естественный, и искусственный разум обладают такими характеристиками. Какую функцию выполняет обучение с помощью мышления и почему оно ценно, — говорит Ломброзо. — Я утверждаю, что обучение с помощью мышления — это своего рода обучение по требованию».

Когда человек узнает что-то новое, он не знаете, как эта информация может пригодиться ему в будущем. Ломброзо считает, что люди могут откладывать знания на потом — до тех пор, пока контекст не сделает их актуальными и стоящими когнитивных усилий на размышления и обучение.

Ломброзо признает, что определение границ между мышлением, обучением и другими высокоуровневыми когнитивными функциями является предметом дебатов в области когнитивных наук. Обзор также поднимает дополнительные вопросы, некоторые из которых Ломброзо планирует изучить в дальнейшем. Например, действительно ли системы ИИ «думают» или просто имитируют результаты таких процессов.

«ИИ дошел до такой степени, что в некоторых отношениях он  совершенен, а в других ограничен, и у нас появилась возможность изучать сходства и различия между человеческим и ИИ, — говорит Ломброзо. — Мы можем узнать важные вещи о человеческом познании с помощью ИИ и улучшить ИИ, сравнивая его с естественным разумом. Это поворотный момент, когда мы находимся в новом положении».

Ранее исследователи из группы когнитивной вычислительной нейронауки в FAU акцентировали внимание на способности мозга к предсказательному кодированию. С помощью искусственного интеллекта и информации от пациентов с эпилепсией они установили, что спонтанные активности мозга играют значительную роль в обработке информации без внешних стимулов.