Плесень Флеминга против больших данных: почему ИИ не светят великие открытия

Современные системы искусственного интеллекта всё активнее проникают в нашу жизнь. Пользователи LinkedIn, WhatsApp и электронной почты регулярно получают предложения о работе, и уже сложно определить, кто их отправляет – живой рекрутер или алгоритм.

Массовое внедрение ИИ поднимает глубокие вопросы о природе интеллекта. Распространено мнение, что искусственный разум становится умнее и вскоре либо заменит людей, либо сделает нас сверхлюдьми. Однако реальность выглядит иначе.

В статистике большинство событий укладывается в привычные рамки – как температура воздуха обычно колеблется около среднего значения для данного сезона. Но иногда случаются редкие, необычные явления – как внезапный снег летом или невероятная жара зимой. В статистике такие события называют 'толстыми хвостами' распределения.

Казалось бы, эти редкие случаи можно считать помехами или ошибками. Но именно они часто приводят к важнейшим открытиям.

История открытия пенициллина прекрасно иллюстрирует эту мысль. В 1928 году молодой шотландский бактериолог Александр Флеминг вернулся из отпуска и обнаружил в чашке Петри нечто необычное. Плесень заразила культуру стафилококка, но вместо того чтобы выбросить испорченный образец, учёный заметил важную деталь – бактерии вокруг плесени погибали. Так случайное наблюдение привело к открытию первого антибиотика.

Принципиальное отличие человеческого разума от машинного заключается в способе взаимодействия с окружающим миром. Открытие Флеминга – не просто решение задачи, а результат непрерывного взаимодействия с средой и умения делать выводы из неожиданных наблюдений. Современные языковые модели, напротив, запрограммированы выдавать статистически наиболее вероятный ответ.

Случайность, которую древние греки называли Фортуной, встроена в человеческое познание совершенно иначе, чем в машинные алгоритмы с их заранее определённым набором данных. Великие открытия часто происходят неожиданно: структура молекулы бензола приснилась учёному во сне, а теория относительности начала складываться, когда Эйнштейн размышлял о времени, глядя на часы из движущегося поезда.

Показательна история доктора Джона Сноу во время лондонской эпидемии холеры 1850-х годов. Когда большинство врачей считали причиной болезни "миазмы" – загрязнённый воздух, Сноу заметил концентрацию случаев заболевания вокруг определённой водяной колонки. Этот интуитивный скачок мышления позволил установить истинный путь распространения инфекции.

Человеческий мозг – не "чёрный ящик", механически воспроизводящий результаты обучения. Мы постоянно учимся, взаимодействуя с окружающей средой, что создаёт бесконечные возможности для новых озарений. Каждая неожиданная ситуация может привести к новому пониманию реальности.

Современные системы ИИ создаются для работы с типичными ситуациями, для поиска закономерностей в повторяющихся событиях. Но реальный мир устроен сложнее – в нем постоянно происходит что-то новое и необычное. Человеческий разум умеет замечать эти отклонения от нормы и извлекать из них пользу. Именно способность работать с неожиданным и нестандартным делает наше мышление по-настоящему гибким и творческим.

Нейронные сети действительно впечатляюще справляются с обработкой больших массивов данных и поиском закономерностей. Они могут анализировать миллионы документов, находить сложные связи, распознавать образы. Однако эти достижения, при всей их практической пользе, имеют мало общего с созданием искусственного общего интеллекта (AGI) – системы, способной мыслить подобно человеку.

Чем больше мы взаимодействуем с современным ИИ, тем очевиднее становится фундаментальный разрыв между машинным и человеческим мышлением. В понимании природы настоящего интеллекта мы продвинулись не намного дальше, чем несколько десятилетий назад. Увлекшись совершенствованием алгоритмов, мы часто забываем о том, насколько сложно и многогранно устроено человеческое мышление.

Вместо бесконечного наращивания объёмов обучающих данных стоит сосредоточиться на разработке систем, способных эффективно действовать в незнакомых ситуациях. Нынешние алгоритмы останутся полезными инструментами для обработки информации, но путь к настоящему искусственному интеллекту лежит через понимание фундаментальных принципов работы человеческого разума.

Современное увлечение большими данными и статистическими моделями рискует завести разработчиков ИИ в тупик. Пока мы не научимся воспроизводить способность к работе с неизвестным, искусственные системы будут лишь имитировать догоняющую игру, в которую человечество играет с первого дня своего существования.