Второе преимущество человека – эффективная обработка данных. Чтобы научиться играть на консоли Atari, нейросети, разработанной DeepMind, нужно минимум 900 часов, а человеку всего 2. Аналогичная динамика наблюдается в усвоении языков и многом другом – пока что машины учатся гораздо медленнее человека. Несмотря на то что они могут поглощать гораздо больше информации, мы усваиваем ее гораздо более эффективно.
Третье преимущество – социальное научение. Мы можем вербально передавать свои знания, сообщать окружающим о своих ментальных моделях, используя небольшое количество слов. Это пока что находится за пределами возможностей искусственных нейросетей.
Четвертое – научение с помощью одной попытки. Машины пока слабо интегрируют новую информацию в имеющуюся у них сеть знаний, человек внедряет новые знания с первой попытки и делает это без труда, например, начиная спрягать даже вымышленное слово по известным правилам.
Пятое преимущество – систематичность и язык мышления. Человек легко обнаруживает общие правила, лежащие за частными проявлениями, выявляя базовые абстрактные принципы, которые затем использует в разных контекстах, делая обобщающие выводы. Искусственные нейросети пока не могут достичь такой системности и абстрактности мышления.
Шестое – компоновка. Современным искусственным нейросетям далеко до гибкости человеческого разума. Мы можем применять знания, полученные в одной области, в самых разных контекстах. Человек способен сочетать разные знания, рекомбинировать их для решения новых задач. Нейросеть, побеждающая людей в одной игре, не способна рекомбинировать свои способности для одоления людей в другой. Сначала наш разум делает то, что и нейросеть. Он фильтрует образы и распознает определенные паттерны, но затем мы переходим на более высокий уровень иерархии, мы делаем логический вывод, рассуждаем, выделяем основополагающие принципы в полученной информации. Машины пока не достигли этого уровня, переход на него является сложнейшей задачей их архитекторов.
По сравнению с другими живыми существами у людей очень длительный период детства, в течение которого мы учимся, а наш мозг потребляет половину всей энергии. Возможно, лучше было бы сразу рождаться с загруженными знаниями, необходимыми нам в жизни, но это невозможно в силу того, что для их кодирования нашей ДНК не хватило бы емкости, которая составляет примерно 6 миллиардов битов (750 мегабайтов), что сравнимо с емкостью среднего USB-накопителя. Автор указывает на парадокс – ДНК как чертеж нашего тела содержит гораздо меньше информации, чем реальные мы с 86 миллиардами нейронов и тысячами триллионов связей между ними. Емкость реального мозга превышает емкость генома минимум в 100 тысяч раз. Такая сложность достигается через «доработку чертежей» путем обучения.
Деан определяет способность учиться как способность формировать внутреннюю модель внешнего мира, создавать подсознательную симуляцию, ментальную карту как в естественных, так и в искусственных нейронных сетях. Наш мозг создает огромное количество таких моделей для всего, что познает: для мест, движений, речи, объектов и взаимодействий с ними, для людей и их поведения. Благодаря этим моделям мы можем создавать реалистичные симуляции реальности в виде фантазий и снов. Мы сознательно создаем гипотезы на основе наблюдений, а сами наблюдения основаны на наиболее вероятных интерпретациях. Со временем мы лучше приспосабливаемся к внешнему миру, обновляя ментальные модели.