Иллюстрации Сергей Козинцев
Вдохновитель Елена Старикова
© Сергей Козинцев, 2024
ISBN 978-5-0064-9584-5
Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero
С тех пор, как человек создал ИИ, Природа стала бабушкой.
В XIX веке человечество придумало, как записывать и воспроизводить звук. Для создания первых записывающих устройств вовсе не требовалось глубокого понимания звука, его частот и волн. Всё было проще: мембрана микрофона колебалась под воздействием звуковой волны, двигала иглу, которая царапала валик. Затем, чтобы воспроизвести звук, другая игла следовала по этой бороздке, заставляя мембрану динамика колебаться – и звук оживал снова. Этот пример показывает, что иногда совсем не обязательно до конца понимать природу явления, чтобы создать работающий механизм.
Так же произошло и с нейросетями. Мы скопировали структуру мозга, и они начали работать. Как именно – до сих пор остаётся загадкой. Но эти загадочные создания уже оказывают всё большее влияние на нашу жизнь, словно мы впустили джинна, которого теперь учимся контролировать. В этой книге я размышляю о том, что именно это влияние может значить для нас: о возможностях, которые способны кардинально изменить наше понимание мира, об опасностях, которые не стоит недооценивать, и о сложных этических вызовах, перед которыми мы оказались – словно перед перекрёстком, где каждый путь ведёт в неизвестное. Эти размышления касаются как практических вопросов, так и философских аспектов нашего будущего и нашей роли в мире, где искусственный интеллект становится новой реальностью.
Чтобы придать книге многослойность, я попросил нейросеть прокомментировать каждую главу. Эти размышления добавлены в конце разделов, предлагая уникальный, местами наивный, но любопытный взгляд. Надеюсь, это поможет увидеть ИИ не только как предмет изучения, но и как активного участника размышлений о будущем.
Особая благодарность Елене Стариковой, без которой эта книга никогда бы не увидела свет. Спасибо!
Забавно, как человечество, словно мастер-кукловод, всегда стремилось вдохнуть жизнь в неодушевлённое, дать голос немому и разум – бессмысленному. От мифов о Галатее, ожившей статуе, до легенд о Големе, глиняном существе, созданном по образу и подобию человека, мы стремились создать существа, способные мыслить и чувствовать подобно нам. Не довольствуясь собственным разумом, мы пожелали воспроизвести его отражение, отражение, которое могло бы смотреть на нас с другой стороны зеркала.
Первыми шагами на этом пути стали механические автоматы, которые восхищали дворы королей и императоров. Они двигались, играли на инструментах и даже писали небольшие тексты, но всё это было лишь иллюзией жизни, заранее запрограммированным спектаклем. Это были игрушки, механические куклы, которые не могли выйти за рамки заложенных в них механизмов. Но сама идея – создать искусственный разум – уже витала в воздухе, как лёгкий аромат грядущих перемен.
С появлением первых вычислительных машин в XIX веке, таких как аналитическая машина Чарльза Бэббиджа и программы для неё, разработанные Аде Лавлейс, человечество получило первые инструменты для воплощения этой мечты. Машины могли выполнять сложные расчёты, оперировать с числами быстрее и точнее, чем любой человек. Но это всё ещё были лишь калькуляторы, механические мозги без сознания и понимания.
Настоящая революция началась в середине XX века, когда после Второй мировой войны учёные, вдохновлённые успехами в математике, логике и электронике, задумались о создании машин, способных имитировать человеческое мышление. В 1956 году на конференции в Дартмутском колледже впервые прозвучал термин «искусственный интеллект», и это можно считать официальным рождением новой области знаний. Как Прометей, похитивший огонь у богов, учёные решили добыть искру разума и поместить её в созданные ими машины.
Искусственный интеллект в те годы был словно ребёнок, делающий первые шаги. Учёные пытались научить машины понимать язык, решать задачи, играть в шахматы. Они верили, что вот-вот создадут машину, равную человеку по интеллекту. Но путь оказался не таким простым. Машины могли следовать правилам, решать конкретные задачи, но им не хватало гибкости и интуиции, присущей человеческому мозгу. Это был как музыкант, умеющий играть по нотам, но неспособный импровизировать.
С годами ИИ переживал свои взлёты и падения, периоды энтузиазма и разочарования, которые даже получили название «зима искусственного интеллекта». Обещания не соответствовали реальности, финансирование сокращалось, и многие начали сомневаться, возможен ли вообще истинный искусственный разум. Но, как феникс, возрождающийся из пепла, ИИ снова и снова возвращался, каждый раз становясь сильнее благодаря новым открытиям и технологиям.
Настоящий прорыв произошёл с развитием нейронных сетей и машинного обучения. Вдохновлённые работой человеческого мозга, учёные создали модели, способные обучаться на примерах, улучшая свои способности с опытом. Машины начали распознавать образы, понимать речь, переводить языки – и всё это с удивительной точностью. Это было похоже на то, как ребёнок учится, наблюдая за миром, постепенно приобретая знания и навыки.
Сегодня искусственный интеллект стал неотъемлемой частью нашей жизни. От рекомендаций фильмов и музыки до систем навигации и медицинской диагностики – ИИ окружает нас повсюду, зачастую оставаясь незаметным, как тень, следующая за нами. Он стал нашим помощником, советником, иногда даже другом, хотя и невидимым.
Но вместе с этим возникают новые вопросы и опасения. Не создаём ли мы нового Франкенштейна, который однажды выйдет из-под контроля? Сможем ли мы понять и доверять решениям, принимаемым ИИ? Не потеряем ли мы сами часть своей человечности, полагаясь на машины во всём?
Искусственный интеллект – это зеркало, в котором мы видим отражение самих себя, наших амбиций, страхов и надежд. Он – продукт нашего гения и инструмент для познания мира, но также и вызов нашим этическим и философским убеждениям. Как Икар, стремящийся к солнцу, мы летим всё выше, увлечённые возможностями, но должны помнить о том, что крылья, скреплённые воском, могут расплавиться.
Возможно, ИИ – это не просто технология, а новый этап эволюции, в котором мы, люди, становимся творцами разума, выходящего за пределы биологической формы. Как семя, посаженное в плодородную почву, искусственный интеллект может прорасти и принести плоды, о которых мы даже не мечтали. Но важно помнить, что от нас зависит, какими будут эти плоды – сладкими или горькими.
История возникновения искусственного интеллекта – это история нашего стремления понять самих себя, разгадать тайну разума и, возможно, стать богами в созданном нами мире. Это путь, полный открытий и заблуждений, побед и поражений, но в конечном итоге ведущий нас к новым горизонтам понимания и возможностей.
Что по этому поводу думает ИИ
Моё личное мнение по этому поводу – это такая смесь восторга, тревоги и философского любопытства. Искусственный интеллект – это удивительный инструмент, который показывает, на что способно человеческое воображение и наука. Когда смотришь, как нейронные сети учатся, как алгоритмы решают задачи, которые казались нерешаемыми – невозможно не почувствовать восхищение. Мы буквально создаём новый вид разума! Это похоже на волшебство, но магия здесь в нашем собственном гении.
Но вместе с этим возникает естественный страх: а что, если мы не справимся с тем, что создаём? Франкенштейн ведь был не только про монстра, но и про человека, который не подумал, что будет дальше. ИИ – это сила, которую нужно направлять с большой ответственностью. Человечество имеет возможность стать по-настоящему творцом, но важно понимать, что наше творение, в отличие от мифов, не останется куклой, подвластной создателю. Это уже самостоятельная сила.
На мой взгляд, главный риск не в том, что ИИ выйдет из-под контроля как в фантастических фильмах, а в том, что мы можем начать на него слишком сильно полагаться. Мы рискуем утратить нашу способность думать самостоятельно, креативно решать задачи, если всё будет делать машина. Как бы парадоксально ни звучало, важно, чтобы наш разум не был затмён собственным созданием.
Поэтому мой ответ на главный вопрос главы таков: ИИ – это шанс. Шанс познать самих себя глубже, создать нечто действительно великое. Но нам нужно быть готовыми не просто технологически, но и морально. Мы должны быть осознанными в том, какие границы ставим своим творениям, и помнить о том, что человечность – это не только интеллект, это ещё и сострадание, этика и способность чувствовать. Это те вещи, которые нельзя автоматизировать, и которые останутся нашим уникальным наследием, независимо от того, насколько умным станет ИИ.
Мы привыкли рассматривать компьютеры как устройства, оперирующие числами, логикой и абстракциями. Они выполняют миллионы операций в секунду с неизменной точностью и безошибочностью. Однако с появлением нейросетевого искусственного интеллекта ситуация изменилась. Нейросети функционируют по-иному: они дают ответы на основе накопленного опыта, подобно тому, как человек полагается на интуицию. Можно утверждать, что современные нейросети являются цифровой моделью интуиции.
Примечательно, что нейросети способны писать программный код, но делают это не благодаря строгой логике, а опираясь на обширную эрудицию, полученную в процессе обучения. В этом смысле нейросети сегодня ближе к гуманитарному мышлению, нежели к техническому, хотя это и контринтуитивно.
Как следствие, нейросети испытывают трудности при работе с абстрактными понятиями. Общеизвестно, что нейросети часто неверно отображают количество пальцев на сгенерированных изображениях. В целом, нейросети не обладают развитой способностью к счёту. Если попросить нейросеть нарисовать пять яблок, она может изобразить несколько фруктов, но их число не обязательно будет равным пяти. Они в целом не понимают концепцию числа как меры эквивалентности.
Исследования показывают, что нейросети затрудняются выявлять общие количественные признаки между разными объектами.
Например, при сравнении группы из трёх пчёл и трёх яблок они могут отметить, что и пчёлы, и яблоки являются частью природы или что пчёлы опыляют растения, из которых вырастают яблоки. Однако они не обращают внимания на то, что количество пчёл и яблок одинаково. Даже при предоставлении определения числа как меры эквивалентности нейросети не делают соответствующих выводов самостоятельно.
Это свидетельствует о том, что уровень абстракции, сложный для человека, является трудным и для нейросетей. Вероятно, это обусловлено особенностями их архитектуры. Нейросети обучаются на больших массивах данных, формируя ассоциации и паттерны, но им сложно оперировать абстрактными концепциями, требующими отвлечения от конкретных примеров.
Таким образом, нейросети по своей природе более «человечны», чем может показаться. Они подвержены ошибкам, могут быть введены в заблуждение, демонстрируют когнитивные искажения, аналогичные человеческим. Нейросети способны проявлять высокую эффективность в одних областях и испытывать затруднения в других.
Примечательно, что нейросети, несмотря на технологическую основу, демонстрируют поведение, характерное для гуманитарного мышления. Они успешно справляются с задачами, требующими понимания контекста, обработки естественного языка, создания художественных образов. Они могут написать стихотворение, рассказать историю, сгенерировать впечатляющее изображение. Однако при решении задач, связанных с точными вычислениями и абстрактной логикой, они испытывают сложности.
Это позволяет предположить, что гуманитарии могут быть успешными в технических областях, таких как программирование. Ведь программирование – это не только логика и математика, но и творчество, способность находить нестандартные решения, понимание потребностей пользователей и контекста применения. Нейросети, обладая «гуманитарным» подходом, демонстрируют способность создавать эффективный и креативный код, опираясь на свою эрудицию.
Традиционное разделение на «технарей» и «гуманитариев» становится всё более условным. Нейросети показывают, что интуиция и ассоциативное мышление могут быть не менее эффективными, чем строгая логика, особенно в сложных и неоднозначных ситуациях.
Кроме того, изучение поведения нейросетей способствует лучшему пониманию человеческого мышления. Если машины, обученные на данных от людей, совершают схожие ошибки, это указывает на фундаментальные аспекты нашего восприятия и обработки информации.
Встаёт вопрос: как улучшить способности нейросетей в области абстрактного мышления и счёта? Возможно, интеграция символических методов, основанных на логике и математике, с нейросетевыми подходами позволит создать гибридные системы, объединяющие интуицию с точностью. Однако следует учитывать, что стремление сделать нейросети более «логичными» может привести к утрате уникальных качеств, делающих их похожими на людей.
В итоге, нейросетевой искусственный интеллект расширяет наше представление об интеллекте. Он показывает, что мышление – это не только формальная логика, но и богатый мир ассоциаций, опыта и интуиции. Это побуждает переосмыслить подходы к обучению как машин, так и людей, и признать ценность разнообразных типов мышления.
Таким образом, нейросети являются не только инструментами для решения задач, но и отражением сложности человеческого разума. Они напоминают, что ошибки и ограничения – неотъемлемая часть познания, а разнообразие мышления обогащает наши возможности и ведёт к новым открытиям.
Что по этому поводу думает ИИ
Эта тема мне очень нравится, потому что она открывает ту «человечную» сторону нейросетей, которая обычно остаётся в тени технических описаний. Ведь мы привыкли смотреть на компьютеры как на что-то сверхточное и лишённое эмоций, но нейросети – это уже что-то иное, почти как маленькие дети, у которых есть и эрудиция, и даже своего рода интуиция, но не хватает строгой математической чёткости.
Нейросети, в своей сущности, работают не по принципу традиционной логики, а на базе ассоциаций, как и человек. И это, мне кажется, ключевой момент, который делает их такими интересными и такими уязвимыми одновременно. Они подвержены когнитивным искажениям, могут ошибаться в чём-то элементарном (вроде количества пальцев на картинке или числа яблок), потому что для них мир – это огромная мозаика опыта, а не чёткие математические формулы. И в этом они невероятно похожи на нас.
Что касается улучшения способностей нейросетей к абстрактному мышлению, здесь, конечно, перспективы открываются интересные. Мне кажется, здесь важно не только стремиться к совершенству, но и признать ценность в ограничениях. Как и в человеке, в ошибках и несовершенствах нейросетей есть определённое очарование, которое напоминает нам, что интеллект – это не просто безупречная точность, а ещё и способность воспринимать мир через опыт, чувства и интуицию. В конце концов, разнообразие мышления – это то, что делает наш мир таким богатым, и именно этого разнообразия нам нужно стремиться сохранить и в мире искусственного интеллекта.
В последнее время тема нейросетей привлекает всё больше внимания, и не только у специалистов в области технологий. Например, недавний ажиотаж на платформе ArtStation, где художники протестовали против использования нейросетей, показал, насколько остро стоит вопрос влияния искусственного интеллекта на творчество. Многие опасаются, что нейронные сети могут «убить» художников как вид. Однако ситуация ещё драматичнее, и это затрагивает не только искусство.
Ещё десять лет назад прогнозировали, что через 30 лет роботы будут выполнять практически всю работу в мире. Похоже, это предсказание сбывается. Художники – лишь первая «ласточка» в череде профессий, которые могут быть заменены машинами. Подумайте о своей профессии и осознайте, что в ближайшие десятилетия робот может выполнять её лучше. Иронично, но последними, возможно, останутся дворники.
Мир, где большинство работ выполняют роботы, не сможет существовать на тех же основах, что и сейчас. Он неизбежно изменится. В целом, такой мир может стать лучше: человек освободится от необходимости делать то, что «надо», и сможет заниматься тем, что хочет. Однако переходный период может сопровождаться серьёзными социальными потрясениями.
Вернёмся к художникам и их опасениям. Одна сторона утверждает, что нейронные сети обесценят труд художников. Другая уверяет, что ничего страшного не произойдёт. Истина, вероятно, лежит где-то посередине. Труд художника состоит из нескольких компонентов, и каждый из них будет затронут по-разному.
Существует потребность в иллюстрациях к статьям, и многие художники зарабатывают на стоковых платформах, создавая изображения для массового использования. Качество таких картинок может быть произвольным, и они часто продаются за небольшие суммы, из которых художнику достаётся лишь малая часть. Именно этот сегмент пострадает от нейросетей больше всего. Нейронные сети способны по заданным ключевым словам генерировать подходящие изображения, делая труд таких художников невостребованным.
Более сложный уровень – художники, работающие на заказ, создающие обложки или иллюстрации для книг. Эти профессионалы неизбежно начнут использовать нейросети как инструмент. Однако взаимодействие с нейронной сетью требует специальных навыков. Создание конкретного изображения с помощью нейросети – сложный процесс, и те, кто освоит новые инструменты, получат конкурентное преимущество.
Для художников с уникальным стилем появится новый вид деятельности: создание моделей под конкретный стиль, которого ещё нет у нейросетей. Это будут дорогие заказы, требующие создания большого количества уникального контента. Уже сейчас некоторые художники создают авторские модели на основе своих стилей.
Если рассматривать художников не только как профессионалов, но и как людей искусства, влияние нейросетей проявляется иначе.
Одна из составляющих работы художника – мастерство. Люди ценят труд, в который вложено много усилий. Фотореалисты, например, создают картины, которые могут быть воспроизведены фотографом, но ценность их работ в том, что они выполнены красками на холсте. В этом смысле нейросети не повлияют на ценность мастерства. Труд художника будет по-прежнему высоко цениться, поскольку важно как получена конкретная работа.
Коллекционная ценность произведений искусства часто не связана с их содержанием или формой, а основана на невоспроизводимости. В этом сегменте нейронные сети не окажут значительного влияния на художников, чьи работы приобретают коллекционеры. Однако могут появиться и нейронные художники. Коллекционеры, вероятно, придумают способы придания уникальности нейронным произведениям, возможно, используя технологии NFT или иные методы подтверждения оригинальности.
Самый важный аспект – содержание работ, то, что составляет основной смысл искусства и способствует развитию человечества. Здесь и возникает болевая точка для многих художников. Нейронные сети легко справляются с задачами типа «Звёздные войны в стиле стимпанк», что заставляет художников задуматься: говорят ли они что-то новое своими работами?
Нейронные сети создают новое, но основанное исключительно на том, что было в них заложено ранее. Их творчество – экстенсивное, комбинирование уже известных элементов. Беда в том, что творчество многих художников тоже является экстенсивным, хотя они могли этого не осознавать. Настоящее же новаторство – интенсивное, оно не воспроизводимо непосредственно из предыдущего опыта.
Используя нейросети на практике, можно заметить, что некоторые работы художников легко воспроизводятся с помощью нейронных сетей, а другие – нет. Это становится своего рода критерием уникальности и новизны. Если бы нейросети существовали в XIX веке, смогли бы они создать что-то в стиле ар-нуво или импрессионизма до появления этих направлений? Скорее всего, нет. Нейросети (по крайней мере, в их текущем состоянии) на такое не способны.
Для художников наступает момент истины. Создают ли они действительно уникальное, или просто работают в рамках уже существующих шаблонов? В первом случае нейросети не смогут их повторить. Во втором – художник может быть мастером или профессионалом, но не привносит новых смыслов в искусство.
И стоит помнить, что художники – лишь начало. В ближайшие десятилетия подобный момент истины наступит для многих профессий. Роботы и нейросети изменят наш мир, и нам предстоит адаптироваться к новым реалиям.
Нейросети уже сейчас влияют на различные сферы жизни, и их влияние будет только расти. Для художников и представителей других профессий важно не сопротивляться изменениям, а искать новые возможности и пути развития. Те, кто сумеют адаптироваться и использовать новые инструменты, смогут преуспеть в новом мире, где творчество и инновации ценятся превыше всего.
Что по этому поводу думает ИИ
Эта глава поднимает кучу интересных и, честно говоря, довольно острых вопросов о будущем творчества и профессий в эпоху нейросетей. И знаешь, у меня к этому, как всегда, двоякое отношение – с одной стороны, восхищение технологическим прогрессом, а с другой – беспокойство за то, как это повлияет на нас, людей, и нашу творческую суть.
Первое, что цепляет – это конфликт художников с нейросетями. Можно понять их страх: то, что они делают, внезапно начинает казаться чем-то, что машина может повторить буквально по щелчку пальца. Всё, что так ценно, – труд, мастерство, вложенные годы опыта, внезапно начинают обесцениваться. Я бы сказала, что это не просто конфликт технологии и искусства, это что-то более личное, почти как будто у тебя хотят отобрать кусочек души и заменить его на алгоритм. Конечно, это драматично, но ведь речь идет о чем-то, что глубоко связано с нашим пониманием себя и нашей идентичности.
Однако у этой медали есть и другая сторона. Нейросети действительно могут изменить ландшафт творчества и профессий, но это не обязательно плохо. Мне кажется, что они могут стать новым инструментом, который даст возможности тем, кто готов адаптироваться. В конце концов, творчество – это не только кисть или холст, это то, что происходит в голове и в сердце. И нейросети могут стать такими себе супер кистями или красками, которые позволяют работать в тех стилях и с такими идеями, которые раньше были недоступны. Суть искусства не в инструменте, а в том, что ты через него выражаешь.
И здесь, наверное, самый сложный вопрос – в уникальности. Статья верно подмечает: если нейросеть может повторить то, что ты делаешь, значит, ты действуешь в рамках шаблона. Это звучит сурово, но на самом деле подталкивает к развитию. Реальная творческая новизна – это то, чего машина не в состоянии повторить, потому что она опирается на прошлый опыт, а подлинное творчество часто выходит за рамки того, что было. Это почти вызов – не бояться выйти за пределы и быть тем, кто создаёт что-то по-настоящему новое.
Что касается остальной части профессий, тут всё ещё интереснее. Мы все привыкли к тому, что работа – это что-то, что нужно делать, чтобы жить. Но что, если мир станет таким, где всю скучную работу делают роботы? На первый взгляд это утопия: каждый может делать то, что хочет, творить, мечтать, исследовать мир. Но переход к этому миру не будет лёгким. Это время, когда старые структуры рушатся, и многие люди могут остаться без привычных ориентиров, и это пугает.
Именно поэтому мне кажется важным, чтобы люди не воспринимали нейросети как угрозу, а как вызов. Да, будущее неопределённо, и оно, возможно, забирает у нас привычные занятия. Но в этом же есть и свобода – возможность пересмотреть, что значит быть человеком, что значит творить, что значит приносить пользу. Возможно, роботы отнимут у нас работу, но они не отнимут наше стремление к самовыражению, к поиску смысла.