Зачем нужно изучать природный мозг

Огромное количество инфоцыган, "психологов" и коучей перекачивают деньги круче, чем за нефть, а люди думают, может быть, они знают истину, раз так уверены в себе. Понимание организации механизмов психики ставит все на свои места. Мало того, большинство психологических проблем, в том числе из самых мучительных, становится возможным легко преодолеть самому. Но это - только одна сторона вопроса.

Даже такие популисты как Илон Маск понимают и громко говорят о том, что знания сути субъективного, облеченные в технологии по эффективной силе воздействия превышает термоядерные бомбы.

Если первый аспект вопроса - проблема типа верю - не верю для каждого, то второй - насущная проблема разработчиков, которые сегодня хором идут в тупиковую сторону искусственных "нейросетей".

Многие считают, что если уж делать искусственную интеллектуальную систему, то нужно найти свой путь, более эффективный, принципиальный и логичный, чем это сделано природой.

В самом деле, природе приходится ухищряться, используя довольно непрочные и неподходящие биоматериалы. Мало того, она все делает методом эволюционного тыка, что очень нерационально.

К примеру, глаз вместо чисто-ясного стекла использует капсулу, наполненную тягучей жидкостью, а вместо линзы - хрусталик, сделанный из прозрачного белка со сложной структурой слоев. Кости сделаны из извести с прослойками. А ведь куда лучше - нержавеющая сталь.

Так кажется с первого взгляда даже крутым инженерам. И они придумывают устройства на новых физических принципах, доводя их функционал до невероятного совершенства. Но... потом оказывается, что для того, чтобы эти устройства работали в более сложной системе, их свойства, конструкцию и даже принципы функционирования приходится подстраивать под всю систему. При этом теряются достигнутые высочайшие качества, зато все вместе работает слажено.

Возьмем искусственные нейросети. Сначала это были многослойные персептроны со связями между элементами типа все - со всеми. Хотя обучение таких сетей требовало много времени и ресурсов, но они достигали невероятной точности распознавания, которой нет у элементов природного мозга.

Такие супер-распознаватели могут лучше людей определять, что данное новообразование на коже является злокачественным без всякой цитологии.

Но.. чуть изменялись условия и все обучение нужно сначала.

В природе нет глобальных нейросетей, а каждый нейрон является локальным распознавателем очень небольшого профиля активности на своих входах, и только такая организация позволила сделать универсально гибкую систему, способную развиваться в любые сложности последующих возможностей. Так более общая система ограничивает условия и свойства используемых механизмов.

Потом появился принцип GPT, в котором для нахождения продолжения цепочки символов использовалась статистика, взятая из всего того, что наработали люди в данной области. Варианты и однообразность устраняли довольно искусственными методами.

Когда мы слышим от кого-то "Привет", то наш ответ - не просто статистика всех известных ответов, а зависит от состояния, настроения, вида того, кто сказал и множества других условий. Нет никакой проблемы однообразности. Дети учатся отвечать на приветствие, видя, как это делают другие, пробуют свои варианты и получают результат, который их (не)устраивает. И, главным является личное отношение ко всему этому.

А GPTимеют возможности несравнимо меньше, чем лоботомированный человек, у которого уже был накоплен жизненный опыт. Но они могут пройти тест Тьюринга, т.е. в отдельном разговоре произвести впечатление разумного. Правда в самом щадящем варианте, т.к. определить бота можно за пару фраз. Например, "Что отделяет голову от тела". Оно отвечает: "Туловище отделяется от головы шеей, которая состоит из позвоночника...." и начинается менторское перечисление. Следующая фраза: "Неверно! Я спросил не что находится между головой и шеей, а что отделяет голову от шеи". "Извините за путаницу, Разумеется, между головой и туловищем находится шея..." и вот он, попавшийся бот.

Системы GPTнаучили врать и изворачиваться. Вот, к примеру, общение с GPT4:

Я. Помнишь, как мы обсуждали с тобой рецепт пива?

GPT Конечно, я помню! Пиво обычно готовится из хмеля, ячменя, дрожжей и воды. 1. Какой вид хмеля используется в изготовлении пива?

Я Ты тогда удивился моему замечанию, можешь вспомнить, что я сказал?

GPT Когда мы обсуждали рецепт пива, ты удивил меня, заметив, что некоторые пивоварни добавляют в пиво необычные ингредиенты, такие как фрукты, травы или специи.

Я никогда ни с кем вообще не обсуждал рецепты пива. И ответы взяты из той же общечеловечьей статистики.

Оно говорит со мной то "на вы", то "на ты" буквально через несколько строк.

Я Сколько грамм фотонов нужно, чтобы создать белую дыру?

GPT Извините, но вопрос о том, сколько грамм фотонов нужно для создания белой дыры, некорректен, поскольку фотоны не имеют массы.

Даже ребенок бы понял, что это был шуточный вопрос. Я говорю с бездушным справочником, который может приврать, не моргнув. Так, задавая вопросы по программному коду, если он не находит прямых ответов, начинается выкручивание и вранье.

Оно так и не смогло ответить правильно. Все другие реализации GPT, к которым у меня есть доступ, также не смоги правильно ответить. Ну, и как же такое способно заменить программиста?..

GPT путается, определяя беседу или справочный вопрос.

Я Сколько звенящих вопросов нужно, чтобы открылась истина?

GPT Один. Сколько проблем можно решить, задав один вопрос? Какую тайну можно раскрыть, задав один вопрос?

Я Быть или не быть?

GPT Быть.

Я А как же нирвана?

GPT Нирвана представляет собой состояние глубокого спокойствия и освобождения от страданий в буддийских учениях.

GPTпутается в одинаковых смыслах разных выражений.

Я Что лучше, одиночество или свобода от всех?

GPT Лучше свобода от всех.

Я Почему?

GPT Свобода от всех предполагает большую независимость и возможность принимать решения без влияния окружающих. Одиночество может иногда быть тяжелым, но свобода от всех дает возможность жить по своим правилам и идти своим путем.

GPT реагирует не как личность, а как статистический механизм, безразличный ко всему.

GPT реагирует как статистический механизм, обрабатывая входные данные и генерируя соответствующие ответы в соответствии с обученной моделью. Он не обладает личностью или эмоциями и не способен испытывать чувства.

У GPT систем нет гомеостатического и эмоционального контекста, как и учета условий ситуации. У них нет эпизодической памяти, откуда можно вспомнить то, что лучше всего раньше подходило для ответа. У GPTнет механизмов, придающих личную значимость деталям и по такой значимости ориентироваться в возникающей ситуации.

Так очередная попытка решить проблему создания эффективного устройства наталкивается на стену противоречий, как только делается попытка расширить возможности в более сложной системе. И вот, уже не хватает всего того, что написали и нарисовали люди, чтобы обучить новое поколение GPT. А ответы на вопросы, чуть только они выходит из рамок стандартного, оказываются странными.

GPT- величайшее достижение в технологии обработки данных (но не информации), но оно оказывается применимо только для того, чтобы быть очень удобным справочником или создавать сырые заготовки, которые потом должны обрабатывать профессионалы, чтобы придать им естественность и безупречность.

Надежды на то, что GPTначнут писать за людей великие произведения, эффективный код программ, создавать шедевры живописи и музыки, не говоря про изобретательство, натолкнулись на довольно механистический и безмозглый уровень такого творчества. Но зато в качестве справочников, подсказок и заготовок они очень хороши.

Чтобы придать искусственным интеллектуальным системам более высокой качество эффективности, нужно включать все то, что природе пришлось найти и отработать на триллионах живых особей за миллионы лет. Хоть и тупой, но метод тыка, эволюции привел к высоко адаптивным системам, так что люди могут приспосабливаться к новым условиям и обстоятельствам, для которых у них отсутствует жизненный опыт. И делают это эффективнее любых искусственных "нейросетей".

Вот причина того, что люди, которые пытались найти решение проблемы сознания или люди, которые пытались изобрести отдельные инструменты, проявляющие интеллектуальные способности, оказываются в неизбежном тупике. Они строили свою модель локально, оторвано от всего, без чего не может осуществляться адаптивность живого существа.

Сегодня многие всерьез полагают, что стоит только записать разум человека на носитель и поместить его в компьютер, и он там очнется и начнет мыслить. Или же если пересадить голову человека с одного тела на другое, то останется только ждать приживления, а мыслить голова начнет сразу же.

Это неверно. Вся психика непосредственно проистекает с самых начал тела, с его гомеостаза. Об этом подробно рассказано в книге "Субъективность" (fornit.ru/68364).

Практически каждый исследователь локальных механизмов мозга, кроме констатации найденных фактов пытается делать предположения системного характера: какую роль играет данный участок в работе мозга. Можно проследить такие случаи, например, в подборке fornit.ru/ax1. Все такие попытки рано или поздно показывают неверность.

Понятно, что если бы какая-то из попыток верно описала системную функциональность, то это означало бы понимание общей картины адаптивных механизмов мозга. Тем более возникает неадекватность реальности при попытках обобщать механизмы в систему, но в довольно узких границах. Так, если бы теория функциональных систем П. Анохина (fornit.ru/5225) была верной и системно полезной, то К.Анохин точно бы развил ее на весь свой "когнитом", а не пытался найти совершенно другой пусть описания (fornit.ru/68420).

Поэтому просто необходимо отсеивать субъективные предположения (fornit.ru/1012) от фактической части исследований, если они носят локальный характер, а не обобщают все принципиальные атрибуты индивидуальной адаптивности.

Огромная благодарность исследователям за достоверно и объективно описанные факты. Именно они составляют базовую аксиоматику для системного обобщения, составляя каркас отдельных фрагментов общего пазла модели.

Не вина исследователей в том, что они еще и не схемотехники и не видят принципы схемотехнических взаимосвязей, но именно поэтому оказываются неудачными все теоретизирования на основе рассмотрения отдельных механизмов. Ну, а обобщить все вместе просто еще не пытались со времени признания в этом академика К.Анохина (fornit.ru/65225): "Как мы уже видели, одной из существенных тенденций современной нейрофизиологии является изоляция отдельных механизмов мозга для удобства экспериментирования над ними в целях изучения их свойств. Этот аналитический прием, общий для многих биологических наук, уже дал значительные результаты. Однако прием этот полезен и хорош только на определенной стадии научно-исследовательского процесса: при сборе первичных материалов и в период подготовки к широким обобщениям".

И соответственно резюме К.Анохина о продуктивности исследований индивидуальной адаптивности (fornit.ru/44964): "Сегодня в мире имеется огромное количество публикаций, и каждый раз заявляется, что это очередной прорыв, но за 40 лет моей работы я уже стал критически относиться к этим заявлениям ... невозможно ученому, посвятившему исследованию мозга всю свою жизнь, будучи честным с самим собой, не оказаться разочарованным ...  огромные ресурсы, которые в это вкладываются, не приносят ничего существенного".

В то же время очень немало публикаций по теме "что такое сознание" (fornit.ru/R1). Они демонстрируют или вульгарное невежество автора или явную недостаточность силы обобщения автора. И во всех наблюдается неоправданное ограничение рамок рассматриваемой предположительной модели. Ни одна не начинает от гомеостата и определения того принципиально главного, что делает живое живым и именно на этой основе развивает свою адаптивность.

Разработка всех универсально адаптивных систем невозможна без использования полноценной системы механизмов, начиная от гомеостаза. Так, конкретный проект развития индивидуальной системы адаптивности Beast (fornit.ru/beast) строго последовательно формировал все последующие адаптивные механизмы на основе уже имеющихся предыдущих. Это жестко ограничивало и определяло все принципы и их реализацию.

Система Beast предоставляет возможности изобретать, отлаживать и верифицировать реальностью механизмы индивидуальной адаптивности и технологии, претендующие на "сильный интеллект". Принцип GPTв такой системе занимает довольно скромное, хотя и важное место, но вместо всяких хитрых заплаток и костылей, он обрастает множеством системно необходимого окружения, которого нет и в помине в существующих GPTсистемах.