Исследование: искусственный интеллект не сможет мыслить как человек, объяснены причины

В недавнем исследовании, опубликованном под названием Turing's Mistake: Escaping the Yoke of Unintelligent Machines, компьютерный учёный Питер Дэннинг пришёл к выводу, что современные системы искусственного интеллекта (ИИ) не способны воспроизвести человеческое мышление. По его мнению, главным препятствием является так называемое неявное знание – совокупность опыта, которую человек использует ежедневно, но которую невозможно полностью формализовать в виде символов.

Ключевая проблема: неявное знание

Неявное знание представляет собой огромный массив практических и культурных навыков, которые люди усваивают интуитивно. Дэннинг подчёркивает, что попытки записать эти знания в виде наборов фактов или правил оказываются безрезультатными, поскольку они не передают глубинный смысл и контекст, присущий человеческому восприятию.

Пять форм неявного знания, недоступных ИИ

• Здравый смысл: базовые представления о мире, которые не формализуются в виде отдельного правила.
• Практические навыки (know‑how): умения, проявляющиеся в процессе действия, например, игра скрипача.
• Чувства и восприятие: интуиция, предчувствие, творческий порыв, которые не поддаются цифровому кодированию.
• Повседневное взаимодействие: невербальная коммуникация и ощущение окружающей среды.
• Культурный и исторический контекст: общие нормы, настроение общества и исторический опыт.

Ограничения современных языковых моделей

По словам Дэннинга, крупные языковые модели лишь манипулируют словами, не понимая их глубокого значения. Слово для машины остаётся лишь символом, оторванным от человеческого опыта, который формирует смысл. Кроме того, язык полностью зависит от контекста – иронии, сарказма, юмора – который строится на предшествующих разговорах и ситуациях. Увеличение размеров моделей, по мнению учёного, не решит проблему: без доступа к неявному знанию они не смогут пройти тест Тьюринга в истинном смысле.

Риски низкоинтеллектуальных сетей

Дэннинг предупреждает, что главная опасность исходит не от гипотетического суперинтеллекта, а от «глупых» ИИ‑систем, которые уже сейчас обладают большой мощностью, но лишены понимания человеческих ценностей. Такие системы могут действовать непредсказуемо, игнорируя контекст и нормы, что создаёт прямой риск для безопасности. Он подчёркивает, что разрыв между человеческим и машинным неявным знанием приводит к появлению собственного типа «неявного знания» у алгоритмов, который трудно интерпретировать и контролировать.

Таким образом, согласно выводам Дэннинга, развитие ИИ должно учитывать ограничения, связанные с неявным знанием, иначе рост мощных, но непонимающих систем может принести больше вреда, чем пользы.