Автор: appet1te. Сейчас очень много размышлений над сильным ИИ, нейросетями, влиянием нейросетей. Но у нас и так есть миллиарды сильных И в биологическом исполнении. Зачем грезить/бояться/строить теории относительно будущего с сильным искусственным интеллектом, когда есть огромное количество плохо настроенных БИ. Достаточно чуть улучшить их обучение и эффективность и счастье взлетят вверх.

В связи с этим актуальным становится вопрос сравнения ИИ и обычного биологического интеллекта. Ведь если создатели перцептрона вдохновлялись и черпали идеи из природы и биологии, то почему бы не черпать идеи из искусственных нейросетей и добавлять эти идеи к обычным. По сути ИИ это грубая модель мозга на основе модели нейрона. Смотреть на модель, анализировать ее – лучше понимать первичный объект и смотреть на объект анализировать его – лучше понимать модель.

Искусственные нейросети уже развиваются довольно давно и по некоторым показателям приближаются к биологическим. У chatgpt5 1 триллион синаптических контактов, у человека 100 триллионов. Числа сопоставимые. Датасет с изображениями ИИ стал определять лучше человека уже в 2015 году. Если рассматривать количество слоев (6 в коре у человека), то ИИ давно уже обошел биологические нейросети. Вполне разумно посмотреть на свое создание.

Отличия биологических нейросетей от искусственных:

• Главное отличие это нейропластичность, зависящая от времени. Можно обучить ИИ, оставить его на полгода или на 10 лет, потом прийти и переучить его, и скорость, с которой будет произведено изменение весов нейросети, будет одинаковой как с полугодовалым перерывом, так и с перерывом в десять лет. С человеком все будет по-другому. Его нейропластичность в 7 лет отлична от нейропластичности в 25.
• Отсутствие фиксированности во времени. Обучив ИИ можно его таким и оставить. Обучив биологические нейросети, веса в них будут меняться постоянно. Если навык не поддерживается, нейронные связи истончатся и ослабятся. Если поддерживается, то они усилятся, и произойдет перенастройка. Она будет происходить постоянно.
• Эволюционно прописанные программы и потребности. Если мы сделаем нейросеть для определения рукописных цифр, она не будет думать «как мне размножиться», «как поесть», «зачем я это делаю», «влияет ли данная деятельность на мою биологическую и социальную успешность» и т.д. ИИ изолирован в своей задаче. Но это если мы говорим о слабом ИИ. Будет ли сильный ИИ размышлять «как мне поесть» или «как мне поспать»
• Также отдельно стоит отметить, что у биологических нейросетей есть лень. У текущих же ИИ нет лени. Возможно, у сильного ИИ она будет. Подобно ленивым вычислениям в языках программирования (например, haskell). Лень это тоже потребность по П.Н. Симонову, это потребность экономии энергии и входит она в витальные потребности. Если мозг в его древних структурах (например «подрублен», активируется в случае взаимодействия с изучаемым предметом. «Ученик — это не сосуд, который надо наполнить, а факел, который надо зажечь», как говорил Плутарх. «Огонь» мы видим, засунув человека в фмрт и показывая ему что-то, что ему действительно интересно. Видно, что в таком случае биологическая нейросеть символически «горит» желтым и оранжевыми цветами. Активация подкорковых структур при изучении материала – это интерес и/или стремление к изучению
• Обучение чертам характера. Черты характера и личности это также нейронные связи, между нейронами в одном отделе и между несколькими. Например, выученная беспомощность, описанная Мартином Селигманом. Или же «выученное упорство», Ли Даркворт.
• Генетические предрасположенности и плавание нейросети в коктейле из гормонов.
• Для биологического интеллекта необходимо поспать, это часть его цикла обучения. ИИ может учиться 24/7.
• Конкуренция датасетов друг с другом. Биологический сильный И имеет выбор между заданиями по математики и шотсами юутба.

Сходства биологических нейросетей и искусственных:

• Общий принцип. Веса – нейронные связи. Отслеживание ошибки при текущих весах. Усиление/ослабление весов в зависимости от ошибки
• Тренировочная выборка и тестовая выборка
• Overfitting
• Обучение с учителем и обучение без учителя
• Необходимость датасета достаточного объема и качества

Обучение с учителем эффективнее. Если есть возможность, то стоит обучаться с учителем.

Проблемы