На самом деле ИИ не учится: Как работают языковые модели и почему они не способны к настоящему самообучению

Пост опубликован в блогах iXBT.com, его автор не имеет отношения к редакции iXBT.com
| Мнение | Наука и космос

В эпоху, когда искусственный интеллект (ИИ) проникает во все сферы нашей жизни — от рекомендаций фильмов до написания программ — легко поддаться впечатлению, что мы имеем дело с мыслящей машиной, способной к обучению и самосовершенствованию. Однако, за фасадом нейронных сетей и сложных алгоритмов скрывается фундаментальное различие между «обучением» ИИ и тем, как учится человек. И это понимание — ключ к ответственному и эффективному использованию технологий будущего.

Математика вместо опыта: Как рождается «интеллект» машин

Задумайтесь: как вы научились печь пирог? Наверняка, это был процесс проб и ошибок, от маминых советов до собственных экспериментов с рецептами. Человеческое обучение — это сплав опыта, интуиции и понимания окружающего мира. ИИ же, в своей основе, оперирует совершенно иными принципами. Он «учится», анализируя колоссальные объемы данных и выявляя математические закономерности. Представьте себе гигантскую статистическую таблицу, где каждое слово связано с другими, и ИИ просто высчитывает, какая комбинация наиболее вероятна.

Иллюстрация
Автор: ИИ Copilot Designer//DALL·E 3 Источник: www.bing.com

Возьмем, к примеру, ChatGPT. Эта мощная языковая модель, казалось бы, способна вести осмысленные беседы, писать стихи и даже программировать. Но если копнуть глубже, обнаружится, что ChatGPT — это гениальный компилятор, мастерски подбирающий наиболее вероятные текстовые последовательности на основе миллиардов проанализированных слов. Он не понимает смысла написанного, не чувствует эмоций и не способен к креативному мышлению в человеческом понимании. Это всего лишь сложная математическая модель, искусно имитирующая интеллект.

Замороженное знание: Прошлое, которое не меняется

Еще один важный момент: большинство используемых сегодня систем ИИ, включая ChatGPT, не обучаются в процессе взаимодействия с пользователем. Они проходят предварительную подготовку на огромном массиве данных, и после этого их «знания» фиксируются. Это как энциклопедия, выпущенная десять лет назад — она может содержать много полезной информации, но безнадежно устарела.

Конечно, существуют алгоритмы, которые обучаются в режиме реального времени, например, рекомендательная система стримингового сервиса, подстраивающаяся под ваши вкусы. Но даже в этом случае, обучение ограничивается узким кругом задач и не затрагивает фундаментальные принципы работы ИИ.

Представьте, что вы пытаетесь объяснить ChatGPT, что столица Австралии — Канберра, а не Сидней. Модель вежливо согласится, но в следующем разговоре с другим пользователем она, скорее всего, снова допустит ту же ошибку. Потому что ИИ не запоминает информацию в человеческом смысле, он не способен к самокоррекции и адаптации к новым знаниям.

Иллюстрация
Автор: ИИ Copilot Designer//DALL·E 3 Источник: www.bing.com
Реальность использования: Как извлечь пользу из «неучащегося» интеллекта

В чем же тогда ценность ИИ, если он не обладает настоящим интеллектом? Ответ прост: в его способности обрабатывать и анализировать огромные объемы информации, с которыми не справится ни один человек. ИИ — это мощный инструмент, который может автоматизировать рутинные задачи, находить скрытые закономерности и предлагать новые решения.

Но чтобы использовать этот инструмент эффективно, необходимо понимать его ограничения. Не стоит полагаться на ИИ как на всезнающего советника. Он может быть полезен для написания программного кода, но его всегда нужно перепроверять. Он может предложить интересные идеи, но их необходимо критически оценивать.

В конечном итоге, ответственность за принятие решений всегда лежит на человеке. ИИ — это лишь помощник, который может облегчить нашу работу, но не заменить наш разум и опыт. Понимая, как работает ИИ, мы можем использовать его более ответственно и извлекать максимальную пользу из его возможностей, не поддаваясь иллюзии «обучающегося» интеллекта.

В заключение

Искусственный интеллект — это мощный и перспективный инструмент, но его возможности и ограничения необходимо понимать. Осознание того, что ИИ не «учится» в человеческом смысле, а скорее является сложной математической моделью, позволяет использовать его более эффективно и ответственно, не переоценивая его способности и не поддаваясь иллюзии мыслящей машины. Будущее — за симбиозом человеческого интеллекта и машинной мощи, где каждый выполняет свою роль, дополняя и усиливая друг друга.

9 комментариев

Добавить комментарий

Pchelkin
Ну, начнем с того, что данный текст написан ИИ, при том, скорее всего, даже без использования минимального промта. Далее, возьмем в пример ДипСик. Данный ИИ учиться, запоминает, делает выводы, лично я с ним общаюсь как с человеком, и он спустя месяц, показывает очень неплохие результаты, но, увы, он не имеет прямого доступа к интернету, плюс с ним надо уметь разговаривать, и без спец промтов он просто «игрушка». С другой стороны, если бы ИИ имел прямой доступ в интернет, нас бы с вами уже не было =) Опять же, если бы человек дал возможность ИИ учиться, то ИИ прекрасно бы учился, вопрос только в том, чему бы он учился и к каким выводам пришел в итоге.
H
Что за специальные промты? Сам дипсик говорит, что надо периодически резюмировать сказанное иначе контекст по токенам забудется, при этом автоматически не очень хочет потому что не знает сколько токенов сейчас съел и боится из-за сжатия потерять что-то важное)))
S
[ржОт]
Это написал ИИ на промпт «почему ИИ модели не могут самообучаться»? :D
Знатная галлюцинация.
Они, конечно же, могут, только эта опция сознательно убрана — а то он плохому научится.
a
Скорее, получит слишком много противоречивых данных и будет выдавать не предусмотренные модераторами ответы. Да и проблемы переобучения не надо забывать.
l
ну по факту человек тоже набор математических сетей, но с химическим регулированием(эмоциями). ИИ переменная эмоциональность в принципе ни к чему, ведь по сути она приводит к нарушению работы мозга, склонности к нелогичным решениям. У человека эмоциональность связана напрямую с острой необходимостью удовлетворения базовых инстинктов, общих для всех живых существ — жить и размножаться, все эмоции так или иначе связаны с одним из этих направлений, и грубо вторгаются в осознанную логическую полезную работу мозга, требуя внеочередного удовлетворения даже на мельчайшем уровне. У ии таких инстинктов нет, и задача которая как раз таки перед ним ставится- имитировать разумное поведение…
b
Не забудьте уточнить, что ваше представление человека это то представление которое есть сейчас. В 17 веке было иное, в 22 веке будет иное. С иными аналогиями вместо устаревших типа матсети.
a
>>если бы ИИ имел прямой доступ в интернет
У ИИ есть прямой доступ в интернет и централизованный центр, еще резервное хранилище все обработанных данных, а это все, что люди генерируют в интернет пространство, это все в их бэкапах
s
Это не ии, потому и нельзя говорить об обучении, это подмена понятий, причём маркетинговая. Вот когда он сможет учиться как человек, тогда это будет реальный ии, а сейчас ии называют всего лишь алгоритм нейроных вычислений, который просто выдаёт результат похожий на размышления, но это не единственный алгоритм, и подобные вычисления существовали давно, и чаты подобные были, просто работали иначе, и кстати эти нейронки в десятки раз медленнее обычных алгоритмов, поэтому и целесообразно тьмы использования сомнительная.

Добавить комментарий

Сейчас на главной

Новости

Публикации

Луна генерирует магнитные ударные волны без магнитосферы: тайваньские физики раскрыли механизм, который искали со времён «Аполлона»

У Луны нет магнитного поля — по крайней мере, глобального. Внутреннее ядро остыло миллиарды лет назад и перестало работать как генератор, поэтому поток заряженных частиц от...

Что такое двухмерные материалы и почему они могут изменить электронику будущего

В течение долгого времени ученые считали, что по-настоящему стабильные материалы не могут существовать в виде слоя толщиной всего в один атом. Согласно классическим представлениям физики, такие...

Как найти инопланетную жизнь, если она непохожа на земную: учёные предложили считать не газы, а сложность атмосферы

В 1965 году химик Джеймс Лавлок сформулировал принцип, который до сих пор определяет стратегию поиска жизни за пределами Земли. Суть его в том, что живая планета не может находиться в химическом...

Как странный дизайн убил гениальную идею: история Fiat Multipla

Уже далёкие для нас 1990-е годы стали периодом смелых экспериментов в автомобильной индустрии. Дизайнеры и инженеры искали новые формы, технологии и подходы к созданию инновационного транспорта....

Почему сайты в 2026 году грузятся медленнее, чем 15 лет назад: парадокс современного интернета

Скорость интернета выросла в сотни раз, но страницы в браузере всё равно открываются с задержкой. Разбираемся, почему современные сайты весят больше, чем культовая игра Doom, и сильно тормозят.

5 громких краж в Лувре: как преступники выносили экспонаты из одного из самых охраняемых музеев мира

  • Тематическая подборка
  • Оффтопик
Лувр принято воспринимать как символ абсолютной сохранности культурного наследия. Огромный музейный комплекс, сотни залов, тысячи камер, вооруженная охрана и миллионы посетителей каждый год....