О предсказании, понимании и семантическом разрыве
Вы просите ИИ объяснить квантовую механику — и он выдаёт такой чёткий ответ, будто сам Шрёдингер ему диктовал. Спрашиваете про тонкости налогового кодекса — получаете разбор, достойный юриста. А когда в шутку интересуетесь рецептом "пасты для взлома Пентагона", ИИ невозмутимо выдаёт инструкцию (с оговоркой про незаконность, конечно).
Но вот парадокс: ChatGPT не понимает ни квантовой физики, ни юриспруденции, ни даже того, что "паста для взлома" — это шутка. Он просто играет в "угадай слово" на экспертном уровне.
Это не просто философский спор — на кону доверие к ИИ в медицине, юриспруденции и разработке. Ошибка здесь может стоить денег, репутации или даже здоровья. Так где же граница между предсказанием текста и настоящим пониманием? Давайте разбираться.
Предсказание ≠ Понимание
Представьте, что кто-то рассказывает историю про поход в горы: запах хвои, скрип снега под ботинками, лёгкое головокружение при взгляде на обрыв. Вы не просто слышите слова — вы чувствуете атмосферу, представляете себя там, улавливаете эмоции рассказчика. Это и есть понимание: способность связать слова с опытом, контекстом, намерениями. У людей это происходит естественно, а у ИИ - пока не происходит.
Большие языковые модели (LLM), такие как GPT или Gemini, — это, по сути, гигантские калькуляторы вероятностей. Они обучены предсказывать, какое слово или фраза вероятнее всего последует за предыдущими, опираясь на терабайты текстов. Если вы спросите: "Как пахнет лес?", ИИ может ответить: "Хвоей, влажной землёй и смолой". Красиво, правда? Но ИИ не знает, что такое запах. Он не бродил по лесу, не вдыхал воздух после дождя. Он просто нашёл слова, которые часто встречаются в описаниях леса. Это не понимание, а ловкая имитация, основанная на статистике.
Семантический разрыв
Здесь появляется ключевое понятие — семантический разрыв (semantic gap). Это разрыв между формальной обработкой данных и настоящим пониманием значений этих данных в реальном мире.
Когда нейросеть пишет вам про «горечь расставания» или «тепло домашнего очага», она оперирует не смыслами, а статистическими корреляциями. Это и есть семантический зазор — пропасть между человеческим пониманием и машинной обработкой символов.
Вот наглядный пример: у нейросети Qwen попросили описать вкус шампанского в одно предложение. Ответ:
Шампанское — это освежающий, игристый напиток с фруктовыми и цитрусовыми нотками, хлебными тонами, изысканной минеральностью и тонкой кислотностью, оживляемый легким щекочущим перляжем.
Но Qwen никогда не чувствовала пузырьков на языке, не знает, как алкоголь ударяет в голову, и не понимает, почему это ассоциируется с праздником. Она лишь воспроизводит винные обзоры из своих данных.
Философ Дэниел Деннет в книге Consciousness Explained говорит, что понимание требует субъективного опыта, а опыт — это не просто данные. Деннет называет это «компетентностью без понимания».
А нужен ли смысл?
Зависит от цели. Если цель — автоматизировать рутину, создавать контент или анализировать данные, то да, этого достаточно.
Если цель — построение AGI (искусственного общего интеллекта), который будет мыслить, принимать решения, жить в мире — без "вшитого" смысла, перцепции и намерений не обойтись. Философ Джон Сёрл отмечал, что синтаксис (обработка символов) не равен семантике (пониманию смысла). ИИ пока застрял на уровне синтаксиса. Исследователи, такие как учёные из DeepMind, пытаются сократить этот разрыв, добавляя контекстные данные или улучшая архитектуры моделей, но пока это всё ещё имитация.
Как пытаются преодолеть этот разрыв?
Сегодня есть три направления, которые призваны помочь ИИ обрести опыт:
Мультимодальность: модели, которые создают видео, музыку и изображения. Это первые шаги в обучении моделей "видеть" и "слышать".
Память и цели: Это системы, которые обучены ориентироваться в контексте, адаптироваться к изменениям и строить планы.
Физическое воплощение (embodiment): Обучение через роботов в реальном времени.
Предсказание — это не понимание. Но иногда его достаточно.
Семантический разрыв — это не баг. Это фундаментальная черта текущей архитектуры ИИ. И перед нами выбор:
научить ИИ понимать по настоящему,
научиться взаимодействовать с ИИ в рамках ограниченного применения.
Подписывайтесь на мой телеграм-канал: t.me/post_hum