Затем я использую GEPA, который учится и улучшает ответы шаг за шагом. Сначала метрика проверяет ответ модели по сравнению с ожидаемым ответом. Если ответ совпадает точно, она дает полный балл.
Если ответ верен лишь частично, она дает более низкий балл и объясняет, чего не хватает. Если ответ неверен, она дает низкий балл и четкую обратную связь об ошибке.
Похоже на еще большую зубрежку под присмотром. Как человек решает нестандартные задачи, особенно научно-технические? Есть много приемов, свои у разных исследователей. Примеры двух из них, наиболее распространенных.
Первый, концептуальный перенос, концептуальная метафора, в просторечии решение по аналогии. Решение задачи может прийти совершенно из другой области и начаться буквально с игры слов (из исследований этого приема и истории - 1, 2). Классический пример использования метафоры в физике планетарная модель атома. Резерфорд вдохновился идеей из астрономии для решения проблемы устройства атома, которое удовлетворяло бы имеющимся на то время эмпирическим данным. Однако метафорические приемы мышления не сводятся только к фигурам речи, как можно подумать, они связано с образными формами мышления, воображением, интуицией. Эйнштейн придавал большое значение им говоря, что "воображение важнее знаний", достаточно вспомнить его результативную практику мысленного экспериментирования. Эти когнитивные формы пока фактически никак не реализованы в ЯМ, а реализована, в основном, ассоциативная форма мышления (в вероятностной форме связей между токенами), см. типологию мышления - подробнее. Пока они только намечается в мультимодальных моделях, но проблема их реализации упирается в ограничения трансформерной архитектуры. Требуется, как минимум, введение рекуррентности, состояний, т.е. перехода от статики к динамике, в их внутренней структуре, или реализовать это в виде отдельного структурного блока системы.
Если первый прием связан с образными формами мышления, то второй, концептуальное конструирование, и как результат конструкты (тут определение точнее), больше с абстрактно-логическим мышлением. Новые концепты буквально конструируются из уже имеющихся в соответствии с решаемой задачей и имеющимися данными, наполняя их новым содержанием. Классические примеры конструктов - корпускулярно-волновой дуализм в КМ и пространственно-временной континуум со своими спецификами в СТО и ОТО, как соединения понятий классической физики. Очевидно, такие решения возникали не по аналогии, их просто не существовало тогда, а путем теоретического конструирования из уже имеющихся идей. Конструктивистский дух науки имеет корни в эпистемологическом конструктивизме, одним из основоположников которого был И. Кант с его знаменитой теорией познания утверждающей активную роль субъекта в процессе познания (обзоры 1, 2). Хотя его элементы в философии и математике прослеживаются еще с античных времен, и естественно, присутствуют в самом языке.
Может возникнуть возражение, что эти приемы мышления востребованы на переднем крае науки, и не требуются для задач решаемых ЯМ на практике. Однако нет, в упрощенных вариантах они широко распространены, как на профессиональном, так и бытовом уровне. Научившись в школе решать задачи на переливание воды в бассейнах в дальнейшем на практике по аналогии их решение может переноситься на любые задачи с потоками, трафиком людей, товаров, транспорта, и тд. А конструктивизм языка на бытовом уровне в разных формах постоянно присутствует в литературе, культуре, социальных медиа, и тд. Достаточно вспомнить такой продукт социального конструктивизма, как мифические сущности вроде кентавров, русалок и драконов, совмещающих черты различных животных, и не только, например, изрыгающих пламя, как дракон. ЯМ в той или иной степени также используют эти приемы, т.к. обучены на таких примерах. Другое дело использовать их в полной мере, как метод, особенно в перспективном ИИ, который сможет решать актуальные задачи познания, особенно в области фундаментальной физики явно испытывающей дефицит свежих, работающих метафор и конструктов. Надежда на конструкт струны в ТС, как многомерной конечной волны, пока не оправдывает возлагавшихся на него надежд. А времени с его появление прошло уже лет сорок с лишним. На смену приходит метафора реальности, как квантового компьютера, но как и в случае с метафорой мозга, как компьютера, она хоть и полезна, но не дала пока удовлетворительного решения проблем физики. Однако для полноценной поддержки этих приемов ИИ должен обладать способностью моделировать не только к ассоциативные мышление, но и другие формы - образное, критическое, полноценное абстрактно-логическое, т.е. обладать способностью абстрагировать понятия и манипулировать символами в соответствии с правилами, с их полноценной интеграцией в единый механизм вывода, как это организовано в мозге. Естественно, устранив избыточность и ограничения биологической реализации.
Давайте начнем с самых шокирующих данных. Один из тестов, используемых для измерения производительности ИИ, называется «ARC-AGI-2».
Другими словами, это тест, измеряющий «врожденный интеллект». И посмотрите на этот счет:
GPT-5.1: 17.6%
Gemini 3 Pro: 31.1%
GPT-5.2: 52.9% (+35.3 пункта!)
Этот рост сумасшедший. Это более чем в три раза выше результата предыдущей версии 5.1. Это почти вдвое больше результата Gemini.
Если предыдущие ИИ были как «гении, вызубрившие учебники слово в слово», то GPT-5.2 эволюционировал в «гениев, которые могут решать сложные проблемы, которых они никогда раньше не видели, с помощью смекалки». Расхожая фраза ИИ «Я не могу это сделать, потому что меня этому не учили» уходит в прошлое.
Хорошо бы, но верится с трудом, хотя какой-то прогресс может быть. Тест уже известный, и если исходно была поставлена задача натаскать модель на решение задач именно такого класса, чтобы добиться рекордных процентов в конкурентной борьбе, то это можно достичь специальными методами обучения, включая упомянутым выше. Возможно в ущерб результатам других тестов. Такое уже не раз было с их продуктами судя по отзывам пользователей.
Пока ЯМ проявили себя, в сравнении с человеком, в решении задач с уже известной логикой решения, но имеющих высокоразмерные пространства решений, недоступные для решения не только для человека, но и за приемлемое время специализированным программам, например, как фолдинг биомолекул. Вот тестовая задача, найти признанное научным сообществом, работающее решение проблем в той же физике, используя концептуальный перенос (метафоры) или конструктивистский подход. Выйти за рамки ассоциаций, пусть и продвинутых, недоступных ограниченным когнитивным возможностям человека (по быстродействию, пропускной способности, объемам памяти, ресурсу внимания, и тд). Пока то что печатается на эту тему с явным соавторством ЯМ, включая на Хабре, типа 1, 2, 3, 4, теории Всего) являются больше обычной подгонкой под известные результаты, фактически то чем страдает ТС разработанная самими физиками, не давая никаких проверяемых предсказаний. Метафоры в этих самодельных теориях носят поверхностный характер, вроде физическая реальность это поле чего-то там, например, информационное, или граф связей чего-то. Это связано с тем, что нет новых эмпирических данных, которые указали бы на выбор работающей метафоры, как в случае с выбором Резерфордом планетарной модели атома, или факта постоянства скорости установленного в опытах Майкельсона-Морли указавшего Эйнштейну на концептуальную связь пространства и времени в СТО в виде единого континуума. Тем не менее, такое совместное с ЯМ творчество полезено, т.к. совершенно случайно из-за их большого числа может привести к угадыванию полезной метафоры или работающих конструктов)
Ключевое отличие: галлюцинация — это создание несуществующего, а парейдолия — искажение существующего;
Галлюцинации и иллюзии это результат перцептуальных ошибок предсказания, первые грубые, вторые в меньшей степени, примеры исследований - 1, 2. В любом случае имеются причины их возникновения. В первом случае может быть сенсорный шум, как в случае сенсорной депривации, или сенсорные искажения из-за приема психоактивных веществ, во втором недостаточная сенсорная информация или ошибки работы механизмов восприятия в непривычных условиях. Предиктивное кодирование доминирующая парадигма в когнитивных науках, которая позволяет с единой точки зрения объяснить многие ментальные явления, включая перцептивные, см. этот обзор.
Ударялись когда нибудь о косяк? Он дает сдачу и может быть больно, значит он не галлюцинация) Впрочем, если и боль считать галлюцинацией, а есть фантомные боли, то да, все представляется этакой сплошной галлюцинацией. В одной из тем как то обсуждали проблему отличения галлюцинаций от реальности, см эту ветку.
А давайте для чистоты эксперимента дадим решить эту задачу жителям любого обычного среднего многоквартирного дома. 100 квартир, 200 жителей.
Это не корректное сравнение. Любой из жителей закончил обучение в школе, может еще в институте. А ЯМ обучались на информации собранной почти всем человечеством за всю историю. И все же они часто проигрывают даже в простых задачах на сообразительность, которых не было в обучающей выборке. Корректно было бы сравнивать все человечество против ЯМ, если выиграют, то да, уже аги) а так пока нет.
Частично согласен, но комент именно о пользе самого смеха, а уж каждый решает сам смеяться, сколько и как, или нет. Что касается проблем, то они у всех имеются, даже у счастливых, просто они их, как и время не наблюдают)
Тогда нужно больше смотреть комедий и юмористических передач! Смех, особенно заразительный, от всей души, уменьшает стресс и продлевает жизнь. Он же дыхательное упражнение)
Уход ЛеКуна происходит на фоне масштабной реструктуризации ИИ-подразделения: Марк Цукерберг переориентирует стратегию с долгосрочных исследований на быстрый выпуск продуктов.
Напоминает историю с Опенаи с коммерциализацией разработок, уходом Суцкевера, и организаций им собственно стартапа для исследований. Хоть Гугл не бросит свое исследовательское подразделение. С такой тенденцией опять все надежды будут на исследования академической и университетской науки. Развитие ИИ далеко не ограничивается одними ЯМ. Сама идея ЛеКуна с обучением на моделях мира в правильном направлении. Идеи из возможностей человека к обучению и решению задач, что-то вроде этого.
Дело в том, что это упражнение в первую очередь на пространственное воображение. Чтобы решить ее, LLM должны понимать, как выглядит мебельный гвоздь...
Если вы преподаватель, составитель олимпиад или просто хотите потроллить любую версию LLM, вот вам алгоритм. Почему задача про гвоздь сработала?
Скрытая топология. Сказано "стержень + шляпка". Человек строит 3D-модель в голове и понимает, что это. Нейросеть работает с текстом. Слово "стержень" тянет за собой вектор ассоциаций про одномерные объекты. Описывайте составные объекты, свойства которых (например, центр вращения) вытекают из их геометрии, а не заданы явно.
Нестандартные связи. Обычно тела катятся вниз. Здесь тело катится по кругу на наклонной плоскости из-за своей формы. Это "геометрическая связь", которую нужно вывести самому. Задавайте условия, где кинематика движения определяется формой объекта.
Многоступенчатый вывод. Чтобы получить ответ, нужно: найти ЦМ найти тензор инерции повернуть ось связать угловые скорости. LLM плохи в длинных логических цепочках, даже если эти цепочки состоят из совершенно элементарных шагов.
Редкие числа. Шляпка массы и радиуса . Это не стандартные и . Это сбивает "интуицию" модели, обученной на стандартных учебниках Иродова или Савченко.
Подвох.
Задача должна быть сформулирована как похожая на что-то из известных задачников, но решение должно существенно отличаться от решения таких задач.
Магия мебельных гвоздей
Нейросети не понимают физику. Они имитируют решение физических задач.
Хорошо сформулированы недостатки ЯМ для решения задач требующих воображения, вообще образного мышления. См. комент со сравнением с возможностями человека, которые пока не реализованы в ЯМ, и которые позволяют решать подобные задачи. Там упоминается, как можно тренировать мультимодальные ЯМ, чтобы они могли решать их лучше, и как раз подоспел Uni-MMMU Benchmark, который пока лучше всего подходит на эту роль.
А эти единичные константы они безразмерные что ли?
Это ирония связанная с удобством чисто математического подхода к разработке физических теорий. Хотя есть планковская система единиц в которой c = 1, ℏ = 1, kB = 1, G = 1 в которой запись уравнения упрощаются.
Причина такого предпочтения кроется в элегантности: в системе СГС фундаментальные уравнения Максвелла принимают более симметричный вид, не содержат некоторых «искусственных» констант и нагляднее отражают глубинную связь между электричеством и магнетизмом как проявлениями единого поля.
Для теоретиков самая удобная системой в которой все единицы измерения и константы равны единице... тогда все теории получаются элегантными, как ТС:) Но к сожалению практически бесполезными, т.к. почти никак не привязаны к реальности. Лучше пусть теория будет неказистой, как сопромат, зато позволяющей посчитать, или хотя бы правильно оценить, измеримые эффекты. Эта погоня за симметриями.. попытки все свести к ним. Та же, пусть не теория, а только теорема Нетер - за каждой симметрией физической системы стоит закон сохранения некоторой величины. Почему такое помешательство на ней? Это же просто теорема выполняющаяся при определенных формальных требованиях к описанию физических систем. В реальности это сохранение может выполняться ограниченно. Даже в ОТО с этими законами уже проблемы. Все с точностью до наоборот. Из эмпирически установленных законов сохранения величин в физических системах, при соблюдении определенных условий, следуют некоторые симметрии в их формальном описании, и это тоже формально доказывается. Симметрии полезны для теоретического поиска, как эвристический прием, и формального описания, но смысл исследований состоит в эмпирическом поиске их нарушений. Это в действительности самое интересное. Сколько усилий было потрачено на открытие бозона Хиггса и ликования по этому поводу. Почему время однонаправленно не смотря на симметрии в законах? А наличие сингулярностей в формализмах теорий? Эйнштейн был очень расстроен, когда сингулярные решения были найден в ОТО, и считал это большим не достатком теории нарушающим ее красоту и стройность. Почему? Это самое интересное в теориях, в той же КТП. Это дыры в теориях, в ОТО в прямом смысле) порталы в другие миры со своими теориями. А надоедливые, теоретически не объясненные шумы в результатах наблюдений и экспериментов, которые просто игнорируются? В них могут скрываться новые, непредсказуемые эмпирические явлениях фундаментального уровня. Нужна только способность разглядеть их в них. Красота, элегантность теорий хорошие, но не абсолютные признаки их жизнеспособности. Эйнштейн посвятил остаток своей жизни на поиск элегантной Единой теории поля, как он верил, но при всей своей гениальности так и не нашел нужных симметрий. А может их и нет? Или они нарушены исходно, и потому вещество преобладает над антивеществом. Сами теоретики иногда уже осознают эту повернутость на таком поиске и издают книги вроде этой.
Когнитивная экосистема сможет объединить когнитивную сферу человека и весь технологический инструментарий, который человечество создало за тысячелетия эволюции. В том числе свое главное творение – искусственный интеллект.
Можно иначе посмотреть на такое объединение, как следствие действия базовых концепций познания в когнитивной психологии.
Будущее искусственного интеллекта — не в бесконечном заучивании текстов, а в обучении через симуляции виртуальных миров.... По его словам, языковые модели принципиально ограничены: язык не описывает физику, сенсорный опыт, причинно-следственные связи. Чтобы ИИ по-настоящему понял мир, ему нужно учиться в средах, где можно действовать и наблюдать последствия.
Догадка или результат инспирации после чтения статей из области нейробиологических исследований. Формирующийся мозг плода еще в утробе матери самообучается весьма схожим образом благодаря спонтанной активности в нем, см. комент с пояснениями. Этот механизм обучения возможен благодаря ретинальным волнам, которые генерируются сетчаткой еще не открытых глаз, исследования на эту тему - 1, 2, 3, 4. В последней работе особенно наглядно показано, как это работает на примере мышей. Это похоже на предобучение на специальных синтетических данных, если использовать терминологию МО, которое сокращает время дальнейшего обучения и повышает его эффективность после рождения и открытия глаз. Моделирование такого подхода к обучению ИНС показало преимущества в сравнении с традиционным. Решение в верном направлении, если и эволюция выбрала его.
Интеллект одна из компонент биологической формы сознания, единственной известной нам пока. ИИ в виде современных ЯМ реализует в основном возможности ассоциативной формы мышления (Системы 1 в дуальной теории мышления человека, другие еще не реализованные типы мышления - подробнее). Отсюда, кстати, их возможное фантазирование на заданные темы, названное глюками. В когнитивной психологии имеются два подхода к познанию (и психическим феноменам вообще) воплощенный и расширенного разума. Первый позволяет расширять познание за счет тела, внешней среды, ситуации, расширяя ограниченные возможности, например, исполнительных органов различными индустриальными технологиями, поначалу камнями и палками, затем орудиями труда, инструментами, машинами, и тд, а органы чувств различными приборами, в начале линейками и весами, затем микроскопами и телескопами, детекторами частиц, ВР, и тп. Второй подход, к которому приложил руку известный баламут Д. Чалмерс, позволяет расширять ограниченные интеллектуальные возможности различными интеллектуальными технологиями, исходно засечками на палках, затем письменностью, различными коммуникациями и связью, компьютерами и интернетом, и тп. ИИ одна из таких наиболее продвинутых и радикальных технологий. Опасности связанные с ней имеются, но они в значительной степени преувеличены, и связаны скорее всего, с распространенным заблуждением о неком особом, собственном пути развития ИИ, отличным от интеллекта самого человека (аргументы против такой точки зрения см. в коментах - 1, 2). В таком когнитивном понимании можно считать, что со времен ИИ станет одной из симбиотический способностей человека, расширяющей его интеллектуальные возможности. Что станет с человеком и интеллектом в еще более отдаленном будущем станет известно, когда наступит будущее)
в остальном - как и ожидал, на хабре суровый, жесткий прием - что и подтвердилось
Здесь на Хабре, где много математиков, это можно сказать доброжелательный прием судя по голосованию .. вот на физических ресурсах типа dxdy.ru будет действительно суровый, могут сразу забанить.
Нашел ряд слабых мест в моей теории, и в матаппарате, и в физике. Есть что дорабатывать.
Важно, что это вам самому интересно. Если угадаете, то это будет сродни чуду, а новые идеи и их проверка в экспериментах и наблюдениях важны сами по себе. История познания показывала, где кроются новые фундаментальные открытия предугадать невозможно. Как то писал пространный комент на эту тему другому автору.
Что вы.. творцы ТС такой подгонкой уже лет 40 с лишним занимаются - 1, 2, 3. Есть с кого пример брать) Почитайте, как менялся тон коментов к этой статье. Впрочем, некоторая польза от таких занятий имеется в виде новых мат. методов, которые еще могут быть востребованы в перспективе.
Расширение восприятия новыми чувствами с помощью технологии нейроинтерфейсов интересная тема, тоже писал на нее, см. если интересно - 1, 2, 3 (ближе к концу комента). Генная инженерия в этом вопросе дело отдаленного будущего. Скорее всего по началу это будут импланты по аналогии с тем что сейчас делается для нейропротезирования.
Если эти рассуждения верны, человечество оказывается перед выбором:
Мощные инструменты (интеллект первого порядка) — безопасные, полностью контролируемые, но требующие постоянного человеческого целеполагания и неспособные решать по-настоящему открытые задачи.
Автономные агенты (интеллект высших порядков) — способные к сложным задачам в непредсказуемой среде, но неизбежно приобретающие свойства живых систем, включая собственные цели.
Гонка за AGI тогда — это не создание совершенного инструмента. Это создание новой формы жизни.
Неплохая аналитика, спасибо за публикацию. Биологические и социальные системы композитные, построенные на разных уровнях на сотрудничестве, более тесном симбиозе, иногда даже на паразитировании. Началось это еще с эволюции на клеточном уровне, когда предок эукариотической клетки встроил в себя другую, которая стала выполнять функцию ее энергетической станции, органелла, которая известна сейчас, как митохондрия. Это относится и к психике, которая является интегральной средой состоящей из многих относительно автономных функций разного уровня, включая мыслительных, о работе некоторых из которых мы не отдаем отчета. В когнитивной психологии имеются два подхода к познанию (и психике вообще) воплощенный и расширенного разума. Первый позволяет расширять познание за счет тела, внешней среды, ситуации, расширяя ограниченные возможности, например, исполнительных органов различными индустриальными технологиями - камнями и палками, затем орудиями труда, инструментами, машинами, и тд, а органы чувств различными приборами - линейками и весами, затем микроскопами и телескопами, детекторами частиц, и тп. Второй подход позволяет расширять ограниченные интеллектуальные возможности различными интеллектуальными технологиями - засечками на палках, затем письменностью, различными коммуникациями, компьютерами и интернетом, и тп. ИИ одна из таких наиболее продвинутых и радикальных технологий. Опасности связанные с ней имеются, но они в значительной степени преувеличены, и связаны скорее всего, с распространенным заблуждением о неком особом, собственном пути развития ИИ, отличным от интеллекта самого человека. Чтобы не повторять аргументы против такой точки зрения см. коменты с пояснениями - 1, 2.
В таком когнитивном понимании можно считать, что со времен ИИ станет одной из симбиотический способностей человека, расширяющей его интеллектуальные возможности. Что может произойти в отдаленном будущем с человеком, как отдельным видом? Есть много путей. Нейроинтерфейсы могут дополнить или заменить органы чувств человека, он будет воспринимать реальность на совершенно ином уровне, чем мы сейчас, технология ВР создаст виртуальные миры в которых будут действовать его аватары, а тело и исполнительные органы могут быть заменены или дополнены различными кибернетическими устройствами, возможно связанными с генной инженерией. Вариантов множество. Могут реализоваться не один. Возможно сам человеческий разум со временем станет той самой органеллой на подобии митохондрии в этом новом виде жизни, которая будет блюсти моральные устои человечества, хранить совокупную память поколений и кодекс разумности, позволивших успешного существовать в вечно меняющихся, часто непредсказуемых проявлениях реальности.
Если считать людей точками, страны прямоугольниками, а перемещения векторами, то можно)
В биологии экстремальные принципы применяют достаточно давно, но в основном пока в теории, без особых практических результатов, а тут о применении в социологии. Непонятно, как интерпретировать и задавать массу вводимых параметров параметров в таких моделях. В приведенной модели тоже
Остаётся вопрос: хватит ли у нас коллективного разума, чтобы эти параметры выставить.
Голосованием в ООН? Если такие параметры и имеют место быть, то они определяются жизненным процессом и всей историей со всеми ее коллизиями.
В нейробиологии и когнитивных исследованиях в целом набирает популярность принцип минимизации свободной энергии, но для него специально оговаривается активный вывод и адаптация внутренних моделей с целью оптимизации предсказания ввода (обзор концепции предиктивного разума/мозга с которой этот принцип тесно связан). Все это основывается на байесовском подходе и корнями уходит в методологию познания Канта - 1, 2, 3. Вероятно в этой области можно ожидать интересных результатов связанных с экстремальными принципами, они уже имеются, т.к. этот подход имеет прямое эмпирическое подтверждение, и даже практические приложения пока в исследовательских целях, как пример - 1, 2. Автор этого принципа К. Фристон пытается распространить этот подход на область физических исследований.
Похоже на еще большую зубрежку под присмотром. Как человек решает нестандартные задачи, особенно научно-технические? Есть много приемов, свои у разных исследователей. Примеры двух из них, наиболее распространенных.
Первый, концептуальный перенос, концептуальная метафора, в просторечии решение по аналогии. Решение задачи может прийти совершенно из другой области и начаться буквально с игры слов (из исследований этого приема и истории - 1, 2). Классический пример использования метафоры в физике планетарная модель атома. Резерфорд вдохновился идеей из астрономии для решения проблемы устройства атома, которое удовлетворяло бы имеющимся на то время эмпирическим данным. Однако метафорические приемы мышления не сводятся только к фигурам речи, как можно подумать, они связано с образными формами мышления, воображением, интуицией. Эйнштейн придавал большое значение им говоря, что "воображение важнее знаний", достаточно вспомнить его результативную практику мысленного экспериментирования. Эти когнитивные формы пока фактически никак не реализованы в ЯМ, а реализована, в основном, ассоциативная форма мышления (в вероятностной форме связей между токенами), см. типологию мышления - подробнее. Пока они только намечается в мультимодальных моделях, но проблема их реализации упирается в ограничения трансформерной архитектуры. Требуется, как минимум, введение рекуррентности, состояний, т.е. перехода от статики к динамике, в их внутренней структуре, или реализовать это в виде отдельного структурного блока системы.
Если первый прием связан с образными формами мышления, то второй, концептуальное конструирование, и как результат конструкты (тут определение точнее), больше с абстрактно-логическим мышлением. Новые концепты буквально конструируются из уже имеющихся в соответствии с решаемой задачей и имеющимися данными, наполняя их новым содержанием. Классические примеры конструктов - корпускулярно-волновой дуализм в КМ и пространственно-временной континуум со своими спецификами в СТО и ОТО, как соединения понятий классической физики. Очевидно, такие решения возникали не по аналогии, их просто не существовало тогда, а путем теоретического конструирования из уже имеющихся идей. Конструктивистский дух науки имеет корни в эпистемологическом конструктивизме, одним из основоположников которого был И. Кант с его знаменитой теорией познания утверждающей активную роль субъекта в процессе познания (обзоры 1, 2). Хотя его элементы в философии и математике прослеживаются еще с античных времен, и естественно, присутствуют в самом языке.
Может возникнуть возражение, что эти приемы мышления востребованы на переднем крае науки, и не требуются для задач решаемых ЯМ на практике. Однако нет, в упрощенных вариантах они широко распространены, как на профессиональном, так и бытовом уровне. Научившись в школе решать задачи на переливание воды в бассейнах в дальнейшем на практике по аналогии их решение может переноситься на любые задачи с потоками, трафиком людей, товаров, транспорта, и тд. А конструктивизм языка на бытовом уровне в разных формах постоянно присутствует в литературе, культуре, социальных медиа, и тд. Достаточно вспомнить такой продукт социального конструктивизма, как мифические сущности вроде кентавров, русалок и драконов, совмещающих черты различных животных, и не только, например, изрыгающих пламя, как дракон. ЯМ в той или иной степени также используют эти приемы, т.к. обучены на таких примерах. Другое дело использовать их в полной мере, как метод, особенно в перспективном ИИ, который сможет решать актуальные задачи познания, особенно в области фундаментальной физики явно испытывающей дефицит свежих, работающих метафор и конструктов. Надежда на конструкт струны в ТС, как многомерной конечной волны, пока не оправдывает возлагавшихся на него надежд. А времени с его появление прошло уже лет сорок с лишним. На смену приходит метафора реальности, как квантового компьютера, но как и в случае с метафорой мозга, как компьютера, она хоть и полезна, но не дала пока удовлетворительного решения проблем физики. Однако для полноценной поддержки этих приемов ИИ должен обладать способностью моделировать не только к ассоциативные мышление, но и другие формы - образное, критическое, полноценное абстрактно-логическое, т.е. обладать способностью абстрагировать понятия и манипулировать символами в соответствии с правилами, с их полноценной интеграцией в единый механизм вывода, как это организовано в мозге. Естественно, устранив избыточность и ограничения биологической реализации.
Хорошо бы, но верится с трудом, хотя какой-то прогресс может быть. Тест уже известный, и если исходно была поставлена задача натаскать модель на решение задач именно такого класса, чтобы добиться рекордных процентов в конкурентной борьбе, то это можно достичь специальными методами обучения, включая упомянутым выше. Возможно в ущерб результатам других тестов. Такое уже не раз было с их продуктами судя по отзывам пользователей.
Пока ЯМ проявили себя, в сравнении с человеком, в решении задач с уже известной логикой решения, но имеющих высокоразмерные пространства решений, недоступные для решения не только для человека, но и за приемлемое время специализированным программам, например, как фолдинг биомолекул. Вот тестовая задача, найти признанное научным сообществом, работающее решение проблем в той же физике, используя концептуальный перенос (метафоры) или конструктивистский подход. Выйти за рамки ассоциаций, пусть и продвинутых, недоступных ограниченным когнитивным возможностям человека (по быстродействию, пропускной способности, объемам памяти, ресурсу внимания, и тд). Пока то что печатается на эту тему с явным соавторством ЯМ, включая на Хабре, типа 1, 2, 3, 4, теории Всего) являются больше обычной подгонкой под известные результаты, фактически то чем страдает ТС разработанная самими физиками, не давая никаких проверяемых предсказаний. Метафоры в этих самодельных теориях носят поверхностный характер, вроде физическая реальность это поле чего-то там, например, информационное, или граф связей чего-то. Это связано с тем, что нет новых эмпирических данных, которые указали бы на выбор работающей метафоры, как в случае с выбором Резерфордом планетарной модели атома, или факта постоянства скорости установленного в опытах Майкельсона-Морли указавшего Эйнштейну на концептуальную связь пространства и времени в СТО в виде единого континуума. Тем не менее, такое совместное с ЯМ творчество полезено, т.к. совершенно случайно из-за их большого числа может привести к угадыванию полезной метафоры или работающих конструктов)
Скорее, как иллюзию, здесь с некоторыми ссылками.
Галлюцинации и иллюзии это результат перцептуальных ошибок предсказания, первые грубые, вторые в меньшей степени, примеры исследований - 1, 2. В любом случае имеются причины их возникновения. В первом случае может быть сенсорный шум, как в случае сенсорной депривации, или сенсорные искажения из-за приема психоактивных веществ, во втором недостаточная сенсорная информация или ошибки работы механизмов восприятия в непривычных условиях. Предиктивное кодирование доминирующая парадигма в когнитивных науках, которая позволяет с единой точки зрения объяснить многие ментальные явления, включая перцептивные, см. этот обзор.
Ударялись когда нибудь о косяк? Он дает сдачу и может быть больно, значит он не галлюцинация) Впрочем, если и боль считать галлюцинацией, а есть фантомные боли, то да, все представляется этакой сплошной галлюцинацией. В одной из тем как то обсуждали проблему отличения галлюцинаций от реальности, см эту ветку.
Это не корректное сравнение. Любой из жителей закончил обучение в школе, может еще в институте. А ЯМ обучались на информации собранной почти всем человечеством за всю историю. И все же они часто проигрывают даже в простых задачах на сообразительность, которых не было в обучающей выборке. Корректно было бы сравнивать все человечество против ЯМ, если выиграют, то да, уже аги) а так пока нет.
Частично согласен, но комент именно о пользе самого смеха, а уж каждый решает сам смеяться, сколько и как, или нет. Что касается проблем, то они у всех имеются, даже у счастливых, просто они их, как и время не наблюдают)
Тогда нужно больше смотреть комедий и юмористических передач! Смех, особенно заразительный, от всей души, уменьшает стресс и продлевает жизнь. Он же дыхательное упражнение)
Напоминает историю с Опенаи с коммерциализацией разработок, уходом Суцкевера, и организаций им собственно стартапа для исследований. Хоть Гугл не бросит свое исследовательское подразделение. С такой тенденцией опять все надежды будут на исследования академической и университетской науки. Развитие ИИ далеко не ограничивается одними ЯМ. Сама идея ЛеКуна с обучением на моделях мира в правильном направлении. Идеи из возможностей человека к обучению и решению задач, что-то вроде этого.
Хорошо сформулированы недостатки ЯМ для решения задач требующих воображения, вообще образного мышления. См. комент со сравнением с возможностями человека, которые пока не реализованы в ЯМ, и которые позволяют решать подобные задачи. Там упоминается, как можно тренировать мультимодальные ЯМ, чтобы они могли решать их лучше, и как раз подоспел Uni-MMMU Benchmark, который пока лучше всего подходит на эту роль.
Это ирония связанная с удобством чисто математического подхода к разработке физических теорий. Хотя есть планковская система единиц в которой c = 1, ℏ = 1, kB = 1, G = 1 в которой запись уравнения упрощаются.
Для теоретиков самая удобная системой в которой все единицы измерения и константы равны единице... тогда все теории получаются элегантными, как ТС:) Но к сожалению практически бесполезными, т.к. почти никак не привязаны к реальности. Лучше пусть теория будет неказистой, как сопромат, зато позволяющей посчитать, или хотя бы правильно оценить, измеримые эффекты. Эта погоня за симметриями.. попытки все свести к ним. Та же, пусть не теория, а только теорема Нетер - за каждой симметрией физической системы стоит закон сохранения некоторой величины. Почему такое помешательство на ней? Это же просто теорема выполняющаяся при определенных формальных требованиях к описанию физических систем. В реальности это сохранение может выполняться ограниченно. Даже в ОТО с этими законами уже проблемы. Все с точностью до наоборот. Из эмпирически установленных законов сохранения величин в физических системах, при соблюдении определенных условий, следуют некоторые симметрии в их формальном описании, и это тоже формально доказывается. Симметрии полезны для теоретического поиска, как эвристический прием, и формального описания, но смысл исследований состоит в эмпирическом поиске их нарушений. Это в действительности самое интересное. Сколько усилий было потрачено на открытие бозона Хиггса и ликования по этому поводу. Почему время однонаправленно не смотря на симметрии в законах? А наличие сингулярностей в формализмах теорий? Эйнштейн был очень расстроен, когда сингулярные решения были найден в ОТО, и считал это большим не достатком теории нарушающим ее красоту и стройность. Почему? Это самое интересное в теориях, в той же КТП. Это дыры в теориях, в ОТО в прямом смысле) порталы в другие миры со своими теориями. А надоедливые, теоретически не объясненные шумы в результатах наблюдений и экспериментов, которые просто игнорируются? В них могут скрываться новые, непредсказуемые эмпирические явлениях фундаментального уровня. Нужна только способность разглядеть их в них. Красота, элегантность теорий хорошие, но не абсолютные признаки их жизнеспособности. Эйнштейн посвятил остаток своей жизни на поиск элегантной Единой теории поля, как он верил, но при всей своей гениальности так и не нашел нужных симметрий. А может их и нет? Или они нарушены исходно, и потому вещество преобладает над антивеществом. Сами теоретики иногда уже осознают эту повернутость на таком поиске и издают книги вроде этой.
Можно иначе посмотреть на такое объединение, как следствие действия базовых концепций познания в когнитивной психологии.
Ошиблись веткой.
Догадка или результат инспирации после чтения статей из области нейробиологических исследований. Формирующийся мозг плода еще в утробе матери самообучается весьма схожим образом благодаря спонтанной активности в нем, см. комент с пояснениями. Этот механизм обучения возможен благодаря ретинальным волнам, которые генерируются сетчаткой еще не открытых глаз, исследования на эту тему - 1, 2, 3, 4. В последней работе особенно наглядно показано, как это работает на примере мышей. Это похоже на предобучение на специальных синтетических данных, если использовать терминологию МО, которое сокращает время дальнейшего обучения и повышает его эффективность после рождения и открытия глаз. Моделирование такого подхода к обучению ИНС показало преимущества в сравнении с традиционным. Решение в верном направлении, если и эволюция выбрала его.
Интеллект одна из компонент биологической формы сознания, единственной известной нам пока. ИИ в виде современных ЯМ реализует в основном возможности ассоциативной формы мышления (Системы 1 в дуальной теории мышления человека, другие еще не реализованные типы мышления - подробнее). Отсюда, кстати, их возможное фантазирование на заданные темы, названное глюками. В когнитивной психологии имеются два подхода к познанию (и психическим феноменам вообще) воплощенный и расширенного разума. Первый позволяет расширять познание за счет тела, внешней среды, ситуации, расширяя ограниченные возможности, например, исполнительных органов различными индустриальными технологиями, поначалу камнями и палками, затем орудиями труда, инструментами, машинами, и тд, а органы чувств различными приборами, в начале линейками и весами, затем микроскопами и телескопами, детекторами частиц, ВР, и тп. Второй подход, к которому приложил руку известный баламут Д. Чалмерс, позволяет расширять ограниченные интеллектуальные возможности различными интеллектуальными технологиями, исходно засечками на палках, затем письменностью, различными коммуникациями и связью, компьютерами и интернетом, и тп. ИИ одна из таких наиболее продвинутых и радикальных технологий. Опасности связанные с ней имеются, но они в значительной степени преувеличены, и связаны скорее всего, с распространенным заблуждением о неком особом, собственном пути развития ИИ, отличным от интеллекта самого человека (аргументы против такой точки зрения см. в коментах - 1, 2). В таком когнитивном понимании можно считать, что со времен ИИ станет одной из симбиотический способностей человека, расширяющей его интеллектуальные возможности. Что станет с человеком и интеллектом в еще более отдаленном будущем станет известно, когда наступит будущее)
Здесь на Хабре, где много математиков, это можно сказать доброжелательный прием судя по голосованию .. вот на физических ресурсах типа dxdy.ru будет действительно суровый, могут сразу забанить.
Важно, что это вам самому интересно. Если угадаете, то это будет сродни чуду, а новые идеи и их проверка в экспериментах и наблюдениях важны сами по себе. История познания показывала, где кроются новые фундаментальные открытия предугадать невозможно. Как то писал пространный комент на эту тему другому автору.
Что вы.. творцы ТС такой подгонкой уже лет 40 с лишним занимаются - 1, 2, 3. Есть с кого пример брать) Почитайте, как менялся тон коментов к этой статье. Впрочем, некоторая польза от таких занятий имеется в виде новых мат. методов, которые еще могут быть востребованы в перспективе.
Расширение восприятия новыми чувствами с помощью технологии нейроинтерфейсов интересная тема, тоже писал на нее, см. если интересно - 1, 2, 3 (ближе к концу комента). Генная инженерия в этом вопросе дело отдаленного будущего. Скорее всего по началу это будут импланты по аналогии с тем что сейчас делается для нейропротезирования.
Неплохая аналитика, спасибо за публикацию. Биологические и социальные системы композитные, построенные на разных уровнях на сотрудничестве, более тесном симбиозе, иногда даже на паразитировании. Началось это еще с эволюции на клеточном уровне, когда предок эукариотической клетки встроил в себя другую, которая стала выполнять функцию ее энергетической станции, органелла, которая известна сейчас, как митохондрия. Это относится и к психике, которая является интегральной средой состоящей из многих относительно автономных функций разного уровня, включая мыслительных, о работе некоторых из которых мы не отдаем отчета. В когнитивной психологии имеются два подхода к познанию (и психике вообще) воплощенный и расширенного разума. Первый позволяет расширять познание за счет тела, внешней среды, ситуации, расширяя ограниченные возможности, например, исполнительных органов различными индустриальными технологиями - камнями и палками, затем орудиями труда, инструментами, машинами, и тд, а органы чувств различными приборами - линейками и весами, затем микроскопами и телескопами, детекторами частиц, и тп. Второй подход позволяет расширять ограниченные интеллектуальные возможности различными интеллектуальными технологиями - засечками на палках, затем письменностью, различными коммуникациями, компьютерами и интернетом, и тп. ИИ одна из таких наиболее продвинутых и радикальных технологий. Опасности связанные с ней имеются, но они в значительной степени преувеличены, и связаны скорее всего, с распространенным заблуждением о неком особом, собственном пути развития ИИ, отличным от интеллекта самого человека. Чтобы не повторять аргументы против такой точки зрения см. коменты с пояснениями - 1, 2.
В таком когнитивном понимании можно считать, что со времен ИИ станет одной из симбиотический способностей человека, расширяющей его интеллектуальные возможности. Что может произойти в отдаленном будущем с человеком, как отдельным видом? Есть много путей. Нейроинтерфейсы могут дополнить или заменить органы чувств человека, он будет воспринимать реальность на совершенно ином уровне, чем мы сейчас, технология ВР создаст виртуальные миры в которых будут действовать его аватары, а тело и исполнительные органы могут быть заменены или дополнены различными кибернетическими устройствами, возможно связанными с генной инженерией. Вариантов множество. Могут реализоваться не один. Возможно сам человеческий разум со временем станет той самой органеллой на подобии митохондрии в этом новом виде жизни, которая будет блюсти моральные устои человечества, хранить совокупную память поколений и кодекс разумности, позволивших успешного существовать в вечно меняющихся, часто непредсказуемых проявлениях реальности.
Если считать людей точками, страны прямоугольниками, а перемещения векторами, то можно)
В биологии экстремальные принципы применяют достаточно давно, но в основном пока в теории, без особых практических результатов, а тут о применении в социологии. Непонятно, как интерпретировать и задавать массу вводимых параметров параметров в таких моделях. В приведенной модели тоже
Голосованием в ООН? Если такие параметры и имеют место быть, то они определяются жизненным процессом и всей историей со всеми ее коллизиями.
В нейробиологии и когнитивных исследованиях в целом набирает популярность принцип минимизации свободной энергии, но для него специально оговаривается активный вывод и адаптация внутренних моделей с целью оптимизации предсказания ввода (обзор концепции предиктивного разума/мозга с которой этот принцип тесно связан). Все это основывается на байесовском подходе и корнями уходит в методологию познания Канта - 1, 2, 3. Вероятно в этой области можно ожидать интересных результатов связанных с экстремальными принципами, они уже имеются, т.к. этот подход имеет прямое эмпирическое подтверждение, и даже практические приложения пока в исследовательских целях, как пример - 1, 2. Автор этого принципа К. Фристон пытается распространить этот подход на область физических исследований.