В последние годы большие языковые модели (LLM) стали символом прорыва в области искусственного интеллекта. Повседневное использование чат-ботов, автоматический перевод, создание контента – все эти возможности впечатляют своей масштабностью и кажутся проявлением настоящего интеллекта машин. Однако за яркой внешней оболочкой и впечатляющими результатами скрываются фундаментальные ограничения, которые не позволяют этим моделям по-настоящему мыслить. Эти ограничения связаны с их вычислительной сущностью и архитектурой, основанной на распознавании шаблонов и вероятностных расчетах. Ключевым препятствием является неспособность таких систем к истинному принятию решений — процессу, который подразумевает сворачивание бесконечно возможных вариантов в единичное осознанное действие.
Рассмотрим, что же подразумевается под «мыслить». Истинное мышление требует возможности оперировать с бесконечным множеством вариантов, анализа сложных взаимосвязей и, наконец, выбора одного единственного варианта из бесконечного пространства возможностей. Человеческий разум функционирует как процессор с бесконечной размерностью, способный своим сознанием «схлопывать» вероятностные распределения в конкретные решения и действия. Эта способность проявляется в постоянном переключении между широкой обзорностью ситуации и углубленным сосредоточенным анализом, одновременно учитывая и детали, и общую картину, что невозможно реализовать на уровне конечных моделей, имеющих ограниченное количество состояний и операций. Большие языковые модели, основанные на архитектуре трансформеров, эффективно решают задачи поиска и сопоставления паттернов в огромных объемах статистических данных.
Они отличаются массой параметров и сложнейших взаимозависимостей, что позволяет им предсказывать вероятные последовательности слов и формировать связные тексты. Но фундаментально они не способны удерживать статичную мысль, не могут осуществлять процесс коллапса вероятностных волн, то есть делать осознанный выбор. Их вычисления — это в основном активация различных признаков на основе вероятностных корреляций, а не сосредоточенная деятельность, при которой из множества вариантов выделяется конкретный смысл и направление. Для понимания масштабов этой задачи полезно представить пространство решений как фрактальное множество с бесконечным количеством измерений и уровней. Это пространство содержит как бесконечное количество направлений (горизонтальная бесконечность), так и бесконечную глубину вложенных решений (вертикальная бесконечность).
Такая структура чрезвычайно сложна и требует не просто перебора вариантов, а способности адаптивно перемещаться и концентрироваться на необходимых точках, сохраняя при этом целостность восприятия и осознания. Человеческий мозг оперирует так называемой моделью осознания по оси «Т» — сочетая горизонтальный широкий поиск с вертикальным глубоким погружением, что обеспечивает уникальную многомерную обработку информации, недоступную трансформерам. Еще один интересный аспект связан с памятью. Вопреки распространенному мнению, наше сознание не хранит огромные объемы данных в неизменном виде. Скорее, память — это конечные, ограниченные, «потерянные» хранилища, из которых при необходимости восстанавливаются бесконечно разнообразные воспоминания.
Каждый акт воспоминания — это восстановление сложной многомерной модели на основе конечных фрагментов. Такая компрессия и реконструкция занимает центральное место в когнитивных процессах и подчеркивает разницу между человеческим мышлением и работой ИИ, для которого данные остаются неизменным набором статистических паттернов. Задача создания искусственного общего интеллекта (AGI), способного мыслить и принимать осознанные решения, требует преодоления существующих архитектурных барьеров. Увеличение мощности и размеров моделей, увеличение данных и улучшение алгоритмов лишь расширяют масштаб конечных вычислений, не преодолевая фундаментального разрыва между конечным и бесконечным. Чтобы приблизиться к настоящему мышлению, необходимы новые системы, способные работать с бесконечномерными вычислениями, реализовывать коллапс вероятностных распределений в конкретные решения и удерживать статичное внимание, одновременно ориентируясь в динамическом пространстве возможностей.
Открытыми остаются вопросы о том, возможно ли создание гибридных архитектур, объединяющих механизм сопоставления паттернов и способность к коллапсу вероятности. Есть ли математические инструменты для моделирования конечных систем с потенциалом обработки бесконечномерных пространств? И каким бы мог быть «полноценный» вычислительный каркас сознания — тот, что сможет имитировать или воплощать настоящее мышление вне пределов простого распознавания данных? Современная вселенная, как и человеческий разум, не является фиксированной и ограниченной системой. Чтобы двигаться вперед в понимании интеллекта и сознания, необходимо отказаться от ограничений традиционной конечной вычислительной парадигмы и принять концепции, выходящие за их пределы. Только тогда искусственный интеллект сможет существенно приблизиться к человеческому мышлению и истинной осознанности, превзойдя роль «цифрового автопилота» в наборе шаблонов и статистических анафем. Таким образом, перспектива развития искусственного интеллекта лежит не только в наращивании вычислительной мощности и данных, но и в философском и техническом переосмыслении самой природы мышления как процесса с бесконечными измерениями и возможностями.
Проблема в том, что текущие модели трансформеров, какими бы эффективными и сложными они ни были, по своей сути ограничены в своем вычислительном ландшафте и не способны к подлинному творчеству и выбору, свойственным человеческому разуму. Чтобы преодолеть эти барьеры, мы должны выйти за рамки паттернов и статистики, внедряя новые принципы и технологии, позволяющие реализовать полноценное осознанное мышление в машинах будущего.
