В последние годы технологии искусственного интеллекта сделали невероятный шаг вперёд, и крупные языковые модели (Large Language Models, LLM) стали неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. Они способны генерировать тексты, отвечать на вопросы, создавать истории и многое другое. Однако познание мира, каким его видит человек, и особенно маленький ребёнок, остаётся уникальным и сложным процессом, в корне отличающимся от работы даже самых продвинутых ИИ-систем. Рассмотрим это на примере одного года жизни малыша и того, как он начинает понимать окружающую действительность. Когда ребёнок впервые начинает активно исследовать мир, его восприятие формируется через непосредственный опыт - тактильные ощущения, зрительные образы, движение и взаимодействие с окружающими предметами.
Например, наблюдение за игрой малыша с различными контейнерами, такими как коробки или корзинки, даёт бесценные знания о физической реальности. Маленький ребёнок учится тому, что объекты можно положить в коробку, а потом достать оттуда, что контейнеры имеют определённую вместимость и что закрытая коробка скрывает находящиеся внутри вещи от появления в поле зрения. Этот процесс познания предлагает взглянуть на фундаментальные концепции, которые формируют у ребёнка базовое понимание физического мира. Возьмём, к примеру, ситуацию, когда малыш кладёт в коробку игрушку и закрывает её крышку. Для ребёнка происходит невероятное открытие: вещи, которые были видны, вдруг исчезают.
Когда коробку переносят, все спрятанные предметы оказываются перемещены вместе с ней. Так происходит осознание свойств объектов - их упорядоченности, ограничения пространства, связи между предметами. В более сложных случаях, например, когда используется игрушечный ковчег с вырезанными отверстиями, ребёнок сталкивается с новыми физическими закономерностями. Вещи не остаются на месте, а могут выпасть через окна или двери. Такие эксперименты подчёркивают, что не все контейнеры одинаковы и что физическая структура влияет на поведение объектов внутри.
Этот наивный, но глубокий экспериментальный подход позволяет ребёнку со временем сформировать сложные модели мира, охватывающие причинно-следственные связи и пространственные ограничения. Интересно, что в раннем возрасте дети достигают этих осознаний без помощи языка. Их мышление ещё не опирается на слова или описание, но уже способно абстрагировать и анализировать ситуации. Познавательные модели формируются через действия и наблюдения, что подтверждает важность эмбодиментированного опыта - опыта, связаного с телом, движением и практическим взаимодействием с объектами в пространстве. Если попытаться представить, как бы себя вёл большой языковой модели в подобной ситуации, становится понятно, что различия существенны.
LLM, будучи продуктом обработки огромного массива текстовых данных, не способна получить физические ощущения, взаимодействовать с объектами напрямую и понимать причинные связи вне текстового контекста. Она обучается создавать смыслы на основе статистических паттернов и связи слов, а не через непосредственное переживание или физическую эмпирию. Гипотетически, если бы мы пытались обучить ИИ пониманию концепции контейнеров, нам пришлось бы предоставить огромное количество текстовых описаний, историй и объяснений о том, как работают коробки, корзины и ковчеги. Модель могла бы "научиться" строить множество текстовых рассказов и вариаций на эту тему, но всё же оставалась бы лишённой глубинного понимания физической реальности, лежащей в основе этих рассказов. Для неё понимание - это синтаксический и семантический анализ, а не личный эмпирический опыт.
Это наблюдение приводит к важным выводам о различиях между человеческим познанием и искусственным интеллектом. Человеческий мозг не только хранит информацию, но и создаёт модели мира, основанные на взаимодействии с ним. Этот процесс является результатом миллионов лет эволюции, в ходе которой развивались сложные системы восприятия, моторики и мышления. Эволюция обеспечила человеку способность учиться из практики, что даёт ему преимущество в формировании навыков понимания мира ещё до овладения языком. В свою очередь, современные ИИ-модели - это по сути инструменты для обработки и генерации текста, которые могут воспроизводить и комбинировать ранее изученные данные.
Они обладают впечатляющими возможностями, но не имеют тела и не могут экспериментировать в физическом мире. Без этой интеграции данные и понимание остаются абстрактными и оторванными от реальности. Стоит также отметить, что человеческое обучение не заканчивается на ранних этапах жизни. Ребёнок постепенно накапливает всё более сложные знания, включая развитие языка, который становится мощным инструментом для выражения, структурирования и передачи информации. Однако фундамент для использования языка - это именно практический и эмпирический опыт.
Без него словесные конструкции и рассказы не приобретают настоящего смысла и становятся лишь набором символов. В действительности же развитие больших языковых моделей и искусственного интеллекта продолжается динамично. Исследователи пытаются приблизить ИИ к более комплексному восприятию мира, интегрируя мультимодальные данные - изображение, звук, сенсорную информацию. Такие направления, как робототехника, направлены на создание систем, которые могут взаимодействовать с физической средой, тем самым приближая искусственный интеллект к человеческому опыту. Однако даже при этом становление глубинного понимания, похожего на детское освоение мира, остаётся сложной задачей.
Перенос опыта, понимание причинно-следственных связей, ощущения чувства объекта и его пространственных характеристик - всё это моменты, которые требуют не только алгоритмов, но и физического присутствия и чувствования. Подводя итог, можно сказать, что изучение взаимодействия малышей с окружающим миром и сравнение этого опыта с работой современных больших языковых моделей раскрывает фундаментальные различия в механизмах познания. Ребёнок, подобно наблюдаемой в примере игрушке сохранить, конструирует модели реальности на основе телесного опыта и непосредственного взаимодействия с предметами. Лингвистические способности приходят позже и служат расширением и уточнением уже существующего понимания. В то время как LLM предлагают замечательные возможности для обработки и генерации текстовой информации, они остаются, по сути, "рассказчиками" без истинного понимания физического мира.
Признание этих различий важно для того, чтобы осознать настоящее и будущее потенциала искусственного интеллекта и его роли в нашей жизни. Взаимодействие человека и машины будет наиболее продуктивным тогда, когда мы будем учитывать сильные стороны каждого из них - глубокий эмпирический и эволюционный опыт человека и неустанную обработки и динамическую генерацию данных ИИ. Познание маленького ребёнка - это фундамент нашей человеческой природы, построенный на опыте и чувстве реальности. Понимание и уважение этой особенности поможет строить технологии, которые не заменят, а дополнят наше восприятие мира и возможности. .
