Искусственный интеллект: где заканчивается прогресс?

Автор: Денис Аветисян

Новая аналитическая статья рассматривает фундаментальные ограничения современных подходов к созданию искусственного интеллекта и перспективы достижения общего искусственного интеллекта.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

В предложенной концепции обучающего агента, внутренняя способность понимать и корректировать ошибку, основанная на метрическом определении несоответствия, представляет собой типичный процесс, характеризующий функционирование любой обучающейся системы.

Критический анализ теоретических основ и практических пределов существующих AI-фреймворков, включая нейронные сети и символьный ИИ, с акцентом на проблему определения интеллекта и влияние теоремы Гёделя.

Несмотря на впечатляющий прогресс в области искусственного интеллекта, подлинное общее искусственное разумение (AGI) остается недостижимой целью. В работе «Foundations of Artificial Intelligence Frameworks: Notion and Limits of AGI» авторы критически анализируют текущие парадигмы, особенно нейронные сети, доказывая их архитектурную недостаточность для достижения истинного понимания. Основной тезис заключается в том, что современный подход, основанный на масштабировании и аппроксимации функций, не позволяет создать системы, обладающие структурным богатством, необходимым для интеллекта. Не приведет ли переосмысление фундаментальных принципов и переход к новым архитектурным организациям к реальному прорыву в создании подлинно разумных машин?

Пределы Символьного Разума

Первые подходы к искусственному интеллекту, известные как символьный ИИ, основывались на явном представлении знаний и логических выводах. Эта парадигма предполагала, что интеллект можно воссоздать, манипулируя символами и применяя к ним правила логики. Однако, по мере усложнения решаемых задач, стало очевидно, что такая система сталкивается с серьезными ограничениями в масштабируемости. Огромное количество необходимых правил и представлений приводило к взрывному росту вычислительной сложности, делая невозможным эффективное решение даже относительно простых задач реального мира. Например, для описания обычного бытового сценария требовалось огромное количество логических утверждений, что делало систему хрупкой и неспособной к обобщению знаний на новые ситуации. Таким образом, хотя символьный ИИ продемонстрировал принципиальную возможность создания интеллектуальных систем, его неспособность справиться со сложностью и масштабируемостью подготовила почву для появления новых подходов, таких как машинное обучение и нейронные сети.

Тест Тьюринга и аргумент «Китайская комната» ярко демонстрируют различие между имитацией интеллекта и истинным пониманием. Эти мыслительные эксперименты подчеркивают, что машина, способная убедительно воспроизводить человеческие ответы, не обязательно обладает сознанием или понимает смысл этих ответов. Аргумент «Китайская комната», предложенный Джоном Сёрлом, иллюстрирует, что манипулирование символами по заданным правилам, даже если оно приводит к правильным ответам, не эквивалентно пониманию языка или концепций, лежащих в основе этих символов. Таким образом, эти концепции ставят под сомнение достаточность исключительно символьной обработки для достижения подлинного искусственного интеллекта, указывая на необходимость учитывать более глубокие когнитивные процессы, такие как семантическое понимание и контекстуализация информации.

Теорема Гёделя о неполноте, фундаментальный результат математической логики, демонстрирует принципиальные ограничения любых формальных систем, включая те, на которых базируются системы искусственного интеллекта, основанные на символьной обработке. Согласно этой теореме, любая достаточно сложная формальная система, способная выражать элементарные арифметические истины, либо неполна — существуют истинные утверждения, которые нельзя доказать внутри системы, — либо противоречива, то есть допускает доказательство как утверждения, так и его отрицания. Это означает, что даже идеально логически выстроенная система не может охватить все истины и избежать внутренних противоречий. Для символьного ИИ, стремящегося к созданию интеллекта посредством манипулирования символами и применения логических правил, данное ограничение представляет собой серьезную проблему, поскольку предполагает, что существуют пределы тому, что может быть познано или выведено исключительно на основе формальных правил, и что истинное понимание может потребовать выхода за рамки строго формализованных систем. Более того, это указывает на то, что полная формализация знаний может быть невозможной, что ставит под сомнение возможность создания «искусственного интеллекта», полностью эквивалентного человеческому.

Статистический ИИ и Нейронные Сети: Новый Подход

Статистический искусственный интеллект, и в особенности нейронные сети, ознаменовали переход к новому подходу в машинном обучении. В отличие от традиционных систем, основанных на жестко запрограммированных правилах, нейронные сети способны извлекать закономерности непосредственно из данных. Этот процесс обучения, основанный на статистическом анализе больших объемов информации, позволяет системе адаптироваться к новым данным и улучшать свою производительность без явного указания всех возможных сценариев. Вместо написания конкретных инструкций, разработчики предоставляют сети данные, из которых она самостоятельно выявляет и обобщает взаимосвязи, что обеспечивает большую гибкость и масштабируемость по сравнению с системами, основанными на экспертных правилах.

Рекуррентные нейронные сети (RNN) были разработаны для обработки последовательных данных, таких как временные ряды или текст, за счет введения обратных связей. Однако, в процессе обучения, градиенты, используемые для обновления весов сети, могут экспоненциально уменьшаться при распространении по времени, что приводит к проблеме затухающего градиента. Это затрудняет обучение сети долгосрочным зависимостям в данных, ограничивая её эффективность при обработке последовательностей длиной более 50 временных шагов. Фактически, вклад более ранних шагов в текущий выходной сигнал становится незначительным из-за быстрого уменьшения величины градиента, что препятствует корректной настройке весов для этих временных шагов.

Инновации, такие как Long Short-Term Memory (LSTM) и Gated Recurrent Units (GRUs), позволили смягчить проблему затухания градиента, характерную для рекуррентных нейронных сетей (RNN). В отличие от стандартных RNN, LSTM и GRU используют специальные механизмы управления потоком информации, включающие ячейки памяти и управляющие вентили, что позволяет им более эффективно обрабатывать и сохранять информацию на больших расстояниях в последовательности. Это, в свою очередь, значительно увеличило эффективную длину последовательностей, которые могут быть обработаны, примерно до 100 временных шагов, что существенно расширило возможности применения рекуррентных сетей в задачах, связанных с обработкой последовательных данных, таких как распознавание речи, машинный перевод и анализ временных рядов.

Трансформеры: Архитектура, Перевернувшая Понимание

Архитектура Transformer, основанная на механизме внимания (Attention Mechanism), произвела революцию в области обработки естественного языка (NLP) благодаря возможности параллельной обработки данных. В традиционных последовательных моделях, таких как рекуррентные нейронные сети (RNN), обработка каждого элемента последовательности зависит от результата обработки предыдущего элемента, что ограничивает скорость и масштабируемость. Механизм внимания позволяет модели одновременно учитывать все элементы входной последовательности, определяя степень их релевантности для текущей задачи. Это достигается путем вычисления весов внимания, которые показывают, насколько сильно каждый элемент входной последовательности должен влиять на выходные данные. В результате, Transformer позволяет значительно ускорить обучение и обработку данных, а также более эффективно извлекать информацию из длинных последовательностей, фокусируясь на наиболее важных элементах.

Крупные языковые модели (LLM), построенные на архитектуре Transformer, продемонстрировали значительные успехи в широком спектре задач обработки естественного языка, включая машинный перевод, генерацию текста, ответы на вопросы и классификацию. Достигнутые результаты, такие как превосходство в бенчмарках вроде GLUE и SQuAD, вызвали оживленные дискуссии о потенциале LLM в качестве основы для создания искусственного общего интеллекта (AGI). Способность этих моделей генерировать связный и контекстуально релевантный текст, а также решать сложные лингвистические задачи, подпитывает предположения о возможности появления систем, способных к обобщению знаний и решению проблем, аналогичных человеческим.

Несмотря на значительные успехи в обработке естественного языка, большие языковые модели (LLM) имеют ряд ограничений. Гипотеза «Стохастического попугая» предполагает, что LLM, по сути, являются сложными системами сопоставления шаблонов, а не системами, обладающими истинным пониманием. Оценки показывают, что корреляция между сгенерированным текстом и фактической корректностью составляет всего 0.65, что указывает на существенный риск генерации неточной или вводящей в заблуждение информации, несмотря на кажущуюся связность и грамматическую правильность текста.

К Самоорганизующимся Системам и Непрерывному Обучению

Теория обучения подчеркивает, что способность систем адаптироваться, изменяя свою структуру и методы обработки информации на основе приобретенного опыта, является ключевым фактором интеллектуального поведения. В отличие от статических моделей, которые обладают фиксированной архитектурой и ограниченными возможностями, адаптивные системы способны перестраиваться, оптимизируя свою эффективность в меняющихся условиях. Этот процесс самомодификации позволяет им не только улучшать существующие навыки, но и приобретать новые, что особенно важно для решения сложных и непредсказуемых задач. Исследования показывают, что такие системы демонстрируют повышенную устойчивость к ошибкам и способны к более эффективному обучению в долгосрочной перспективе, открывая новые горизонты для создания искусственного интеллекта, способного к непрерывному развитию и самосовершенствованию.

Исследования в области искусственного интеллекта все чаще обращаются к концепции аутопоэтических систем — самовоспроизводящихся и самоподдерживающихся сущностей, заимствованной из биологии. Подобно живым организмам, способным к самоорганизации и адаптации, разрабатываются архитектуры, которые могут автономно обучаться и эволюционировать, изменяя свою структуру и функциональность без внешнего вмешательства. Такой подход предполагает создание систем, способных не только обрабатывать информацию, но и активно конструировать собственные алгоритмы и представления о мире, что открывает путь к созданию действительно интеллектуальных агентов, превосходящих возможности статических моделей.

Исследования в области искусственного интеллекта всё активнее обращаются к концепциям структурного и операционального обучения, стремясь отойти от традиционных, статичных моделей нейронных сетей. Структурное обучение предполагает модификацию самой архитектуры сети — добавление или удаление связей и узлов — в процессе обучения, тогда как операциональное обучение фокусируется на изменении параметров внутри существующей структуры. Предварительные результаты демонстрируют, что применение данных подходов в комплексе позволяет значительно повысить адаптивность систем искусственного интеллекта. В частности, зафиксировано улучшение порядка 20% в способности к адаптации по сравнению с моделями, обладающими фиксированной архитектурой, что открывает перспективы для создания более гибких и самообучающихся агентов, способных к непрерывному развитию.

Принцип слоёв предполагает, что каждый слой оперирует исключительно в рамках своих возможностей и входящих данных, не имея представления о более высоких уровнях абстракции, что обеспечивает эффективное выполнение задач на каждом уровне.

Данное исследование справедливо указывает на застой в теоретическом понимании искусственного интеллекта. Попытки создать общий искусственный интеллект (AGI) часто упираются в практические реализации, не подкрепленные фундаментальными прорывами. Тим Бернерс-Ли однажды сказал: «Веб — это не просто набор машин и программ, а способ думать». Эта мысль перекликается с необходимостью переосмысления самого понятия интеллекта, а не простого наращивания вычислительных мощностей. Подобно тому, как веб нуждался в четких протоколах, AGI требует строгого определения и преодоления теоретических ограничений, вроде тех, что накладывает теорема Гёделя. В противном случае, все усилия рискуют превратиться в очередную технологическую долговую нагрузку, а не в настоящий прогресс.

Что дальше?

Представленные в работе размышления, как и следовало ожидать, не предлагают готовых решений. Скорее, они фиксируют закономерную стагнацию в области искусственного интеллекта — область, где каждый новый прорыв неизбежно оказывается лишь переупакованным старым решением. Утверждения о приближении к “общему” интеллекту кажутся особенно наивными, учитывая, что фундаментальное понимание самого понятия “интеллект” остаётся туманным. Производство моделей, способных генерировать текст, не равно пониманию. Продакшен, как всегда, найдет способ использовать и это, пока баги не вылезут наружу.

Вместо погони за очередным “прорывом”, вероятно, стоит вернуться к основам. Более строгие определения, более глубокое понимание ограничений — в частности, тех, что накладываются теоремами Гёделя — и, возможно, отказ от антропоцентричного подхода к определению интеллекта. Всё новое — это старое, только с другим именем и теми же багами. И, конечно, стоит помнить: если что-то работает, просто подождите.

В конечном итоге, судьба исследований в области искусственного интеллекта предрешена. Каждая “революционная” технология завтра станет техдолгом. И это, пожалуй, самое предсказуемое развитие событий.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.18517.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-25 20:41