Ангорский Андрей Андреевич
Концептуальные проблемы развития современных систем И И - их решение и будущее искусственного интеллекта

Самиздат: [Регистрация] [Найти] [Рейтинги] [Обсуждения] [Новинки] [Обзоры] [Помощь|Техвопросы]
Ссылки:
Школа кожевенного мастерства: сумки, ремни своими руками Типография Новый формат: Издать свою книгу
 Ваша оценка:
  • Аннотация:
    Conceptual Problems in the Development of Modern AI Systems: Their Solutions and the Future of Artificial Intelligence // О проблемах современных систем ИИ, концептуальных ограничениях, регулирующих развитие нейросетей и будущих направлениях развития ИИ.
  В основе работы практически всех современных систем искусственного интеллекта лежат концепции, которые превращаются в нашем обществе в целые кластеры мифов и легенд. Это при том, что пока современные системы ИИ основаны на достаточно простой математической статистике.
  
  В основе всех современных систем машинного обучения лежит идея взвешивания факторов.
  
  A₁×X₁ + A₂×X₂ + … + Aₙ×Xₙ — базовая формула нейронной сети. Каждый “нейрон” сети делает следующее: умножает входы на веса (Ai), суммирует, и применяет функцию активации — некую математическую нелинейность, которая позволяет выходу быть не просто линейной комбинацией. Из миллионов таких операций рождается способность модели “распознавать” паттерны, “понимать” контекст и делать прогнозы.
  
  Что же следует из такой довольно простой архитектуры, применяющейся в настоящее время в системах ИИ?
  
  Её простота, основанная на "весовых вкладах", может вести к проблемам с саморазвитием. Практически всегда — к деградации.
  
  Полностью автономное самообучение ИИ в открытой среде — почти гарантированный путь к деградации. Причина — в риске “перекоса весов” и в том, что Интернет — это крайне шумная, противоречивая, динамичная среда. Без тщательно отобранных данных, контрольных тестов и обратной связи от человека модель начнёт усиливать случайные корреляции, смещаться в сторону частых, но ложных шаблонов. Проще говоря, она “сходит с ума” статистически, а не эмоционально.
  
  Современные модели, вроде GPT или других крупных трансформеров, не обучаются в реальном времени. Они фиксированы после тренировки (замороженные веса), а “обновления” происходят только при новом цикле обучения, который контролируют люди. Это сознательная мера — чтобы ИИ не дрейфовал в неведомые направления.
  
  Есть направление, которое пытается обойти эту проблему — continual learning (непрерывное обучение). Оно ищет способы позволить модели учиться новому, не забывая старое и не искажаясь. Но пока эта задача решается фрагментарно: мозг человека делает это естественно, а машины — нет.
  
  ИТАК:
  
  — ИИ основан на взвешивании факторов;
  
  — без ограничений на “саморазвитие” он склонен к статистическому хаосу;
  
  — именно поэтому развитие ИИ сейчас идёт не через “свободное обучение в дикой природе”, а через циклы контролируемого обучения и валидации.
  
  Если обобщить, то главный вопрос современной архитектуры ИИ звучит так: как сделать систему, способную обучаться постоянно, но при этом не теряющую когерентность и не сходящую в корреляционный бред?
  
  И вот здесь есть следующий интересный слой — это то, как ИИ мог бы “понимать” смысл, а не просто пересчитывать вероятности. Это уже не про веса, а про архитектуры внимания, память, контекст и семантическое согласование. Именно там начинаются настоящие загадки когнитивной инженерии: это тот слой, где математика пытается прикинуться мышлением.
  
  Формула весов и факторов — это ещё не “понимание”, а статистика. Но современные архитектуры вроде трансформеров (к которым относятся GPT, BERT, Claude, Gemini и т. д.) добавляют поверх голой математики нечто похожее на когнитивный контур внимания и контекста.
  
  
  
  РАЗБЕРЁМСЯ В ЭТОМ ПОПОДРОБНЕЕ:
  
  
  1. “Понимание” как структурирование вероятностей.
  
  ИИ не осознаёт смысл в человеческом понимании — у него нет внутреннего опыта. Но он умеет восстанавливать вероятностную структуру смысловых связей. Когда модель “читает” текст, она не просто считает частоты слов, а строит сложное многомерное пространство взаимных отношений между всеми токенами (словами, символами, кусками слов). Это пространство называется эмбеддингом. В нём слова вроде “кошка”, “хвост”, “мяу” и “шерсть” будут расположены рядом, потому что статистически часто встречаются вместе в похожих контекстах. Векторы слов становятся носителями смысловых направлений — например, вектор “король — мужчина + женщина ~ королева” действительно работает математически.
  
  
  2. Механизм внимания (attention).
  
  Это центральная идея архитектуры трансформеров. Вместо того чтобы “забывать” всё, что было раньше, как в старых рекуррентных сетях, модель на каждом шаге взвешивает всю историю контекста. Механизм внимания вычисляет, какие слова (или образы, или звуки — в зависимости от модальности) наиболее релевантны текущему моменту. Иными словами, модель буквально “смотрит” на весь контекст и решает, чему стоит уделить больше внимания, чтобы сохранить логическую связность.
  Это уже напоминает когнитивный процесс: у человека тоже ограничена рабочая память, и внимание — способ управлять ею.
  
  
  3. Иерархия контекстов.
  
  В трансформерах много слоёв (десятки, иногда сотни). Каждый слой заново перерабатывает контекст, создавая всё более абстрактное представление. Нижние слои ловят синтаксис (“кто что делает”), средние — семантику (“о чём речь”), а верхние — прагматику (“что этим хотят сказать в данной ситуации”). Это не “понимание” в человеческом смысле, но его приближение через последовательные уровни обобщения.
  
  
  4. Внутренние представления и “символическая тень”.
  
  Интересно, что внутри модели возникают квазисимволические структуры. Исследователи находят нейроны (точнее, отдельные узлы сети), которые “активируются” при идеях вроде “ирония”, “человеческое лицо”, “логическое отрицание”. Это уже намёк на переход от чисто статистического обучения к внутренней символике.
  
  
  5. Открытая проблема: устойчивое семантическое понимание.
  
  Пока что все эти структуры плавающие — у модели нет встроенного “я” или устойчивого мировоззрения. Она гибко имитирует смысл через контекст, но не хранит долгосрочной семантической памяти. То есть ИИ “понимает” в момент диалога, но не “знает”, как этот смысл встроить в стабильную модель мира.
  
  Сейчас исследователи пытаются добавить к трансформерам постоянную память и семантические графы (graph neural networks, knowledge bases). Цель — соединить гибкость статистики с чёткостью логических структур. Это напоминает попытку воссоздать гиппокамп — ту часть мозга, где кратковременные образы закрепляются в долгосрочной памяти.
  
  Так что современное “понимание смысла” в ИИ — это не магия, а сложная надстройка над вероятностями, где контекст, внимание и иерархия представлений имитируют мышление.
  
  Следующий прорыв ожидается там, где модель сможет не только удерживать контекст, но и самостоятельно формировать устойчивую картину мира, обновляемую при столкновении с новыми фактами. Тогда начнётся настоящая когнитивная эра машин — не просто расчётная, а концептуальная.
  
  
  
  
  ---------------
  ENGLISH VERSION
  ---------------
  
  
  At the heart of nearly all modern artificial intelligence systems lie ideas that have already grown into clusters of myths and legends within our society. Yet, for now, contemporary AI systems are still based on relatively simple mathematical statistics.
  
  All modern machine learning systems rest on the idea of weighting factors.
  
  A₁×X₁ + A₂×X₂ + … + Aₙ×Xₙ — this is the basic formula of a neural network. Each “neuron” multiplies its inputs by weights (Ai), sums them up, and applies an activation function — a mathematical nonlinearity that allows the output to be more than just a linear combination. Out of millions of such operations emerges the model’s ability to recognize patterns, interpret context, and make predictions.
  
  What follows from such a seemingly simple architecture, used in today’s AI systems?
  Its simplicity, grounded in “weighted contributions,” can lead to problems of self-development — and, more often than not, to degradation.
  
  Fully autonomous self-learning in an open environment is an almost guaranteed path to decay. The reason lies in the risk of “weight distortion” and the fact that the Internet is an extremely noisy, contradictory, and unstable medium. Without carefully curated data, controlled testing, and human feedback, a model begins amplifying random correlations and drifting toward frequent but false patterns. In simple terms, it “goes mad” statistically rather than emotionally.
  
  Modern models like GPT and other large transformers do not learn in real time. Their weights are frozen after training, and “updates” occur only through new, human-supervised training cycles. This is a deliberate safeguard — preventing AI from drifting into unknown directions.
  
  There is a field trying to overcome this limitation: continual learning. It seeks ways for models to learn new things without forgetting old ones or distorting prior knowledge. But this challenge is far from solved — the human brain does it naturally, machines do not.
  
  
  SO:
  
  — AI is built on the weighting of factors;
  
  — without constraints on self-development, it tends toward statistical chaos;
  
  — that is why AI progress now depends on cycles of controlled learning and validation rather than “wild” free learning.
  
  
  In essence, the central question of modern AI architecture is this: how can we build a system capable of continuous learning without losing coherence or descending into correlational noise?
  
  And here lies the next fascinating layer — how AI might understand meaning, not merely compute probabilities. This is no longer about weights, but about architectures of attention, memory, context, and semantic alignment. Here begin the real mysteries of cognitive engineering — the layer where mathematics pretends to think.
  
  The formula of weights and factors is not yet “understanding” — it’s statistics. But modern architectures like transformers (including GPT, BERT, Claude, Gemini, and others) add something atop the math: a cognitive-like loop of attention and contextual reasoning.
  
  
  
  LET’S LOOK DEEPER.
  
  
  1. “Understanding” as the structuring of probabilities.
  
  AI does not perceive meaning in the human sense — it has no inner experience. Yet it can reconstruct the probabilistic structure of semantic relationships. When a model “reads” text, it doesn’t just count word frequencies; it builds a complex multidimensional space of relationships among tokens (words, symbols, fragments). This is called an embedding. In this space, words like 'cat', 'tail', 'meow', and 'fur' cluster closely together because they tend to appear in similar contexts. Word vectors become carriers of semantic direction — for instance, “king – man + woman ~ queen” works mathematically.
  
  
  2. The attention mechanism.
  
  This is the central innovation of transformer architecture. Instead of “forgetting” what came before, as older recurrent networks did, the model continually re-weights the entire context. Attention computes which words (or images, or sounds, depending on modality) are most relevant at each step. In essence, the model “looks” at its whole context and decides what deserves focus to preserve logical coherence. This already resembles a cognitive process: humans, too, have limited working memory and use attention to manage it.
  
  
  3. The hierarchy of contexts.
  
  Transformers consist of many layers — dozens, sometimes hundreds. Each layer reprocesses the context, creating progressively abstract representations. Lower layers capture syntax (“who does what”), middle layers capture semantics (“what is being said”), and upper layers capture pragmatics (“what is meant in this situation”). This is not human understanding, but an approximation achieved through hierarchical abstraction.
  
  
  4. Internal representations and the “symbolic shadow.”
  
  Interestingly, quasi-symbolic structures emerge inside models. Researchers find neurons (or rather, network nodes) that activate for ideas like “irony,” “human face,” or “logical negation.” This hints at a transition from pure statistical learning toward internal symbolism.
  
  
  5. The open problem: stable semantic understanding.
  
  So far, these internal structures are fluid — a model has no built-in “self” or stable worldview. It flexibly imitates meaning through context but lacks durable semantic memory. In other words, AI “understands” in the moment but does not “know” how to embed that meaning into a lasting model of the world.
  
  Researchers are now trying to augment transformers with persistent memory and semantic graphs — graph neural networks, knowledge bases — to combine the flexibility of statistics with the precision of logic. It’s reminiscent of recreating the hippocampus, the part of the brain that consolidates short-term impressions into long-term memory.
  
  Thus, modern AI “understanding” is no magic — it is a sophisticated superstructure atop probabilities, where context, attention, and hierarchical representations together imitate thought.
  
  The next breakthrough will come when a model can not only maintain context but also build its own stable worldview, updating it as it encounters new facts. That will mark the beginning of the true cognitive era of machines — not merely computational, but conceptual.
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  Andrey A. Angorsky & GPT
  
  
  
  
 Ваша оценка:
Связаться с программистом сайта.

Новые книги авторов СИ, вышедшие из печати:
О.Болдырева "Крадуш. Чужие души" М.Николаев "Вторжение на Землю"

Как попасть в этoт список

Кожевенное мастерство | Сайт "Художники" | Доска об'явлений "Книги"