Структурные последствия ИИ
До сетей компьютеры были автономными машинами, а до Интернета компьютерные сети были ограничены отдельными организациями.
Интернет соединил все компьютеры, смартфоны дали их в руки каждому. Это изменило глобальную коммуникацию и взаимодействие и, как следствие, реструктурировало само общество, чтобы оно стало таким, в котором каждый может общаться с кем угодно и где угодно. По сути, впервые появились бесконечные каналы связи.
Предыдущие структурные изменения в потоке информации, вызванные печатным станком, разрушили западный мир. Это уменьшило контроль католической церкви над распространением религии, поскольку позволило массово производить и читать Библию на любом языке, а не через священника на латыни из чрезвычайно дорогого рукописного тома. Это структурное изменение в управлении информацией вызвало Реформацию и более чем сто лет войны, пока общество не пришло в новое стабильное равновесие. Когда позже он распространился на другие средства, такие как музыка и театр, через пластинки, фильмы и телевидение, он создал культуру, в которой доминировали популярная музыка и развлечения, а не элитные формы искусства, которые преобладали до конца 19 века. Это произошло потому, что при почти неограниченном количестве записей или кинолент по сравнению с отдельными оперными или театральными возможностями покупательная способность масс была выше, чем у элиты. Структурный переход от «один к нескольким» к «один ко многим» теперь был связан с экономикой и потреблением в странах со свободной рыночной экономикой. В то время как Большой театр стал главным театром новой советской столицы, представляя оперу и балет элите, по иронии судьбы именно капитализм доставил рок-н-ролл и голливудские фильмы в массы.
Если печатный текст был переходом от одного (автора) к нескольким (конгрегация) и к «один ко многим», то развитие Интернета представляло собой сдвиг в общении от «один ко многим» к «многие ко многим». Таким образом, это было более серьезное структурное изменение, чем то, которое вызвало Реформацию. Взлет и падение отдельных платформ, таких как Twitter, Threads или что-то еще, не интересно само по себе, и конкретные платформы или их владельцы не являются причиной культурных войн. Все понятие социальных сетей само по себе является причиной, поскольку социальные сети являются моделью общения в мире «многие ко многим».
Интернет объединил нас всех в одно целое, и, хотя это может быть благородной конечной целью человечества, разнообразие и фрагментация могут быть чертой любого баланса Златовласки, существующего между децентрализацией и унификацией. Социальные волнения, катализируемые Интернетом, стабилизируются только тогда, когда социальные группы ре-балканизуются, так что тонкие дебаты происходят в бункерах, а племенная принадлежность (мы - племенной вид) находится в в значительной степени изолированных карманах, основанных на идентичности, а не на географии. Совпадения между несколькими идентичностями станут связующим звеном, скрепляющим общество, и любая общественная онлайн-площадка, где каждый сможет взаимодействовать, которая выживет, по необходимости станет безвкусным пространством с наименьшим общим знаменателем безвредных, управляемых дофамином развлечений. В этом отношении неудивительно, что TikTok становится цифровым опиатом для масс. Учитывая историю участия Запада в реальной опиумной зависимости в Китае, ему не нужен заговор, чтобы понять, почему Китай не заинтересован в помощи Западу с контролем над TikTok, который он развернул для внутреннего потребления.
Интернет продемонстрировал структурную важность сетей, когда дело доходит до общения, но теперь это распространяется и на саму обработку информации с помощью ИИ.
Наш мозг — это сеть, которая принимает входные данные от органов чувств и передает их через серию связанных нейронов, чтобы обеспечить выходное действие, мысль или память. Нейроны фактически представляют собой аналого-цифровые ворота, которые либо (1/да) передают сигналы, либо нет (0/нет) в зависимости от пороговых значений сигналов из суммы входных сигналов для соединений.
Даже маленький мозг способен на удивительные вещи. Паук может создать паутину сложной математической геометрии, но для объяснения математики паутины требуется большой мозг. Точно так же наш мозг интуитивно понимает математику того, как ударить по теннисному мячу, и наш мозг примата был бы способен на это, но потребовались миллионы лет, чтобы появилось понятное понимание языка математики. Кодифицированный язык слов, логики и математики был самостоятельным феноменом чрезвычайно больших сетей.
В компьютере мозгоподобные сети могут быть представлены как входные веса (число, представляющее соединение или исходную переменную), добавленные и обработанные функциями (нейронами) для получения выходных весов, которые затем являются конечными результатами или входными данными для новых функций. Вот и вся современная система ИИ, это сеть, просто большая с большим количеством весов.
Связи и нейроны находятся в нескольких слоях (рядах нейронов), а не в сложных сетях, как в мозге (в основном для простоты повторения шагов и понимания того, что происходит), а функции нелинейны или слои фактически эквивалентны одному. и у вас на самом деле нет сети, просто линейная регрессия (наиболее подходящее число для кратного, когда выходы являются простым множителем входов).
В нелинейных отношениях вывод представляет собой квадрат суммы или что-то более сложное, а не просто число плюс прямое кратное суммы, например. пять плюс трехкратная сумма весов. Выход по-прежнему может быть двоичным, 1 или 0, срабатывать или не срабатывать, как в нейронах мозга. Если бы вы изобразили выход биологического нейрона как функцию его входа, это не была бы прямая линия. Вместо этого это выглядело бы как ступенчатая функция: ниже определенного входного уровня (порог срабатывания) выход равен нулю (нейрон не срабатывает), а выше этого уровня выход внезапно становится единицей (нейрон срабатывает). ). Этот тип функции является нелинейным, потому что он не увеличивается и не уменьшается с постоянной скоростью.
Веса устанавливаются с начальными значениями, а затем корректируются путем обучения.
Отдельные нейроны могут иметь одну и ту же функцию, но иметь индивидуальные смещения (числа, которые уменьшают выходной сигнал — эффективно создавая «порог срабатывания»), которые автоматически корректируются во время обучения.
Обучение — это автоматическая корректировка весов соединений и смещений нейронов путем непрерывного определения того, лучше или хуже результат. например ввод изображения кошки выводит слово кошка. Как правило, это возможно с помощью двух алгоритмов: один определяет, какие веса нужно изменить больше всего (обратное распространение — так оно называется, потому что корректировки между слоями оказывают влияние на результат, поэтому вы работаете в обратном направлении, чтобы исправить), и второй знает, должны ли они быть увеличены или уменьшены. (градиентный спуск).
Входы и выходы модели — числа. Но в реальном мире входными данными являются изображения и текст. Встраивание или извлечение признаков — это процесс сопоставления входных данных с числами и выходных чисел с изображениями или текстом и т. д.
Поразительно в этих сетях чисел и функций то, что, если они достаточно велики, они работают примерно так же, как человеческий мозг, со всеми его слабостями, и что такие вещи, как правила математики или языка, являются эмерджентным явлением. Мало того, что они являются эмерджентным явлением, но появление, кажется, происходит спонтанно на критическом пороге сложности, очень похожем на фазовый переход между водой и льдом. Такое фазовое изменение было достигнуто в ноябре 2022 года с выпуском ChatGPT, что привело к качественному скачку в технологических инновациях. Результаты этого и потенциальные последствия были немедленно видны и понятны основной, нетехнической аудитории из миллионов, именно потому, что инновация заключалась в создании чего-то очень похожего на человека.
Но если бы результаты были человеческими, программное обеспечение ИИ не было бы похоже на компьютер. С 1940-х годов компьютеры основывались на логике, в частности, на булевой логике, представленной рядом вентилей (затворов) в электрических цепях, имитирующих логику: «Если это, то это». На самом деле вам нужен только один тип ворот Не-И (НЕ-И), который в основном говорит: если «идет дождь» и «у меня есть зонтик», то «не мокрый» (ложь), иначе «мокрый» (истина). Удивительно, но вы можете построить универсальную машину (компьютер) с проводкой, состоящей только из проводов и NAND.
Кроме того, удивительным является тот факт, что в параллельной вселенной, где фон Нейман не вступил в бой, компьютер мог быть сделан не из логических вентилей, а из нейронных сетей с самого начала.
Но до сих пор мы жили в мире, где программное обеспечение было закодировано в логике, и поэтому то, что могли делать компьютеры, нужно было кодифицировать и логически понимать. Было много уязвимостей, вызванных тем, что люди использовали дополнительную логику, чтобы подорвать эти логические процессы с помощью логических пробелов и ошибок, но, по крайней мере, компьютеры были построены на основе явлений более высокого уровня сознательно выраженной логики, которые возникли в сложном человеческом мозгу. Новые уязвимости в системах будут по противоположной причине — из-за отсутствия кода. ИИ может оказаться оружием массового уничтожения, поскольку мы не понимаем его логики.
Сейчас абсолютно все иначе. Мы говорим об алгоритмах ИИ, но, кроме алгоритмов обучения, в системах ИИ нет никаких алгоритмов в осмысленном смысле, у них есть настройки, и они представляют собой сети.
Мир ИИ совершенно и совершенно другой, мы прошли полный круг и реконструировали человечество, взяв язык логики, который был самовозникающим явлением мозга как сложных сетей, и построили системы, используя эту логику, которые смогли создать сети, подобные мозгу. как новая самовозникающая способность. Сейчас мы не знаем, действует ли Вселенная на универсальном языке логики и математики, или они сами являются самовозникающим феноменом Вселенной как гигантской сети сложного взаимодействия.
Как сеть на уровне приложения — инфранет, возможности современных систем ИИ представляют собой структурное изменение цивилизации, более глубокое, чем Интернет, который был структурным изменением, которое, в свою очередь, было более глубоким, чем Реформация.
Нет ни кода, ни приложений, есть просто сети (модели ИИ), связанные с сетями, которые, в свою очередь, связаны с сетями (интернетом), обрабатываемыми сетями (нашим мозгом).
