Искусственный интеллект обнаруживает сходство с человеческим мышлением - исследование китайских ученых

Искусственный интеллект иногда обрабатывает информацию, подобно тому, как это делает человеческий мозг — к такому выводу пришли ученые из Китайской академии наук и Южно-Китайского технологического университета.

Об этом пишет издание Independent.

Исследование показывает, что большие языковые модели (LLM), в частности ChatGPT от OpenAI и Gemini Pro Vision от Google, могут формировать концептуальные представления, перекликающиеся со способом человеческой категоризации объектов.

Ученые протестировали эти модели, предложив им выполнить типичную когнитивную задачу – "исключить лишнее". В ответ II создал 66 различных концептуальных измерений для классификации объектов. При этом оказалось, что эти измерения не только имеют структуру, похожую на ту, которой пользуется человеческий мозг, но и полностью поддаются логическому толкованию.

"Эти результаты убедительно свидетельствуют, что представления об объектах в больших языковых и мультимодальных моделях естественным образом формируются по принципу, напоминающему человеческие концептуальные знания", - говорится в статье, опубликованной в Nature Machine Intelligence.

Исследователи отмечают: несмотря на то, что системы II не учатся как люди, они спонтанно создают ментальные структуры, близкие к человеческим понятиям.

Это открытие ставит под вопрос распространенное мнение о том, что искусственный интеллект лишь имитирует человеческие реакции без реального “понимания”. Напротив, исследователи считают, что подобные свойства моделей могут служить основой для создания будущих когнитивных систем, которые будут эффективнее взаимодействовать с человеком.

Между тем в мире уже создают еще более "человекоподобные" формы искусственного интеллекта. Австралийский стартап Cortical Labs недавно представил первый в мире биокомпьютер, работающий на живых клетках мозга. Устройство, получившее название "тело в коробке", сочетает нейроны человека и мыши, выращенные в лаборатории, с кремниевыми чипами. Его цель — обучение через электрические сигналы, как в природном мозге.

Уже на раннем этапе разработки такая система продемонстрировала способность самостоятельно овладевать видеоигрой Pong. По результатам публикации в журнале Cell нейроны адаптировались к игровой среде и выявили признаки чувствительности.

"Мы сочетаем биологию с традиционной вычислительной техникой, создавая обучающуюся машину так, как не способен ни один обычный компьютер", - говорится на сайте компании Cortical Labs. "Нейрон - это самообучающаяся система, созданная четырьмя миллиардами лет эволюции".