Развиваем интеллект: способности научиться, а не навыки и умения

Статьи
, , , , ,
1

intellect8.png801×330 257 KB

Берём понятие интеллекта у разработчиков машинного интеллекта

Тем, кто развивает естественный интеллект в мокрых детских и взрослых нейронных сетях, нужно отслеживать подходы из сферы искусственного интеллекта. В сфере AI (artificial intelligence) нужно научить много более тупой (поскольку он не прошёл эволюционного развития по части обучения) кремний, и это требует существенного разбирательства в том, чему этот кремний учить, как учить, зачем учить. Даже если заменить кремний на квантовый компьютер, эти вопросы не изменяются. Это разбирательство делают огромные лаборатории крупных корпораций с большим финансированием. Нельзя полагаться на то, что этот кремний в классическом компьютере или какие-нибудь ионы да фотоны в квантовом компьютере обучатся интеллекту сами, если им дать железное тело с моторчиками, снабдить множеством датчиков и не мешать быть любопытным к миру. Возможности сегодняшнего AI более чем ограничены, поэтому инженерам AI нужно точней определяться с подходами, точней оперировать терминологией в своих теориях/объяснениях, чем педагогам (включая андрагогов — педагогов для взрослых, и даже новый извод этих педагогов для взрослых — хьютагогов/эвтагогов, которые специализируются на самообразовании взрослых[1]). Ибо естественный интеллект может справиться и без педагогов. Ученик-человек-самоучка легко может оказаться умней учителя-человека, это легко представить. AI без инженеров (пока) не справляется, и инженеры с этим активно работают, улучшая свои объяснения/теории/модели того, как учить и как учиться.

Мы делаем радикальное предложение: в традиционной педагогике/андрагогике/хьютагогике/эвтагогикеиспользуем принципы и связанную с ними терминологию из сферы AI вместо опоры и на традиционную/классическую педагогическую терминологию, и на «на ходу» придумываемые собственные педагогические «новаторские» идеи.

Сегодня учим человека с его телефоном, компьютером, социальной сетью, персональным ассистентом и т.д. — учим киборга, у которого память и сознание как управление вниманием поддержаны техническими средствами. Так что мы не просто можем, а чтобы оставаться современными должны использовать одни и те же принципы обучения, одни и те же принципы измерения результатов обучения, одну и ту же терминологию для искусственного/машинного и естественного/человеческого интеллекта, граница между ними уже размылась, речь идёт о просто «интеллекте» без особого подчёркивания разницы в происхождении этого интеллекта. Если вам кто-то через интернет выдаст умную мысль, то вы не будете знать, собака это, человек, киборг из человека и компьютера или просто навороченный компьютер с современными алгоритмами машинного интеллекта. Это хорошо отрезвляет: нам важно качественное, продуктивное, рациональное (а иногда и художественное) мышление интеллекта, но меньше важно то, какой конструкции этот интеллект. Это только в спорте важно, чтобы бегуны быстро бежали без допинга и не использовали велосипед с электромоторчиком для более быстрого передвижения. В реальной, а не развлекательной как в спорте, жизни использование даже не корабля или самолёта, а ракеты для межконтинентального перелёта[2] идёт в безусловный плюс по сравнению с бегом строго биологического человека через океан. К усилению интеллекта техническими средствами всё это относится в полной мере. В телешоу нельзя подглядывать в Гугл в поисках ответа на вопросы викторины. В жизни же наоборот, нельзя не подглядывать в Гугл, и даже нельзя не спрашивать совета у других людей: важно получить хороший ответ на вопрос, а не задействовать биологический вычислитель строго одного человека!

В сфере AI учёные и инженеры всегда считали, что они черпают вдохновение в традиционном обучении людей. Они берут там идеи, дорабатывают их, чистят-блистят, и потом используют в своих работах по обучению компьютеров. Давайте активно пользоваться этими улучшенными идеями: принесём их из сферы AI назад, в образование людей. А заодно и про образование людей будем думать более инженерно, то есть более точно, более прогнозируемо в плане результата.

Мы не будем делить «интеллект» на машинный/искусственный и естественный. François Chollet[3] следует примерно той же линии и задаёт подход (framework, набор понятий и терминологию) по сравнению искусственных интеллектов на базе обсуждения текущих подходов по психометрии как измерению человеческого интеллекта. По словам François Chollet, человеческий естественный интеллект работает явно лучше всех других искусственных и естественных животных интеллектов, имеющихся у нас для сравнения. Ориентироваться в измерении силы интеллектов поэтому больше не на что, давайте разбираться с естественным интеллектом и всем вокруг него — и дальше сравнивать интеллекты животных, машин и людей одинаковым образом.

Не будем стараться точно следовать определениям (и уж тем более математическому формализму), которые дал для интеллекта François Chollet. Мы возьмём не букву его предложений, а их дух. Интеллект — это вычислитель, мышление — это вычисления

Прежде всего определим интеллект как ту функциональную часть мозга, которая осуществляет мышление. Увы, мы пока мало понимаем про конструктивные части мозга, которые играют роль этой функциональной части. Где-то среди мелких деталей там наверняка будут нейроны, а ещё среди более мелких — крупные молекулы. Но интеллект «работой молекул» или даже «работой нейронов» не объяснишь, нужны более крупные структуры, наука пока на этот счёт не имеет хороших моделей, которые были бы достаточны для инженерной работы на их основе. Интеллект как функциональная часть мозга вполне материален, это нейроморфный биологический вычислитель в случае человека и разныйв плане его конструкции в случае человеко-машинных и даже чисто машинных (классические, оптические, квантовые компьютеры) систем.

Внешнее поведение интеллекта — мышление, но это не любое проявление мозговой работы. Интеллект — это вычислитель, мышление — вычисление. Но интеллект — это не вычислитель чего угодно (калькулятор ведь тоже вычисляет, но это же не интеллект!), мышление — это не любое вычисление!

Да что там калькулятор! У муравья тоже есть мозг, но мы не считаем его разумным/мыслящим существом. И у собаки есть мозг, мы тоже не считаем её мыслящим существом, хотя и как-то интуитивно понимаем, что сила/уровень интеллекта (то есть сила/уровень мышления этого интеллекта) у муравья меньше, чем у собаки, у собаки меньше, чем у человека, а у человека меньше, чем у команды людей, да ещё и вооружённой компьютерами с доступом к интернету. Но обо всём этом нужно говорить как-то точнее, если мы хотим заниматься усилением интеллекта, повышением мощности его мышления. Все эти «мощности мышления» и «силы интеллекта» ведь довольно метафоричны, их неплохо бы определить как-то более точно.

Так, давайте определимся с частями-целыми в интеллекте по отношению к мозгу, в системном мышлении это будет рассуждением про системные уровни. Так, шестерёнки в часах ещё не показывают время, часы показывают время, а интерьер квартиры с часами уже вроде опять не показывает времени — на каждом уровне частей-целых функция «показа времени» обсуждается по-разному. Но не очень системное (то есть вне привязки к системным уровням) мышление в словах менее последовательно: команда футболистов пнула мяч, человек (в целом) как член команды пнул мяч, нога человека (часть человека!) пнула мяч — в языке не слишком хорошо понятно, о чём речь. Про интеллект всё то же самое: мыслит человек (включая его карандаш-бумагу или компьютер, или даже без их учёта), или мыслит мозг в целом, или мыслит интеллект как часть мозга — язык не различает. Мы будем считать, что мыслит в человеке его интеллект, роль которого играют какие-то плохо понимаемые нами структуры в мозге. Для наших целей пока этого достаточно. Но нам нужно теперь определить функцию интеллекта точнее: для чего мыслит, для чего нужно мышление, о чём все эти вычисления, которые делает интеллект?

Мышление определим как ту функцию/поведение интеллекта, которое даёт эффективность в научении решению самых разных проблем. Эффективность — это с какой скоростью оператор/владелец интеллекта (человек, машина, коллектив людей и машин) чему-то может научиться, с учётом разнообразия возможных к научению решений проблем. Научиться — это от «проблемы» (не знаю, как решать эту проблему с доступными ресурсами) перейти к «задаче» (знаю практику, имею мастерство решить задачу с доступными ресурсами).

Смогли научиться операционному менеджменту или высшей математике за год (то есть перейти от «не знаю как решать эти проблемы» к «знаю, как решать эти задачи») — отлично! Смогли за два года — интеллект вдвое хуже. Не смогли научиться даже за десять лет (больной человек, или даже собака) — совсем плохо с интеллектом!

Это отличается от произвольных «народных» трактовок понятия «мышление», или даже трактовок каких-то отдельных научных сообществ. Поскольку слово бытовое, и каждый волен его трактовать как хочешь, приходят разные люди со своими размышлениями (двамышлениями, измышлениями, измышлизмами и т.д.) про мышление, и утверждают, что их определение — правильное. «Мышление — это оперирование образами», «мышление — это осознанный поиск правильных интуиций», «мышление — это поиск лучшего научного описания проблемы», и это только первая линия «народных» определений, вторая линия приходит как пересказ случайно выдернутой из литературы разных лет идеи из какой-нибудь околохудожественной философской школы. Скажем, берём Ницше и гуглим «Ницше мышление» — и там сразу «воля к власти как осуществление мышления», и дальше можно уже бесконечно развлекаться словесными построениями вообще вне связи с идеями Ницше или его последователей. Обязательно придёт в дискуссию кто-то, кто погуглил «Анохин мышление», и он будет рассказывать про афферентацию и мозг, и полное отсутствие связи с волей власти его волновать не будет (равно как любителей Ницше не будет волновать афферентация).

Мы говорим об интеллекте как вычислителе, который способен находить решение разнообразных проблем. Вычисления этого интеллекта — это и есть мышление. Больше разнообразие этих проблем — выше уровень интеллекта, мощнее мышление, используем модель Chollet. Интеллект — это вычислитель при познании, мышление — это вычисления при познании

Человеческий мозг — это нейроморфный вычислитель/computer, обеспечивающий самые разные вычисления для личности как при её развитии/обучении/предобучении/познании, так и при участии в какой-то деятельности с использованием познанного (хотя в принципе для людей это трудноразличимо и часто совпадает: что там развитие-обучение-накопление опыта, а что простое использование своего достигнутого уровня развития. У людей поиск новых потенциально лучших решений/exploration и использование найденных возможно не самых лучших решений/exploitation не так легко разделимы, как в теории). Это важно: считать мозг по его главной функции универсальным компьютером/вычислителем[4], а не каким-то магическим устройством (например, «антенной, получающей информацию из Космоса» или «орган, подключающий нас к мировому разуму»). Мы чтим SoTA в нейрофизиологии: мозг занят вычислениями, хотя мы и не можем точно сказать, какими именно, об этом только-только начинаем догадываться (благодаря исследованиям по машинному интеллекту и нейронным сетям).

Особо подчеркнём, что мы не проводим тут инженерных рассуждений, то есть не втаскиваем вопросы конструктивного наполнения функциональных ролей в вычислителе (аппаратном, или определяемом программно), то есть не обсуждаем архитектуру мозга как физического вычислителя (задача инженерии), то есть не занимаемся собственно вопросами нейрофизиологии. И не обсуждаем, что из вычислений для познания или просто какой-то рутинной деятельности выполняется живым мозгом, что коллективом из людей-с-мозгами, что мозгом-в-теле, что мозгом-в-теле-с-инструментами и даже дальше с окружающей средой. В когнитивистике это обсуждается как тезис extended cognition[5], тезис extended mind[6]. И мы даже не будем особо обсуждать многоуровневость вычислителя, который занят мышлением-познанием и прикладным вычислением-выводом (inference, вывод/рассуждение как его принято называть в логике), который мышлением обычно не называют (вот когда обсуждают, можно ли научить медведя ездить на велосипеде, обсуждают его интеллект и мышление, а когда обсуждают езду уже обученного медведя на велосипеде, это уже не считают чем-то интеллектуальным, не считают эти вычисления в мозгу медведя мышлением. Примерно то же и у людей: мыслители придумывают новые способы решения задач. А вот кто просто решает эти задачи уже известным ему способом — те уже не мыслители, это вычисление-вывод, его даже рассуждением часто назвать нельзя, вычисление проходит «автоматом».

А ещё мы учитываем, что вычислители и их вычисления крайне многоуровневы:

  • физика вычислителей (логика на транзисторных гейтах, квантовые цепи на разных технологиях, нейронные сети на настоящих живых клетках-нейронах и т.д.)
  • физические вычислители/аппаратура (сами по себе многоуровневые, «компьютеры»)
  • вычислители локалистских/монопроблемных/узких в рамках одной предметной области представлений, полученные настройкой вычислений аппаратуры (классические алгоритмы примерно в том виде, в каком их изучают в школе на уроках алгоритмики/информатики — назовём их условно «алгоритмы Кнута», по имени Дональда Кнута, всю жизнь занимающегося составлением справочника по таким «узким алгоритмам»[7])
  • универсальные вычислители (интеллект естественный и машинный, отличающийся как раз тем, что решает проблемы, которые раньше не встречались — алгоритм решения которых пока неизвестен. А потом полученное мышлением с использованием трансдисциплин знание может быть использовано для прикладных вычислений в ходе какой-то прикладной деятельности). И вот тут тоже много уровней, в том числе универсальные вычислители, реализованные конструктивно человеческим мозгом, компьютерами с разной физикой (электронными, квантовыми, оптическими), а также сетями из людей и компьютеров (например, вычислений какой-нибудь компании, которые она делает в ходе её деятельности — в том числе вычислений, которые делает компания и своими исследовательскими лабораториями и производственными подразделениями, и даже службой маркетинга).

Отнюдь не все вычисления тем самым попадают под понятие мышления. Но уже понятно, что мы тут обсуждаем не нейрофизиологию. Естественный интеллект — это обеспечивающая универсальные вычисления часть вычислителя-мозга. Дальше можно обсуждать в рамках extended cognition, насколько в состав вычислений естественного интеллекта можно включать вычисления, выполняемые компьютерами. Скажем, если автор погугли в ходе написания этого поста — это его естественный интеллект работал, или уже полумашинный интеллект, поскольку вычисления в датацентрах Гугла тут тоже поучаствовали? Опять же, что естественного в человеческом интеллекте? Без inductive biases (специально устраиваемыми предпочтениями в рассуждениях), привносимых мыслительными трансдисциплинами (предобучение в детском саду, школе, вузе), никакого традиционно понимаемого «естественного интеллекта» нет, есть Маугли из джунглей, который даже разговаривать не умеет. Трансдисциплины же абсолютно искусственны сами по себе: онтология, логика, эпистемология, различные теории коммуникации, системное мышление и все остальные дисциплины из интеллект-стека придуманы людьми и продолжают придумываться-уточняться, они не «естественного происхождения». Ничего «естественного» в логике нет, это продукт работы многих поколений учёных! Логика абсолютно искусственна. Маугли из джунглей, воспитанный волками, логикой не владеет! Он даже разговаривать не умеет (человеческий язык тоже ведь не вполне естественен: мы знаем часто, какие его слова кто придумал). Так что слово «естественный» по отношению к интеллекту не вполне естественно (pun intended[8]).

Поэтому дальше не будем различать в мышлении «естественную» и «искусственную» составляющую, неявно отсылающую к конструктиву универсального вычислителя: на вакуумных ли лампах он, транзисторный на самых разных полупроводниках, квантовый на разных технологиях, или биологический, то есть «мозг в теле», а то и «мозг с телом» embodied intelligence традиции или даже «мозг с телом и куском окружающей среды» в extended mind традиции. Это всё оказывается про инженерию, а для разговора об интеллекте и мышлении не так важно.

Мышление — это не любые вычисления/рассуждения, а являющиеся познанием. Познание/learning — это вычисление интеллектом объяснений на базе нового набора понятий («формирование понятий», иногда обобщаемое до «формирования представлений»[9]), организация внимания на объектах для последующих прикладных вычислений. Это тот самый learning из «машинного обучения» и «искусственного интеллекта» как предметных областей. У СМД-методологов это «чистое мышление» + «коммуникация» в их схеме мыследеятельности[10]. Мышление коллективно, обеспечение коммуникации в работу/вычисления интеллекта тоже попадает! Недаром профи говорят не об «информационных технологиях»/IT, а об «информационно-коммуникационных технологиях»/ICT. Можно называть это «интеллектуальным мышлением» (мышлением интеллекта), но вообще-то и само по себе слово «мышление» лучше резервировать только для всех вычислений именно познания, и даже не для прикладных вычислений-рассуждений с использованием познанного набора понятий (у СМД-методологов для прикладных вычислений в ходе выполнения практики используется слово «мыследействие», а вот мышление+коммуникация+мыследействие называются вместе «мыследеятельность»).

Тут нужно отметить, что мы обозначаем словом «познание» как познавательную деятельность/практику людей-в-теле-и-с-инструментами в мире (эпистемология и гносеология тут используют слово cognition), так и только работу их вычислителей-интеллектов как функциональной части мозга (люди из AI используют для этого слово learning). Мы не обращаем на эти особенности внимания, ибо вычислители физичны, что позволяет им заниматься в принципе и практикой по изменению мира. Входят ли датчики и актуаторы в состав компьютера-вычислителя или человека-вычислителя, или находятся в его окружении — это вопрос отдельный. Мы уже упоминали, что, в embodied cognition и extended mind они вполне себе входят в состав вычислителя, вычислитель всегда «телесен» и тело всегда находится в окружающем его мире. Так что «деятельность/практика/мыследеятельность» и «вычисления» оказываются разве что не синонимами.

Практика — это мышление/вычисления и коммуникация по дисциплине/теории/модели/объяснению и влияние на указанные дисциплинами объекты в мире + технология как инструменты для влияния на мир, и в числе этих инструментов ещё и аппаратура вычислителя со всеми необходимыми для выполнения практики настройками/inductivebias/алгоритмами/знаниями.

Да, тут можно разбираться подробней (например, входят ли в познание какие-то прикладные рассуждения — да, входят, или наоборот — включаются ли в прикладные рассуждения какая-то познавательная активность — да, включается. И сами деятели/агенты[11]/практики, и их деятельности/практики устроены многоуровнево, и ещё образуют друг для друга цепочки по их «изготовлению» (дают друг другу инструменты, дополнительные вычислительные мощности, энергию, передают знания на каких-то носителях, или даже просто учат). Мы не будем сейчас это разбирать подробно. Достаточно запомнить, что «практики познания» вполне возможны, в них есть дисциплины, которым можно учиться, то есть познавать тоже надо учиться!

Например, такая дисциплина/теория познания как гносеология включает в себя научное познание, религиозное познание и художественное познание. Эпистемология как дисциплина/теория познания обычно рассматривается как практика научного познания, научного мышления. Если вы собираетесь построить завод по производству ракет, вы каким познанием будете пользоваться — гносеологическим или эпистемологическим? А если собираетесь написать фантастический роман — можно ли считать, что это такой ваш способ познания мира? Какой теорией познания воспользуетесь, чтобы не делать новичковых писательских ошибок?

Источник: книга А. Левенчука «Образование для образованных 2021».