Ещё раз про то, что такое интеллект и мастерство

ssm · 10.Январь.2022 19:40:33

Интеллект — это не про решение задач известным способом, а про поиск решений для проблем

Получается, что в мире есть некоторый набор очень похожих по содержанию, но различающихся по терминологии и акцентам в ответах на те или иные деятельностные интересы теорий/идей/объяснений интеллекта и мышления, мастерства (в том числе мыслительного мастерства), быстрых интуитивных и медленных осознанных рассуждений с использованием каких-то правил и шаблонов, практик и их дисциплин, трансдисциплинарности^[1], агентности как умения ставить цели и достигать их в кооперации с другими агентами, логики (которая так же многолика в части идей и терминологии), эпистемологии и т.д.. Всё это объекты трансдисциплин, лежащие в основе хорошо поставленного мышления. Такое мышление демонстрирует тщательно предобученный интеллект (человека, машины или группы людей с машинами — это не так важно). И дальше можно ожидать, что такой интеллект, полученный предобучением, будет быстро «изготавливать» мастерство, демонстрирующее высокую квалификацию в какой-то деятельности, включая качественные рассуждения по правилам и с объектами, которые есть в теории/дисциплине/модели этой деятельности.

При написании этой книги/курса была проделана примерно такая же работа, которая была сделана при написании учебника по системному мышлению: были вытащены разные фрагменты знания о системах и правилах рассуждений о них из инженерных и отчасти менеджерских стандартов, терминология гармонизирована и всё это было изложено в виде связного текста. И ещё было проведено относительно немного методической (облегчающей восприятие студентами) работы. Похожая работа была сделана Дэвидом Дойчем в книге «Структура реальности», где он рассказал связно о четырёх сюжетных линиях объяснений структуры вселенной: квантовая физика, эпистемология, теория эволюции и вычисления, которые невозможно понять без учёта их тесной связи. Вот и у нас оказывается, что интеллект, мышление, мастерство, рассуждения нельзя понять без учёта тесной связи трансдисциплин, поддерживающих эти вычисления.

Интеллект, который подробно определял Chollet в своих работах, оказался состоящим не из какого-то мастерства, а из набора широких способностей/broad abilities по научению своего носителя/владельца каким-то навыкам и умениям/skills, которые мы по-русски называем мастерством. А уже это приобретённое в обучении (по литературе, или с учителем, или просто методом проб и ошибок плюс рассуждений в поисках объяснений в ходе каких-то проектов) мастерство решает задачи, и это уже будет не интеллект.

Интеллект тем самым оказывается не про решение задач! Экскаватор решает задачи копания, калькулятор решает задачи счёта, и это мы не считаем интеллектуальным! Интеллект включается там и тогда, когда в ходе обычного решения задач встречается что-то необычное, новая проблема, решениям которой его ещё не учили, и наш решатель задач вынужден научиться чему-то новенькому. Мышление нужно в этот момент. Всё остальное — это «просто вычисления», какие-то рассуждения, но не мышление. При ответе на вопрос «сколько будет 2*2» человек вспоминает, рассуждает, но не мыслит!

У СМД-методологов проводилось очень похожее различение, они делили «работу мозгами и телом» на «чистое мышление» (похожее на то, как мы это обсуждаем по мотивам Chollet), мыслекоммуникацию (поскольку мышление обычно происходит в ситуациях коллективной деятельности в разного рода проектах) и «мыследействование» (похожее на автоматическую работу сделанного/обученного интеллектом устройства — каких-то остальных частей мозга и тела, взятых вместе).

Экскаватор копает и встречает огромный валун под землёй, калькулятор встречает необходимость перемножения чисел, записанных прописью — без внешнего управления они просто остановятся, или будут совершать глупые действия.

Человек, если его натаскать на какой-то узкий класс задач, получает умение, приобретает в нём навык/компетенцию/мастерство (skill) — и будет решать их довольно эффективно. Интеллект тут ему нужен будет только в момент обучения. Задачи же того класса, которому его обучили, он будет решать «на автомате», это уже не требует интеллекта. Способность к отращиванию себе нового навыка, нового автоматизма по решению задач — вот в чём интеллект! Человек способен отрастить себе навыки и умения от требующихся в инженерии до требующихся в менеджменте, от требующихся в исследованиях до требующихся в медицине. Котёнок этого не может, у него интеллект слабее.

Человек с интеллектом будет над задачами нового класса задумываться — и находить решения, нарабатывать себе новые умения/виды мастерства (использовав для этого учебники, учителя, или даже просто методом проб и ошибок, приобретая опыт). Или он не сможет приобрести нужное умение/мастерство, или приобретёт, но за пять лет, а не за пять минут. Повторим: интеллект — это вычислитель, дающий эффективность в научении решению самых разных задач. Более сильный интеллект, демонстрирующий более сильное мышление даёт скорость в отращивании/выучивании самых разных умений, это «способности к получению мастерства», а не конечный прикладной навык, набор видов какого-то прикладного мастерства. Хотя, конечно, можно говорить и об интеллекте как особых видах мастерства (мы называем их трансдисциплинами) по получению других видов мастерства (мы называем их прикладными).

Скажем, в состав интеллекта мы включаем способность логически («логически — это в соответствии с идеями математической логики, идеями причинного обновления/causal inference) рассуждать, ибо логика это трансдисциплина, которая используется во всех рассуждениях при любом мастерстве — в том числе требуется логично рассуждать о самой логике! Логическое мастерство трансдисциплинарно, оно просто входит (наряду с мастерством в других трансдисциплинах — системном мышлении, эпистемологии и т.д.) в интеллект. А вот мастерство игры на гитаре или кулинарное мастерство не входят в интеллект, поэтому мы иногда говорим про не только о логичных рассуждениях, но и о логичном мышлении, но не говорим «гитарное мышление» или «кулинарное мышление», а только «рассуждения по игре на гитаре» и «кулинарные рассуждения».

Конечно, можно выделить много серых зон, где граница между интеллектуальным мастерством и прикладным мастерством размыта. Кругозорные дисциплины основных видов труда/практик/деятельностей (инженерии в её самых разных вариантах, менеджмента, предпринимательства), например, мы относим к интеллекту, а вот детальное рассмотрение каких-то отдельных подпрактик какого-то вида труда — это уже прикладное мастерство!

И помним, что бытовой язык по поводу любых рассуждений/вычислений говорит «мышление», при этом часто ещё и ограничиваясь только человеческими вычислениями в мозге и исключая компьютерную часть. Мы постоянно подчёркиваем, что современный человек по факту никогда не мыслит только «внутри головы», всегда используется экзокортекс, всегда идёт коммуникация с другими людьми!Бесконечное развитие требует интеллекта

Интеллект тем самым нам нужен для бесконечного развития, для бесконечного прироста видов нашего мастерства, бесконечного прироста в классах проблем, которые мы научились решать и превращать в простые для решения задачи.

Проекты, где требовались наборы наших старых навыков и умений, наше старое мастерство, вдруг теряют актуальность — к ним прилетают сбоку подрывные технологии, и проекты заканчиваются. Телеграф вдруг исчезает, и людям с мастерством телеграфиста нужно вписываться в новые проекты, отращивать себе новое современное мастерство — самое разное, часто никак с телеграфом не связанное. В этот момент никакой интеллект им не будет лишним, ибо сила интеллекта определяет скорость обучения новому мастерству. Если интеллект низкий, то к моменту достижения нужного уровня мастерства нужда в этом виде деятельности может отпасть. Если интеллект у человека высокий, то обучение новой деятельности пройдёт быстро, и останется ещё время это мастерство использовать (а потом всё равно нужда в этом виде деятельности отпадёт).

Интеллект тем самым проявляется на задачах, которые не встречались в момент его создания — не известны ни самому интеллекту, и неизвестны создателю этого интеллекта (если речь идёт об аппаратуре — мозге или программно-аппаратном комплексе AI) или учителю (речь идёт о предобучении аппаратуры — и людей, и AI). Родитель не знает, с какими проблемами в ходе бесконечного развития столкнётся их ребёнок, учитель не знает, с какими проблемами столкнётся их ученик, разработчик робота не знает, с какими проблемами столкнётся их робот.

Замерять решение человеком или компьютером (или многими людьми со многими компьютерами) задач какого-то одного узкого класса, чтобы определить силу их интеллекта — неправильно. Нужно замерять способности (broad abilities) к освоению новых предметных областей, то есть скорость приобретения мастерства/skills в решении проблем в этих предметных областях.

Беря за основу вот эту диаграмму, François Chollet предлагает определять следующие уровни интеллекта по линии универсальности проблем/задач, которые он может научиться решать:

полное отсутствие интеллекта: точно заданные образцы задачи. Заполнение точно известной компьютерной формы значениями цифрами из точно известных мест определённого отчёта. Переноска заготовок от одного определённого станка к другому определённому станку.
локальная генерализация aka robustness: обработка точки в более-менее плотно заданном вероятностном распределении задач — adaptation to known unknowns within a single task or well-defined set of tasks. Заполнение анкет разной формы (все возможные формы анкет известны заранее). Переноска заготовок между разными станками (между какими — известно заранее). Это подмастерье.
широкая генерализация aka flexibility: разработчик/учитель этого не предвидел, решение широкого класса задач — adaptation to unknown unknowns across a broad category of related tasks. Заполнение анкет как таковое, самых разных форм и содержания. Переноска заготовок между всевозможными станками, и не только станками, по потребности. Это мастер, он сориентируется по обстоятельствам.
экстремальнаягенерализация aka generality: как у человека — adaptation to unknown unknowns across an unknown range of tasks and domains. Умею заполнять анкеты, переносить заготовки. Вдруг потребовалось управлять синхрофазотроном — это не «задача», это уже проблема! Попотел, но смог научиться. Это талантливый человек, «интеллектуал» (у него сильный интеллект, если научился быстро! Или не очень сильный, если научился, но медленно).
универсальность: генерализация на уровне большем, чем человек — any task that could be practically tackled within our universe. Во вселенной есть много проблем, которые человеку и в голову не придут, он с ними не столкнётся. Но интеллект уровня выше человеческого сможет научиться решать и эти задачи, сможет выработать нужные для этого знания, умения, навыки, скиллы, мастерство. Это люди со всеми их компьютерами, а потом сверхлюди (мы не знаем, как люди смогут модифицировать себя, когда они решат текущие проблемы биологического старения и смерти, ограничений в биологическом восприятии текущих органов чувств, ограничений в ловкости и силе текущего человеческого тела).

Машинный/искусственный/компьютерный интеллект сегодня в целом решает задачи локальной генерализации/robustness, то есть разбирается в узких предметных областях. Это огромный прорыв по сравнению с тупым роботом, выполняющим заданные операции в заданной последовательности только с определёнными предметами, и даже не классами этих предметов.

Chollet (и ещё множество лидеров AI) призывает решать проблемы, появляющиеся при широкой генерализации/flexibility. Примерно это же имеют в виду люди, когда говорят о каком-то классе человеческого интеллекта: эмоциональный интеллект (интеллект, разбирающийся с самыми разными проблемами, связанными с эмоциями), коммуникационный интеллект (интеллект, который может справиться с огромным разнообразием проблем, встречающихся в коммуникации — будь то в переговорах трёх конфликтующих групп, или даже в разговоре с самим собой), математический интеллект (интеллект, который способен справиться со всевозможными математическими проблемами), и так далее. По факту, это не столько «проблемы» (которые никто не знает, как решать), сколько задачи, которые можно успешно решать, если использовать уже известные людям сегодня знания. Ну, и это бытовая речь: мало что изменится, если заменить «интеллект» на «мастерство»: эмоциональное мастерство, коммуникационное мастерство, хотя вот математическое мастерство уже попадает в серую зону: профессиональные математики, конечно, имеют прикладное математическое мастерство (значительная часть выпуска университетских математиков уходит работать в страховые компании и банки, где они занимаются актуарными расчётами^[2]), но всё-таки математики формулируют проблемы и находят новые способы их решать, речь всё-таки идёт именно о математическом интеллекте как решателе проблем (интеллект находит способ решения какого-то класса задач, который непонятно как решать — умение/мастерство решения этих задач является результатом его работы). Так что в случае математического интеллекта наше онтологическое чутьё подсказывает, что это всё-таки что-то другое, чем математическое мастерство. В случае кулинарного или эмоционального мастерства наше онтологическое чутьё молчит, мы понимаем, что бытовой язык тут волен использовать какие угодно слова «для красивого словца».

AGI(artificial general intelligence, искусственный универсальный интеллект) — так называют дисциплину инженерной практики создания небиологического вычислителя для мышления. Нынешняя цель AGI — создать интеллект широкой генерализации/flexibility, в котором он потенциально может выработать мастерство в решении тех же проблем, которые мог бы научиться решать биологический человек, а не кошка или какое другое животное. Обратите внимание на формулировку, включающую в себя возможность относительно бесконечного развития: речь идёт не об умении специализированного на каком-то классе задач «искусственного мастерства» решать задачи так же, как обученный этому человек. Эта формулировка про «такое же решение задач» не включает в себя развития. Формулировка про «мог бы научиться решать человек» включает в себя бесконечное развитие, есть ещё множество проблем, которые люди ещё не научились решать, и о которых, возможно, ещё они не знают — но можно ожидать, что они это делать научатся (с помощью компьютеров, или без них).

Насколько это развитие бесконечно? Понятно, что человек сам по себе может научиться решать только конечное число классов задач. Но вместе с AI он может изменить и свою биологическую природу, и техническую природу AI (скажем, сегодня ожидается резкий скачок в скорости вычислений при переходе к универсальным алгоритмам на квантовых компьютерах). Плюс учиться решать задачи может человек не только в одиночку, но и целой группой, а хоть и целым человечеством — наука и производство сегодня глобальны, в них участвуют люди по всей планете плюс огромное количество оборудования/аппаратуры и компьютеров.

Статья о бозоне Хиггса вышла с 5154 авторами^[3], столько людей приняло участие в решении этой задачи. Статьи, в которых расшифровывается геном каких-то организмов, у биологов выходят с числом авторов больше тысячи. Интеллект как свойство научиться что-то делать новое/решать новые классы/виды задач существует не только у отдельных людей, но и у каких-то коллективов, в том числе включающих в себя людей и компьютеры, в том числе и у всей цивилизации в целом вместе со всем возможным оборудованием. Да, если брать все вычисления человечества, то можно говорить о совокупном интеллекте человечества! Интернет позволяет легко собрать вычислительные мощности и людей и компьютеров, а потом после решения проблемы предоставить результаты огромному числу других людей и компьютеров, вновь найденное мастерство быстро распространится по планете.

Цель всей деятельности по усилению интеллекта как людей, так и машин — создать интеллект экстремальной силы/универсальности/генерализации/generality. Такой интеллект сможет решить те классы задач, которые человечество пока не научилось решать. Такой интеллект экстремальной силы/универсальности не только сможет помочь людям стать биологически бессмертными, наладить межпланетные и межзвёздные путешествия (это задачи, которые нам могут прийти в голову прямо сейчас), но и в рамках бесконечного развития сможет поставить интересные проблемы, чтобы их решать и тем самым продолжить эволюцию за пределы чисто человеческой мечты. Особо обратим тут внимание, что универсальный машинный интеллект тут не представляется обязательно антропоморфным/парохиальным/земным, также не предполагается «видовое противостояние» между «биологическим видом человека» и «технологическим видом AGI». Нет, мы считаем, что люди друг с другом, а теперь и с компьютерами живут в симбиозе. Но оставим эти рассуждения философам.

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