← На головну

Штучний інтелект та перспективи його створення. Тест Тюрінга, «китайська кімната», нейронні мережі

Опубліковано: 2023-12-28

Штучний інтелект та перспективи його створення. Тест Тюрінга, «китайська кімната», нейронні мережі

Шановні слухачі, я вас вітаю і сьогодні я хочу представити у вашій увазі лекцію, яка називається «Штучний інтелект». У цій лекції ми поговоримо, що це таке, які види штучного інтелекту бувають, як дізнатися, що перед нами дійсно штучний інтелект, та які виклики і проблеми стоять перед людством у перспективі їх штучного інтелекту створення. Отже, для того, щоб розібратися зі штучним інтелектом, нам спочатку треба дати визначення, що це таке. Єдиного визначення штучного інтелекту не існує. Зараз вважається, що, в принципі, всі системи, які відносяться до штучного інтелекту, можна умовно поділити на дві групи. Це системи так званого «сильного» штучного інтелекту і системи «слабкого» штучного інтелекту. Системи «сильного» штучного інтелекту – це системи, комп'ютерні системи, які набувають здатність мислити і усвідомити себе як окрему особистість, які розуміють власні думки, які можуть узагальнувати певні знання в нових для себе областях, на яких їх спеціально не навчали. У той же час «слабкий» штучний інтелект – це лише загальна система, призначена для розв'язання будь-якої окремої інтелектуальної задачі. Це може бути вгра певних грув, наприклад, в шахи чи шахмати. Це може бути розпізнавання певних зображень чи генерація зображень. Це може бути генерація текстів чи, навпаки, розпізнання людського голосу. Все це – системи «слабкого» штучного інтелекту, саме тому, що вони виконують єдине завдання, на яке вони призначені, і саме тому, що вони не мають усвідомлення себе як особистості, і вони не мають свідомості в середині себе. Відповідно, в залежності від того, що ми маємо на увазі під штучним інтелектом «сильних» і «слабких», відповідь, чи можемо ми його створити, буде також різною. Якщо ми кажемо про «сильний» штучний інтелект, то, на жаль, перспективи його створення поки що достатньо туманні. Якщо ми кажемо про «слабкий» штучний інтелект, то він вже був давно створений і він існує поруч з нами. Раніше взагалі під штучним інтелектом мали традиційно на увазі здатність машин виконувати певні функції, які вважалися раніше властиві виключно людині. Але в останні роки все змінилося. Ми всі з вами бачимо, як активно зараз розвиваються нейронні мережі. Ми всі бачимо зараз, як активно розвиваються певні системи, які дозволяють генерувати тексти, що ті тексти вже майже не відрізняються від текстів, які були написані людинами. Якщо ми кажемо про традиційне визначення штучного інтелекту, то вважалося раніше, що це система, яка здатна робити те, що можуть робити тільки люди. Ми всі знаємо, що комп'ютери дуже добре виконують певні технічні завдання. Комп'ютери дуже гарно урахують. Будь-який калькулятор може порахувати як помножити 2726 на 7 мільйонів 535 218 значно швидше, ніж будь-яка людина. Ми знаємо, що комп'ютери вміють оперувати з величезними обсягами знань, з величезними базами дан. І в той же час, ці речі, які взагалі вважаються достатньо простини для кожної людини, для комп'ютерів завжди вважалися дуже слабкими. Наприклад, написати певний музичний твір, намалювати певне зображення, навіть звичайне спілкування, те, що нам властиво кожному від народження, коли ми навчаємося спілкуватися з нашими батьками, коли ми кажемо перші слова, мама, тато. Навіть це для систем комп'ютерного інтелекту завжди вважалося достатньо складною задачою. І саме тому, одним з перших тестів, який у 1950 році запропонував, в принципі, творець всієї сучасної кібернетики, це був тест Тюрінга. Це був тест, який якраз повинен був розпізнати штучний інтелект, коли він з'явиться, на основі здатності цього інтелекту до звичайного спілкування. Що це за тест? Звичайно, що коли Тюрінг його запропонував, в той час машини, перші великі потужні ЕОМ, вони ще не могли його пройти, і протягом після цього наступних 80 років машини поступово розвивалися, і вони зараз проходять цей тест, в принципі, без усіх проблем. У чому ж цей тест полягає? Уявіть собі, що в нас є певна людина, суддя. Нехай цей суддя буде той самий Ален Тюрік чи будь-яка людина, яка зміє, в принципі, розпізнавати мову. Ну, тобто, в принципі, будь-яка людина. Ця людина спілкується з двома співрозмовниками. Як правило, як казав Тюрінг, для цієї бесіди треба використовувати саме поступове, повільне електронне спілкування, тобто набирати певні слова і чути і отримувати в текстовому вигляді відповіді. Один з співрозмовників цього судді – це є машина. І інший співрозмовник цього судді – це людина. І Тюрінг сказав, машина отримає справжній штучний інтелект тоді, коли суддя не зможе розпізнати, за ким саме він спілкується. Коли суддя не зможе з гарантією сказати, я спілкуюсь з людиною чи я спілкуюсь з машиною. Перші спроби пройти тест Тюрінга робили машини задовго до того, як виникли перші нейронні мережі. Але всі вдалі спроби пройти тест Тюрінга були тоді, коли машини імітували поведінку певної неспецифічної людини. Наприклад, малої дитини. Чи, наприклад, людини, яка має важкі хвороби нашої свідомості. Тоді комп'ютери дійсно могли імітувати таку поведінку. Але звичайно, що спілкуватися так само, як звичайні люди, машини ці не могли. Хоча прогрес поступовий був. І все змінилося тоді, коли були розвинуті так звані нейромережі. Нейромережі – це програми, які побудовані за принципом роботи нашої свідомості. Наша свідомість принципово відрізняється від того, як працюють традиційні електронно обчислювальні машини комп'ютери. Комп'ютери – це двійкові системи, які працюють за чітким алгоритмом. Тобто, у них є інформація на вході, біти на вході. Вони за певними алгоритмами обробляють ці механізми, дані, які поступають на вході. Вони додають, віднімають, порівнюють, йдуть за певними посиланнями. І у відповідності до алгоритму певної програми вони видають на виході певні результати. На відміну від цього, нейронні мережі, які формують нашу особистість, нейронні мережі, з яких складаємося ми з вами, які функціонують в нашому мозку, вони працюють абсолютно інакше. Вони не працюють з чіткими двійковими даними. А вони працюють з цілими образами. Вони працюють з певними вагами. Тобто, ми отримаємо певний сигнал. І далі цей сигнал, який отримали наші аналізатори, наприклад, наші очі. Цей сигнал потрапляє в наш мозок. Наш мозок порівнює цей сигнал з тим, що йому вже відомо. І робить перший висновок, що перед нами, наприклад, білка, чи роза, чи будинок. От саме за цим принципом люди почали будувати і програми. Тобто, це програми, які імітують поведінку нейронної мережі в середини нашої людської свідомості. І саме завдяки цим нейронним мережам, які пройшли достатньо теж довгий шлях, сучасні нейронні мережі, вони, звичайно, не є імітацією саме людської свідомості. А вони є вже, дійсно, складними програмами. Це там звані трансформери, які дуже сильно змінили все. Але в будь-якому разі ці програми дозволяють отримати у результаті певних запитів відповіді, які вже майже не відрізняються від відповідей звичайних людей. Ми можемо звернутися до тих самих нейронних мереж, до так званих великих лінгвістичних меденей, до тих самих систем штучного інтелекту і запитати. Скажіть мені будь ласка, шановні лінгвістичні моделі, от багато людей вважають, що ви є, дійсно, штучним інтелектом. Якщо б вам поставили мету пройти тест тюрінга і ввести в оману суддю, чи змогли б ви це зробити? Я поставив таке запитання декільком нейронним мережам, я поставив це запитання ChatGPT, Bing, Bard і я отримав декілька відповідей. Наприклад, ChatGPT мені відповів, що тест тюрінга визначає можливість машини імітувати розмову і здатність до проходження такого тесту в залежі від того, наскільки ефективно я можу виконувати завдання обробки мови та генерації тексту. Однак, навіть якщо я можу ввести прародню розмову, це не означає, що я маю свідомість чи індивідуальне переконання. Ну, чудово. Як мінімум, це чесно. Що сказав нам Bing? Bing сказав, я не можу сказати, чи я, тобто лінгвістична модель, могла б пройти тест тюрінга, бо я не мала такої можливості. Але я вмію розмовляти людьми на різних мовах, створювати цікаву творчику, контекст, і роблю все, щоб домогти вам і зібрати, зробити ваш день корисним. Я не знаю, чи цього достатньо, щоб вважати мене штучним інтелектом, але я знаю, що я лінгвістична модель, яка постійно вчиться і досконалюється. Я не хочу обманювати вас, я хочу бути чесно і дружно. Ну і приблизно те ж саме сказав Bart. Я не можу сказати напевно, чи змогла б я пройти тест тюрінга. Це залежить від того, як буде проведений тест, і які питання буде ставити інтерв'юер. Якщо інтерв'юер буде ставити відкриті творчі питання, то у мене буде більше шансів пройти тест. Якщо він буде ставити конкретні, технічні, то у мене буде менше шансів. Тобто в цілому можна сказати, що хоча всі три моделі мене запевнали, що вони не впевнені у здатності пройти тест тюрінга, однак в відповіді їх вже зараз звучать абсолютно людською мовою, і вони виглядають так само, як відповідала б і людина. Звичайно, що ці моделі є недосконалі, але ми можемо вже зараз сказати, що за потреби, за певних тренувань, будь-яка сучасна лінгвістична модель зможе пройти тест тюрінга, тому зрозуміло, що використовувати цей достатньо старий тест зараз для перевірки розумності машин, для перевірки штучного етеректу, вже не має серцю. Крім того, тест тюрінга не ідеальний ще в одному контексті. Це помітив ще у 1980 році відомий вчених Джон Серль. Це той самий Джон Серль, який колись запропонував термін «сильний штучний інтелект», маючи на увазі систему, яке не просто виконує певні інтелектуальні завдання, а яке дійсно має свідомість, яка дійсно є особистістю. І от цей Джон Серль запропонував уявний експеримент, який він назвав «Китайська кімната». Китайська, мабуть, тому, що Китай в ті часи, мабуть і зараз, для великої кількості людей є чимось загадковим, а китайська мова є чимось абсолютно невідомим. Це уявний експеримент, це фактично філософський експеримент, який демонструє сам чому тест тюрінга не може вважатись дійсно перевіркою на експеримент. Отже, в чому цей експеримент китайська кімната полягає? Уявіть собі, що в нас є кімната. Кімната, яка знаходиться десь, будемо вважати, що в Китаї. Біля цієї кімнати знаходиться людина, яка чудово володіє китайською мовою. Ну, нехай це буде Джекі Чан. Цей Джекі Чан спілкується з людиною, яка знаходиться в середині цієї китайської кімнати. Ну, нехай це буде я. У мене, в середині цієї кімнати, є величезний довідник. Це книжка. В цій книжці це дуже велика книжка. Є величезна кількість іероглифів, які згроповані по парам. Біля кожного одного іероглифа є інший. Але в цій книжці немає жодного пояснення, що ці іероглифи означають. Що робить Джекі Чан? Джекі Чан пише певний іероглиф, задає певне питання і він у певну поштову скриньку просовує це питання, що це іероглиф в середині цієї кімнати. Він не спілкується зі мною напряму, він лише передає мені в середині цієї кімнати цей іероглиф. Я отримую цей іероглиф від Джекі Чана. Далі що я роблю? Я дивлюся у свій величезний довідник. Я його огортаю, огортаю, огортаю. Я знаходжу, о, це той іероглиф, що мені відправив Джекі Чан. Знов таки, я не маю жодного розуміння того, що це означає. Я бачу біля цього іероглифа і інший іероглиф, який я теж не знаю. Що я роблю? Я беру перший іероглиф, беру другий іероглиф, і коли я отримав перший іероглиф на вході, я пишу другий іероглиф і відправляю цей другий іероглиф Джекі Чану на вихід з цієї китайської кімнати. Як це буде виглядати для нього? Для нього це буде виглядати як спілкування. Він задав мені запитання і я надав йому відповідь. Якщо цей довідник, який в мене є настільки великий, що він вміщає майже всі можливі питання, які існують, і майже всі можливі відповіді, які можна надати, то Джекі Чану буде здаватися, нібито він спілкується з людиною, яка чудово володіє китайською мовою. Бо він отримує на свої цілком розумні питання такі ж цілком розумні відповіді. Але насправді я, як мешканець цієї китайської кімнати, абсолютно не розумію ані того, що мені не питали, ані те, що я відповів. Я працюю виключно за алгоритми. Я даю, в залежності на певних запит, певну відповідь. І це саме те, що роблять усі системи, які проходять зараз з тестюрінга, в тому числі ті самі великі лінгвістичні моделі. Вони отримують певний запит. Я пишу «Шановна система, чи могла б ти пройти тестюрінга?» Вони шукають у цій книжці, у цій базі данних відповідні слова тест, тюрінга, я, лінгвістична модель, ти. І далі, у відповідності до того, що вони отримали, вони генерують певну відповідь на виході. Ми бачимо цю відповідь на екрані. Нам здається, нібито вони розуміють, що ми їх спитали і що вони відповіли. Але насправді жодного внутрішнього розуміння, ані питання, ані відповідь, у цих систем не має. У них немає свідомості, яка б дозволила їм усвідомити, що дійсно відбулося. Це просто програма, яка просто працює за алгоритм. Саме тому, системи, які проходять тестюрінга, вони можуть вважатися системом штучного інтелекту у вузькому сенсі. Тому що вони дійсно виконують певне завдання, вони вирішують певні завдання, вони можуть працювати як пошукові системи, вони можуть генерувати певні тексти. Але як сильний штучний інтелект, вони працювати не можуть, тому що у них немає внутрішньої свідомості, немає внутрішнього розуміння, що вони роблять. І ще один недолік тесту тюрінга полягає у тому, що тест тюрінга вимагає від машини бути антропоморфною, тобто бути такою самою, як людина. Ми чомусь вважаємо, що якщо ми розумні, а ми себе вважаємо розумними, хоча, звичайно, далеко не завжди так, то і всі інші розумні тварини, всі інші розумні системи мають бути схожі на нас, тобто людиноподібні. Але це, звичайно, що не так. Наша поведінка далеко не завжди пояснюється нашим розумом. Ми можемо подивитися на будь-яку людину і побачити, що будь-яка людина завжди бреше, не існує жодної людини, яка все життя каже лише правду. Будь-яка людина помиляється. Будь-яка дитина під час навчання в школі завжди робить помилки. І в дорослому житті ми помиляємося, ми не раз, не два, іноді серйозно ми помиляємося, іноді наші помилки не сутті. Але помилятися, це властива людя. Ми звичайні люди, так. Ми дуже повільно, наприклад, рахуємо. Ми не можемо відразу взяти певний інтеграл чи порахувати певний факторіал. Ми діємо часто під впливом певних гормонів. Саме гормони, хімічні сполуки визначають, що ми будемо робити. Чи ми будемо щасливі і будемо співати пісні, чи нам буде сумно і будемо ходити по хмурі і плакати. І це все є проявом нашої ірраціональності. І для того, щоб пройти тест тюрінга, ми вимагаємо від машини також бути ірраціональніми. Якщо ми побачимо, що машина ніколи не помиляється, якщо ми бачимо, що наш співрозмовник ніколи не бреше, що він вміє миттєво обраховувати будь-які математичні вироси, що він абсолютно не піддається певним гормональним впливом, то ми відразу скажемо, ге, ти не живий. Отже, дійсно. А чи взагалі це вірно? Чи дійсно потрібно для того, щоб вважати певну машину розумною, щоб вона діяла так само як людина? Чи може краще штучні інтелекти позбути того всього негарного, що в нас в людях є? Зробити їх чесними? Зробити їх безпомилковими? Зробити їх такими, які вміють миттєво все рахувати і діють чітко в наших інтересах, а не під дією певних зовнішніх впливів? Важке запитання. Фактично ми можемо сказати, що тест тюрінга і схожі на нього тести це лише вузька область, яка перевіряє здатність машини бути на вузькій межі між тим, що занадто раціонально, занадто чітко і занадто ірраціонально, занадто нерозумно. Оця вузька область це та область машин, яка проходить тест тюрінга. Але абсолютно необов'язково штучний інтелект повинен бути саме людиноподібним. Це є певним, як то кажуть, вуглецевим шуменізмом, уявленням про те, що життя і розум і свідомість, якщо вони повинні бути, то вони будуть повинні такі ж самі, як вони. А чому б ні? Чому б не зробити їх краще за наші? І в принципі, якщо ми зараз хочемо переконатися, чи людина поруч з нами, чи машина, то ми вже повинні навпаки не намагатися почути дурні відповіді від машини, а намагатися отримати дурні відповіді від людини. Бо в часи тюрінга машини вони значно відставали від людей, вони не могли відповідати так чітко, вони забували певний контекст, вони помилялися, вони могли сказати про себе я, а потім сказати про себе він, а потім взагалі забути хто в це. На відміну від цього, люди завжди чітко орієнтувалися, яким вони є і як вони живуть. Зараз все навпаки. Зараз машини, вони дуже розумні, і якщо ми ведемо певну бесіду з машиною, ми завжди знаємо, вона нам відповість без жодної помилки. Відповідь будь-якого штучного интелекту, будь-якої лінвістичної моделі буде ідеальною в плані орфографії, в плані граматики, це буде ідеальна побудова речення, будуть ідеально стояти всі крапки і коми, це все буде логічно і чітко. На відміну від людини, яка завжди допуститься певні помилки. Тому якщо ви зараз хочете, щоб хтось пройшов тест тюрінга, ви не повинні шукати його недоліки, ви навпаки довинні шукати його переваги. Якщо ви хочете спитати щось у когось, щоб переконатися, чи живача людина, чи машина, спитайте щось складне. Ну наприклад, шановна машина, чи шановна людина. Скажіть мені будь ласка, чому до рівня інтеграл від sinх поділити на експоненту х в інтервалі від 0 до 2хπ? Якщо ваш співрозмовник скаже що, якщо ваш співрозмовник скаже о, це мені треба довго рахувати, я так прямо не скажу, це можлива людина. Якщо співрозмовник вам відразу видесь те, що ви бачите зараз на екрані, відразу вам сказає, що таке метод взяття інтегралів по частинам, відразу візьме всі потрібні межі, відразу проведе всі обрахунки і за одну секунду видесь вам відповідь, що цей інтеграл дорівнює 1 друга в дужках 1-1 на е в ступені 2π, то це 100% машина. І в принципі, коли я зараз спілкуюся зі студентами, коли я зараз спілкуюся зі студентами, я вже зараз не орієнтуюся на те, на скільки це робота гарна, а навпаки, на скільки це робота погана. Бо вже зараз великі ліндвістичні моделі і оці всі системи, які повинні допомагати людям, вони проходять певні тести і вони вирішують певні завдання на 90% краще, ніж будь-які студенти. Тобто більша частина студентів відповість гірша, ніж ця машина. Тому якщо я бачу ідеальну відповідь, де все чітко, логічно, послідовно, від студента бачу цю відповідь, який не може в розмові зі мною сказати навіть двох слів, який весь час що я не знаю, тут якось воно, то я впевнений до 100% що це відповідь, яка для нього зроблена машині. Тобто вже зараз машини вирішують більшу частину завдань значно краще, ніж люди і вже зараз ми можемо сказати, що ми люди поступаємося у величезну кількості питань тим самим системом штучного талекту. До речі, з тестом тюрінга ми зустрічаємося не тільки коли ми хочемо перевірити, чи це з нами спілкується машина чи ні. Ми майже щоденно зустрічаємося, коли працюємо в інтернеті з оберненим тестом тюрінга. Що таке тест тюрінга? Це тест, де людина визначає хто перед ним, інша людина чи машина. Що таке обернений тест тюрінга? Це все навпаки, коли машина визначає хто перед нею, людина чи інша машина. Обернений тест тюрінга completely automated public turing test to computers and humans part. Тобто повністю автоматичний тест тюрінга для того, щоб розділяти людей і машин по першим літерам називається CAPTCHA. Коли ми проходимо CAPTCHA, коли ми заходимо на будь-який сайт і цей сайт просить нас вирішити певну загадку, наприклад, обрати певні дорожні знаки, чи розпізнати певні речення, розпізнати певні знаки. Для того, щоб переконати сайт, тобто машину, що ми не є машиною, а ми є людиною, цей сайт фактично виконує над нами тести тюрінга. Але обернений тест тюрінга, тому що вважалося раніше, що для машин пройти стоподібні речі дуже складно, що для машин знайти, де там ті самі знаки, надзвичайно складно. Але знов таки, все змінюється дуже швидко. І сучасні нейронні мережі, які предзначені для розпізнання зображень, вони досить легко розпізнають всі ті капчі. І зараз іноді оті капчі, вони просто виконують певне заяви завдання. Тобто машина, штучний інтелект, система, легко такий тест пройде, а людина іноді буде думати, а що це взагалі переді мною написано? Що це за літери? Я не розумію, як вони написані, настільки вони крові косійні. Тобто проблема капчя, вона буде постопово полягати у тому, що все складніше буде відрізняти машину від людини, бо машина навчилася робити вже майже все, що робить людина, і дуже часто навіть краще, ніж це любить людина. Ну добре, ми зрозуміли, тест тюрінга недосконалий, в нього є багато проблем. І просте спілкування, проста мова вже нічого не дає, тому що вже системи великі ліндивістичні моделі можуть спілкуватися краще в деяких випадках, ніж спілкуються звичайні люди. І що ми поставимо їм звичайно таке питання? Якщо ми скажемо їм машина, ніколи не кажи, що ти людина, завжди кажи, що ти машина, вона таке буде робити. Якщо ми скажемо, імітуй поведінку людини, вона почне імітувати поведінку людини, і ми не зможемо розпізнати, на жаль, по звичайному спілкуванні хто перед нами. Ну добре, а може тоді спробуємо якусь більш творчу поведінку використати для того, щоб розпізнати хто перед нами? Бо як я казав на початку, саме творчість завжди раніше відрізняла людину від машини, бо вважалося, що саме здатність творити, саме здатність писати вірші, писати музику, малювати, саме це те, що відрізняє людину від машини, що машина не вміє, а людина вміє. Чудово, але проблеми є. І проблеми ці полягають у тому, що з'явилася величезна кількість нейромереж, тобто систем слабкого штучного інтелекту, які чудово вміють малювати не гірше, ніж будь-яка людина. І навіть зараз багато артспільнот намагаються певним чином заблокувати це, заборонити розміщувати результати роботи нейромереж, тобто те, що створено штучним інтелектом на їх сайтах, намагаючись зберігти кліп фактично для справжніх художників, для справжніх дизайнерів, які витратили свій час і працю для того, щоб це зробити. А чи можливо це? Чи це не буде боротьба з вітряними мленами? Чи можемо ми взагалі зараз по певній творчості відрізнити, цю творчість зробила машина чи людина? Ну, давайте спробуємо зробити дуже просте тестування. Я спеціально взяв пошукову систему Google і я взяв пошук у Google за дуже простим пошуковим запитом mountains covered with snow гори вкриті снігом. І те ж саме я зробив у системі, яка генерує зображення по запиту. Я ввів запит mountains covered with snow і згенерував декілька зображень. Після цього я на одному слайді об'єднав зображення справжніх гір це реальні фотографії, які існують в природі і об'єднав це з зображеннями, які були згенеровані нейронною мережою, які абсолютно не мають нічого спільного до реальності і що було зроблено за кілька секунд. На потужній машині така генерація такого зображення займає секунду. От появіться на ці 12 фотографій. Чи можете ви впізнати, розпізнати, які з них належать реальному світу, а які з них були згенеровані комп'ютером? Якщо комусь здається, що це дуже просто, повірте мені ні. Якщо ви помічаєте певні недоліки на певних слайдах, то це тілком можуть бути реальні об'єкти, які існують в природі. Чи буде там в цих горах певні дерева, чи їх там не буде? Чи будуть там певні хмари, чи їх там не буде? Чи буде небо блакитного кольору, чи білого кольору? Воно виглядає дуже схоже. Звичайно, що можна якось під мікроскопом подивитися і побачити певні відмінності, але вже зараз розпізнати деякі зображення майже неможливо. Можете зупинити цей кадр, спробувати для себе, вгадати, які тут зображення зроблені нейромережею. А я покажу наступний слайд, де буде відповідно відповідь на це запитання. Отже, згенеровані нейромережею от ці зображення. Я не знаю, чи хтось вірно вкадав, але я впевнений, що таких людей вже не таки багато. І це слід мати на увазі, що зараз нейромережі це досить молоді технології. І коли вони навчаться генерувати такі зображення краще, можна бути з впевненістю сказати, що відрізнити справжнє, зроблене в реальному світі, від того, що згенерував комп'ютер, неможливо. Ну або ще один запит, і теж саме завдання. Дуже простий запит. Palm tree on a seashore. Пальма на березі моря. Знов, перед вами 12 зображень. Знов, половина з тих зображень, згенерованій комп'ютером, половина з тих зображень реальні пальми, які існують десь на тропічних островах. Чи може хтось відразу впізнати, де є що. Я не впевнений. Спробуйте для себе відмітити, які, як ви вважаєте, згенерованими комп'ютерами, а я покажу наступний слайд, де буде відбиття. Отже, згенеровані комп'ютерами. Хто, як всіх гадав, вітаю. Ви поки що можете працювати суддею, який буде відрізняти комп'ютер від людини. Якщо комусь це не вдається, я теж вітаю. Комп'ютер пройшов тестюрінга і вже немає різниці, чи є він дійсно машиною, чи є він людиною в плані генерації зображень, коли він з вами сподівається. Комп'ютери ці дозволяють генерувати зображення дуже просто, у величезній кількості і досить легко. Для того, щоб ілюструвати свої лекції, я використовую зображення саме, які були згенеровані комп'ютером. Я генерую певне зображення. Наприклад, для обкладинки цієї лекції я згенерував зображення, яке називається Robot works on a computer in an office, the robot passes the turing test. Я вказав, що я хочу, щоб це зображення було в стилі 2D. Я отримав певне зображення. Далі я вже це зображення завантажив тій самій нейромережі, тому самому слабкому штучному інтелекту, і я сказав, а тепер зроби для мене певні варіації цього зображення. Збережі мені, будь ласка, який робот сидить, збережи мені певним чином цей комп'ютер, збережі мені стіл, кімнату, стіни, вікно і модифікуй все решта. Наприклад, зроби мені те ж саме зображення у стилі аніме, або у стилі діснеївської мультиплікації, або у стилі оригамі, або у стилі якогось неон-киберпанк, або тепер зроби мені це імпрасеонізмом чи експресеонізмом, чи арт-нового, чи арт-деко. Або взагалі, я хочу, щоб ти замінив мені цього робота на живу істоту, наприклад, на молоду дівчину, чи старого чоловіка, чи зроби мені, будь ласка, Джюлію Робертс, а тепер зроби Бреде Піта. А тепер я хочу, щоб це був не робот, а щоб це був середньовічний монах, який працює десь у стародавньому монастирі і працює під світлом свічок. І машина все це досить просто мені зробила. Для того, щоб згенерувати таку величезну кількість зображень, що справжньому художнику знадобилася в величезний обсяг часу, і далеко не факт, що він би це зміг зробити, машині знадобилася лише кілька хвилин на кожне зображення, тобто на всі ті зображення я витрав приблизно одну годину. Тобто, дійсно, можливості штучного інтелекту, вони вже випреджають можливості людей у багатьох сферах, в тому числі тих, де завжди вважалося, що саме люди є непереможними, і саме людська свідомість, людська творчість є єдиною такою, що є можливим. Після нейромережі вони можуть створювати багато речей, які є досить небезпечними. Наприклад, вони можуть створювати будь-які діпфейки. Вони можуть будь-яким чином модифікувати справжні зображення, і потім буде майже неможливо відрізнити, це справжні чи ні. Я взяв ту ж саму відому фотографію Тараса Шевченка з його друзями, яка була зроблена у Петербурзі у 1858 коли він повернувся з заселення, я сказав, зробіть мені, будь ласка, шановна нейромережа, декілька з його друзів у сучасному більшу вигляді, зробіть мені їх у певних сучасних срочках, бо я хочу у сучасну цю фотографію, будь ласка, сказали мене в нейромережі. І вона це зробила, за кілька секунд. Причому модифікація може бути значно більш складна. Я можу взагалі змінити повністю зміст її фотографії, зробивши лише загальні особливості, зберігши лише її загальний серць. Наприклад, я можу сказати, перетвори мені оцю фотографію на фотографію фільму в стилі «Нуар». Будь ласка, сказали мені, нейромережа. І ми отримаємо тих самих людей, але вже в формі якогось там Чікаго 20-х років. Або ми можемо, наприклад, сказати, взагалі, перетвори мені оціх людей на рептилоїдів. Будь ласка, сказали мені, нейромережа. І вона перетворить того самого Тарас Шевчетка і його друзів на рептилоїдів. Вона може з них зробити роботів, приводів, героїв аніме, будь-кого. Вона може будь-яким чином модифікувати. І для того, щоб це зробити, навіть не має жодної потреби використовувати якісь складні технології і якісь мати глибокі знання. Це можна зробити будь-які людині на звичайному комп'ютері. Що це означає? Це означає, що розквіт нейромереж в принципі призведе до того, що майже неможливо буде відрізнити що у нас є реальне, а де є те, що згенеровано у величезній кількості тими самими штучними системами інтелекту. Можна задати певні кількість питань, які нібито будуть вимагати від штучного інтелекту відрізнятися від людині. Наприклад, можна сказати, машина ніколи не напише геніальну симпонію, машина ніколи не створить новий жанр в живописі, машина ніколи не напише геніальні вірші. Вони не здатні до справжньої творчості. Так, погоджуюсь, не здатні. Але так само до справжньої творчості не здатні 99,99% людства. Так само 99,99% людства ніколи не напишуть геніальну симпонію, ніколи не створять новий жанр в живописі і ніколи не напишуть геніальну поему в віршах. Тобто це є дійсно відмінність. Ну добре, можна сказати по-іншому. Машина не має людяності. Лише люди володіють емоціями. Лише люди здатні відчувати емпатію. Я відчуваю, що ти відчуваєш і мене боляче від того, від твоєї болі. Так, погоджуюсь. А хіба всі люди мають цю людяність? А хіба всі люди відчувають цю емпатію? А хіба всі люди дійсно можуть відчути почуття іншої людини? І взагалі, що значить відчути? Так, машина це не може, але добра навчена машина може чудово емітувати ці емоції і чудова навчена машина може чудово емітувати цю емпатію. І знов таки, та сама китайська кімната, як ми зможемо відрізнити, чи ці емоції, чи ця емпатія, вони дійсно існують в середини цієї кімнати, що та машина, що там дійсно їх відчуває, від певної імітації. Ніяк. Ми не можемо це побачити по певним проявам. Добре, можна сказати, от всі ці моделі, я такий чув також з таке зауваження, вони всі працюють лише як програми, вони не можуть взаємодіювати з точуючим середовищем. Тобто ця система штучного інтелекту, вона дає лише відповіді, а лише ми, люди, можемо до чогось дотракнутися і щось зробити нашими раками. Тут, напевно, треба згадати тих самих роботів від Boston Dynamics, які просто лише чекають свій час, які вже можуть так само робити як люди. Якщо в цей робот поєднати з системою штучного інтелекту, яка сприймає людську мову, яка перетворює її на текст, яка потім у відповідь на цей текст генерує тексту відповідь, яка вміє сприймати зображення і яка вміє обробляти зображення, яка вміє певним голосом генерувати відповіді, а потім цю роботу від Boston Dynamics вдягнути в костюм, який буде нагадувати людську шкіру, то вже зараз ми не зможемо відрізнити, чи це людина чи робот. Це не фантастика, це не майбутнє. Поєднання різних нейромереж з сучасними технологіями вже зараз дозволяють зробити системи, які будуть майже не відрізнятися від людей, у більшій частині справ. Звичайно, що штучні інтелекти не мають самосвідомості. Це погоджується всі. Не існує систем штучного інтелекту. Але навіть то, що існує вже зараз, достатньо для того, щоб замінити людей у більшій частині людської діяльності. Тому що, в принципі, величезна кількість праці, які виконують люди, взагалі не вимагає певної самосвідомості. Це просто механічна праці. Навіть якщо ми її вважаємо певним чином творчого. І студенти в останні роки надзвичайно зраділи. Коли з'явилися всі ці системи Bart, Bing, ChatDPT, вони сказали, ну все, чудово. Тепер нам взагалі не треба робити жодні домашні завдання. Настала лафа. Тепер все за нас зробить нейромережа. Ми дамо їй запит, і вона за нас напише домашні завдання, вона за нас напише есе, реферат і взагалі курсову, дипломну роботу. Все ця система зробить для нас, а ми лише отримаємо відмінну оцінку. Так, чудово. Ви це зробите. Ви отримаєте відмінну оцінку, бо нейромережа все зробить за вас. Але подумайте самі. Якщо нейромережа вже зараз може за вас це все зробити, то кому ви будете потрібні у майбутньому? Якщо ви потім прийдете до роботодавця, найматися на роботу, він скаже, а навіщо ви мені? Все, що ви вмієте, вміє нейромережа. Скажіть мені, будь ласка, а що ви вмієте робити краще за неї? Доведіть мені, що ви можете працювати там, де нейромережа не може. І саме тому те, що зараз іде певна мода на використанні оціх всіх систем для того, щоб розв'язувати ті ж самі домашні роботи, робити домашні заведення, це гарно для отримання гарних оцінок. Але це абсолютно не гарно в перспективі. Бо людина, яка не обробляє свою власну нейромережу в мозку, вона ніколи не зможе потім нічого досягнути. Бо вона буде лише як певний придаток до штучного інтелекту, який вже був створений кимось, і вона буде абсолютно неконкурентна здатна на ринку праці. Які, взагалі, найбільш популярні професії протягом останніх років були, наприклад, в українських вищих навчальних закладах? Юристи, економісти, філологи, дизайнери, програмісти. А чому же нейромережа замінити їх? Зараз, напевно, що вона не може замінити нікого. Але прогрес ідеї дуже швидко. От я спробував уявити у ці всі спеціальності, що могла нейромережа зробити. І я задав певні запитання, наприклад, от я хочу бути юристом. Я сказав, шановна нейромережа, проаналізуй мені певні законодавчі акти, які потрібно у випадку ДТП, в якому були отримані середні тілескі ускодження і неведі посилання на відповідні закони. І вона мене відразу відповіла посиланням на 286 статтю і вона мені відразу сказала, що цивільна відповідальність регулюється статтями 1165-1173 цивільного кодексу, а при значних і середніх тілеских ускодженнях буде штраф від 20 до 100 тисяч гривень. І вона це зробила за долю секунди. Так само нейромережа може зробити для мене будь-який документ, який потрібно. Наприклад, певну написати ухвалу в суду чи певний позов. Так, звичайно, вона це зробить не так гарно, як юрист, погоджуюсь. Вона це може зробити з помилками, але це поки що. Поки що нейромережі, звичайно, що не можуть замінити юристів. Але час іде, розвиток дуже швидкий. Нейромережі – це системи, які потенційно пом'ятають абсолютно усі системи і закони. У системах, де працює прецедентне право, вони пом'ятають усі прецеденти, які були, і вони можуть творчо їх поєннувати і згадувати про них в певний момент. Нейромережі не можуть бути певними активними, вони не можуть бути певними творчими у тому сенсі, що якось себе ввести перед журі-просяжник, як це полюбляють демонструвати в американських фільмах, так. Але саме в аспектах юридичних документів, вони вже зараз простих юристів можуть легко замінити. А далі буде ще складніше. Тому для того, щоб досягти чогось в плані юриспреденції, далі треба бути не просто звичайним юрістом, а великим юрістом, дуже добре в цьому орієнтуватися, бо інакше конкуренція буде від тих самих нейромереж величезна. Чудово. А економіка? Чи може нейромережа щось робити в економіці? Складній науці. Я нічого не знаю про Нікарагуа. Я нічого не знаю, чим займається Нікарагуа, що вона експортує, що вона емпортує. Я спитав тусимо ним, Нейромережу, скажи мені будь ласка, які основні статті експорту Нікарагуа? І взагалі, у що варто інвестувати в цю країну? Надай мені певні посилання. І вона мені додала. Вона мені сказала, що це аграрна країна, яка експортує передусім каубавовну цукром, ясу і банани, які складають 60% експорту. Вона експортує це у США, Німеччину, Костріку і Іспанію. Вона каже, що якщо я хочу інвестувати в Нікарагуа, то потенційно дуже я привабливим туризм, тому що Нікарагуа має багатий природний історичний потенціал, має вулкани, озера, ляжі, колоніальні міста, національні парки, тощо. Звичайно, що це не можна надавати повної відповіді, і, звичайно, що якщо хтось хоче дізнатися і зробити певний великий звіт, як взагалі потім треба буде відбудовувати українську економіку, на які галузі промисловості треба орієнтуватися потім, чи треба розвивати, наприклад, альтернативну енергетику, чи треба відбудовувати металоргію, чи треба відбудовувати вугільну галузь, чи навпаки, треба лише аграрний сектор залишити і орієнтуватися виключно на аграрний сектор і IT. Звичайно, що зараз поки що нейромережа, штучний інтелект, не може дати відповіді на всі ці запитання, і певні економічні експерти, певні міжнародні економісти, вони повинні зробити такий звіт і проорієнтувати людей в тому, що варто інвестувати, що ні. Але вже зараз ці нейромережі проходять випускні іспити у певних університетах краще, ніж 90% студентів. Вже зараз вони дають це питання, в тому числі і по економіті, краще, ніж більш частини випускників. І якщо далі так буде продовжуватися, то вони зможуть створити ті самі звіти і вони зможуть просто надати, і можна буде надати це питання. Створи мені, будь ласка, програму розвитку Албанії, яка дозволить перетворити цю балканську країну на Новий Нідерланд за високими технологіями. І вона проаналізує все, що знає про цю країну, вона проаналізує всі слабкі силні сторони і економіки, і вона нам дасть такі рекомендації. Чудово! Це ми поговорили, юристів, економістів. Ну а добре, а філології? Філології – це щось зовсім творче. Це люди, які творять певні тексти, які генерують певні ідеї. Чудово! Я тобі спитав нейромережу, напиши мені літературне СЕ, якому будуть порівнені вірші і заповід Тараса Шевченка. Якого роду поховаєте мене на могилі Средстепа в широкому вкрайні милішому облани Ширкополі і Дніпро, і було видно, що я криве ревущий. Під величезною гранітною стіною а далі тисячі таких самих, як я, і всіми як один підняли город, і так далі, і так далі, і так далі. І він мені це написав. І знов так. Він це мені написав за декілька секунд. Він мені написав про віршка менірії, що він є аллегоричним зображенням боротьби українського народу за свої права і свободу, свободу в умовах царської Росії, яка бракнічувала його ночіональну свідомість культуру. Ця система мені написала про символічний образ високої гранітної скали, до якої приковані залізним лентягом тисячі каменарів. Скала символізує неправду і неволю, яка тримає народ уравстві, а каменарі – це партіза свободи, які жертвують своїм життям і здоров'ям, зароба заради майбутнього поколінь. Поет показує, що каменярі мають надлюдську силу і витримку, яка дає їм любов до народу і вірок у перемогу. У той же час у вірші заповід, поет висловлює своє бажання бути похованим на рідній землі, де він народився і виріс, де він любив і страждав. Він просить, щоб його тіло було поховано на могилі, а душа відля летала над Україною і співала пісні про її майбутнє і минуле. Поет закликає своїх земляків не забувати його і його творчість, але не плакати за ним, а жити і боротися за свою волю і щастя. Тобто вже зараз такий текст цілком може бути опублікований як певне СС у певному вістоку певного університету. І вже зараз я бачив певні справжні наукові роботи, які писали дійсно працівники певних філологічних факультетів, які мені демонстрували такі ж самі тексти, як я можу написати у цій нейромережі. І це лише зараз. Звичайно, що я не є експертом. І звичайно, що певний експерт може сказати, а, тут певні помилки, тут він не згадав про те, те, те, але, знову таке, це все дитячі хвороби. Бо саме генерація таких текстів, творчих текстів, це те, у чому ці всі системи штучного етелекту дуже сильні. І потенційно забрати хліб у всіх філологів і генерувати такі статті і генерувати такі тексти для певних копірайтерів, вони можуть дуже і дуже легко. Тому що згенерувати текст наведі мені 10 перевах використання шоколаду в нашому житті. Для нейромережі не складає взагалі жодних трудностей, і вона це згенерує творчо, швидко і органічно. Ну, чудово. Про дизайнерів я вже казав. Дизайнери вже зараз у більшій мірі можуть бути замінені тими самими системами штучного етелекту. Причому для цього навіть немає потребу використовувати якісь надпотужні машини. Вже зараз схожі нейромережі працюють на звичайному комп'ютері. І всі зображення, які я робив у своїй презентації, і всі зображення, які я взагалі роблю для цього курсу, я роблю на своєму власному комп'ютері, на своїй власній відеокарті, використовуючи нейромережу, яка називається Focus, але існує, звичайно, багато інших, але в будь-якому разі. Я маю певний запит, я цей запит задаю, я задаю певні обмеження, і я отримую цю відповідь майже відразу на звичайному комп'ютері. А дуже скоро це можна бути взагалі зробити на будь-якому телефоні. Дуже скоро ці системи нейромережі і системи штучного слабкого етелекту, вони будуть під'єднані, поєднані з фотографіями. І, в принципі, ми зможемо сфотографувати будь-кого і потім будь-яким чином це змінити. І вже зараз згенеровані нейромережою зображення займають перші місця на конкурсів дизайнерів, фотошників, а написані нейромережою розповіді, як я дещо-давно чув, займають перші місця, наприклад, у Китай, на конкурсі коротколітературного розповідті. А що буде за кілька років? За кілька років може бути взагалі, що професія дизайнера, простого дизайнера, зникне, і фактично дизайнер перетвориться на оператора нейромереж, який буде подавати їй на вхід певні речення і отримувати певне зображення на вихіді, а може і ні. Ну а програмісти? Програмісти, здається, це така наукова річ, вже зараз нейромережі вміють чудово писати код. Поки що, з великою кількістю поблок. Але зараз програмісти не можуть бути порівняні з штучними інтелектами у тому, як спласти велику програму. Звичайно, що жоден великий проєкт, якусь систему Windows чи Photoshop чи ще щось, не може бути написана нейромереж. Але якщо прошу щось про степ, наприклад, зроби мені скріп на питовні, який буде отримувати певний запит від бази даних SQL і видавати значення на екран, якщо значення цієї величини, яку я отримав, більше ніж 100. Дуже легко каже вона мені і генерує за долю секунди цей текст. Так, поки що ті системи не можуть замінити великих кваліфікованих спеціалістів, мідлів, синьоров, системних архітекторів, але вони дуже скоро можуть замінити жутків, вони можуть дуже скоро замінити інтернів, низько кваліфікованих спеціалістів. І тут проблема у тому, що для того, щоб потім стати низько кваліфікованим спеціалістом, щоб пройти всі сховенки, треба спочатку розпочати з нуля. Тобто фактично нейромережі займуть всі низькі щабелі. І для того, щоб піднятися вище, не буде людей знизу. Це величезна проблема. Програмісти іноді кажуть, нейромережі ніколи нас не замінюють, бо вони роблять величезну кількість помилок, бо вони не розуміють контекст, бо їх текст, який вони пишуть, це просто компіляція з певних сайтів. Так, звичайно, зараз так і є. Але не треба дивитися на те, що зараз, треба дивитися на те, що було колись, і треба дивитися, на те, з якою швидкістю все змінюється. Бо ще кілька років тому ці всі системи штучного інтелекту нічого не вміли робити. А зараз вони вміють робити величезну кількість речей. Треба подивитися проміжок часу, за якій вони тьому навчилися, і те, чому вони навчилися. І якщо це апроксумувати у майбутнє, будь-яким чином, лінійно чи нелінійно, то ми отримуємо, що кілька років пройде, і дійсно, нейромережі, вони займуть місце величезної кількості низько кваліфікованих працівників у майже всіх галузях країнства. Навіть наука. Ви можете побачити, наприклад, як нейромережа уявляє, що таке фізик-науковець, як фізик-науковець виглядає в реальності, то чи дійсно нейромережа зможе витіснити науковців? І тут у неї, до речі, є великі труднощі. А в чому є труднощі? Всі системи штучного інтелекту, які існують зараз, базуються на певних знаннях, які були отримані до того. Нейромережі тренують. Штучний інтелект тренують. Йому надають певні тексти. Йому надають певні зображення. Величезна кількість фотографій гір з приміткою – це гори. Величезна кількість котів – це кіт. Він формує в собі всередині певні ваги. Як я кажу студентам своїм, це щось схоже на той самий метод найменші квадратів, це щось схоже на ту саму лінійну регресію, але у багатовиненому просторі. І в будь-якому разі він отримує певні ваги, які потім йому дозволяють генерувати щось, але виключно на основі того, що було вже відомо. Нейромережа в принципі не може створити щось нове. Слабкий штучний інтелект в принципі не може вийти за ті рамки, в яких він був тренований. І це є проблема. Тому що, якщо нейромережа лише переробляє і відозмінює те, що створено до нього, то наука, це саме пошук того, що невідомо. Науковий метод, він якраз і полягає у тому, що ми не повинні працювати з тим, що ми вже і так знаємо, бо яка ж тут наука. А ми повинні шукати те, що ми не знаємо. А це нейромережа не може зробити. Вона не працює з невідомим, вона обробляє лише відоме. Якщо ми вивізьмемо величезні, видатні і фізичні теорії, наприклад, відносність простору і часу, чи простіл і час, залежить від того, з якою швидкістю ми рухаємося і чи знаходимося біля потушної гравітації чи ні. Це, наприклад, корпускулярна хвилю і дуалізм Луї Дебройля. Твердження про те, що будь-яка частинка у нашому Всесвіті є одночасною і частинкою і хвиляю. Чи, наприклад, механізм Хікса. Це ідея про те, що взагалі вага тіла, маса тіла. Це міра взаємодії тіла з певною частинкою, яка називається базон Хікса. І чим більше взаємодії з базоном Хікса, тим більше в маси тіла. А якщо взаємодії немає, то масу на рівні нулю, це буде фотон, гравітон або оглю. Або те, що можуть існувати двовимірні кристали, і кристал може бути лише не чимось тривимірним, а двовимірною системою, той самий графеном. Або, наприклад, те, що існують певні темна матерія і темна енергія загадкові субстанції, які стискають галактичні кластери і розширюють наш всесвіт, все це нові відкриття, які були згенеровані саме на відсутності знань. І цього нейромережа жодна зробити не може. Для того, щоб генерувати справжню науку, потрібен сильний штучний інтелект, який зможе вийти за межі того, на чому його тренували, і який зможе осягнути світ більш глибоко, ніж він був навчений. Але штучний інтелект сильних поки що не створить. Лише ж цильний штучний інтелект може створювати нове, а не тільки обробляти те, що було до того. Якщо ми кажемо про звичайні професії, то вже зараз ми можемо сказати, що штучний інтелект слабкий штучний інтелект. Він може замінити величезну кількість простих людей. Звичайно, він не може замінити певні генії в певних творців. Звичайно, що жодний штучний інтелект не зробить таке аніме про Навсікаю, як це зробив Хайяумі Адзакі, не напише таку серію романів про Гаррі Поттера, як це написала Джоан Роулин, чи не напише таких романів у Віршах, як це написала Ліна Костенко. Так, звичайно. Якщо ви геній, якщо ви творець, якщо ви здатні створити щось абсолютно нове, то нейромережа вам не конкурент. Але якщо ви звичайний копірайта, якщо ви звичайна людина, яка обробляє інформацію, яка вже і до вас була відома, і генерує щось абсолютно посередньо, то для мене вас не дуже приємні новини. Пройде кілька років, і вашу працю цілком може замінити будь-який комп'ютер, і будь-яка, звичайно, слабка система штучного інтелекту. Сильний штучний інтелект, який має свідомість, для цього навіть не потрібен, бо навіть слабкий цілком може впоратися з таким завданням. Ну добре, а що з сильним? Це все був слабкий. Яких всередині китайської кімнати не розумію, що його питають, не розумію, що він відповідає, а як справи з сильним? Чи може його взагалі якось зараз створити, чи він може бути вже створений дуже скоро, чи як взагалі з ним справи? Ну відповідь, я думаю, ви всі бачите на екрані, справи з ним, на жаль, ніяк. Незважаючи на те, що весь час певні журналісти повідавляють, що ось-ось хтось заявив, що штучний інтелект буде на основі чат-діпітті в версії 56 створений, насправді до створення ж сильного штучного інтелекту ми так само далекі йяти багато років тому, бо ми навіть не уявляємо, як наша свідомість працює. Ми навіть не уявляємо, чи взагалі свідомість, усвідомлення себе, усвідомлення вразних думок, можна відтворити на основі звичайної крем'євої електроніки. Чи може взагалі для цього треба створити абсолютно нові комп'ютери, біологічні комп'ютери, чи квантові комп'ютери. Є ідеї, що наша свідомість взагалі працює за квантовими принципами, тому в принципі комп'ютери сучасного покоління не можуть і ніколи не зможуть отримати сильний штучний інтелект. І якщо ми не знаємо, що це таке, то б дійсно, до того як його створити нам ще й дуже далеко. І всі штучні інтелекти, які існують зараз, це лише слабкі штучні інтелекти, це лише просунуті програми, які не мають жодних ознак свідомості. Так, вони вміють дуже багато. Так, наприклад, я працюю з штучними інтелектами на своєму комп'ютері, я генерую зображення, чи, наприклад, всі субтитри, які можна побачити під будь-яким відео, яке я генерую, вони згенеровані теж системою штучного інтелекту, яка вміє обробляти мій голос і яка вміє генерувати український текст на основі того, що я кажу. Але все це – слабкий штучний інтелект. Щодо сильного штучного інтелекту, є ще наступне питання, а може його взагалі не варто створювати? Тут є велика небезпека. Якщо казати, які повинні бути ознаки сильного штучного інтелекту, то особисто для мене найголовнішим вважається це три ознаки. Перш, це загальність. Сильний штучний інтелект, він повинен вміти працювати не лише в цій області, де його тренували, не лише, наприклад, обробляти зображення чи тексти. Він повинен працювати усім і одразу, і він повинен навчатися працювати навіть з тим, на що його абсолютно не трагували. Тобто як людська свідомість, вона загальна. Ми вміємо і читати, і писати, і вмалювати, і ходити, і дикати. От так само загальним повинен бути сильний штучний інтелект. Друге, він повинен обов'язково мати свідомість. Ми поки що не знаємо, як перевірити наявність цієї свідомості. Тестюринга? Ні. Китайська кімната? Як зазирнути всередину китайської кімнати? Як зробити туди вікно? Як побачити, чи є у цього штучного інтелекта всередині думки «я є» чи немає? Але в будь-якому разі. Я особисто обважаю, що свідомість це обов'язкова умова для того, щоб штучний інтелект вважати свої. І третє – це мотивація. Слабкий штучний інтелект завжди виконує лише те, що ми його просимо. Ми задаємо питання, він відповідає. Ми просимо «згенеруй мені, будь ласка, діб фейк». Він мені генерує цей діб фейк. Ми хочемо зробити певні зображення, він їх там робить. Ми хочемо створити певний музичний твір, він їм там робить. Але він немає внутрішньої мотивації щось робити. Ця мотивація, мабуть, відрізняє справні життя від неживої речовини, від неживої матерії, від неживої субстанції. У нас мотивація є. Вона може бути різна. Наша мотивація задається знов таки нашою свідомістю, вона задається нашими гормонами. Ми щось хочемо, щось хочемо. Це ми почуваємо щось потреби, якісь біологічні потреби. У сучасних систем жодних потреб внутрішніх немає. І я вважаю, лише коли з'являться у таких систем потреби, внутрішні потреби щось робити, не нав'язані людиною, а які йдуть відсередини, лише тоді, разом зі свідомістю і разом з загальністю, таку систему можна назвати сильним штучним інтелектом. Можна зі мною не погодочуватися, можна давати інші визначення, але мені здається, що саме така трійка визначень є найголовнішою відмінністю сильного від зробкового. І коли ж цей сильність з'явиться, невідомо. І до чого це призведе? Невідомо. Це може призвести як до чогось дуже гарного, але так і не дуже. Можливо, коли сильний штучний інтелект з'явиться, він подивиться на нас, на людей, і скаже, а навіщо мені ці примітивні біологічні істоти взагалі потрібні? Вони мені тільки заважають, вони тільки витрачають дарма ресурси, вони тільки розмножуються у величезні кількості, їх вже 8 мільярдів, 9 мільярдів, вони займають всю планету, вони вбивають цю планету. Давайте-ка я їх знищу і буду будувати все з нуля і все буде чудово, і ми, комп'ютери, будемо володирувати цим світом. Можливо, так. Люди можуть навіть цього не помітити, бо швидкість, з якою працює сучасні комп'ютери, вона в мільярди разів, в трильйони разів більша, ніж швидкість людської свідомості. Ми можемо навіть нічого не відчути, а наш світ вже знищить. Або навпаки, він скаже, я дуже вдячен людям за те, що мені створили, і як я, як вдячна дитина, тепер створюю для людей золотий вік, тепер я вирішу всі ваші проблеми, я створюю ліки від всіх хвороб, і тепер ви будете жити вічно в чудовому світі. Можливо також. Ми не знаємо, що буде. Можливо, буде заселення космосу. Можливо, системи з штучним інтелектом зможуть колонізувати інші планети з Солнечної системи, а можливо, вони зможуть подорожувати до інших зірок і заселяти їх невідомо. А можливо, навпаки, відбудеться повний перехід у віртуальність, і наш світ вже буде світом сильних штучних інтелектів, які створять загальну мережу, і всі люди переїдуть жити туди в віртуальний світ, залишивши тут в реальному лише свої тіла. Ми це не знаємо. І це називається саме технологічна сингулярність. Це ідея про те, що в певний момент часу зміни, які поступово накопичувалися у людстві, стануть настільки швидкими, щоб передбачити, що буде далі абсолютно неможливо. Це футурологічна ідея. Ніхто не знає, коли саме ця сингулярність наступить і чи буде вона дійсності. Ніхто не знає, чому вона відбудеться. Але все-таки багато людей схиляються до того, що саме поява сильного штучного інтелекту стане цією самою сингулярністю, яка фактично змінить всю історію людства на до і після. Можна зробити багато прогнозів, можна відкрити будь-яке джерело, подивитися, як різні люди кажуть, що, наприклад, це буде у 2029 році, це каже Куртс Вейл, Ілон Маск каже у 2025, іноді системи, ті самі Творці, Чад Ді Піті, кажуть, що це взагалі буде у 2023 році, він вже пройшов, нічого не відбулося. Звичайно, що це все є певні здогадки і, звичайно, що ці дати абсолютно нічого не значать, бо були прогнози, що це буде навіть раніше. Ми не знаємо, коли це відбудеться. І саме це особливість технологічної сингулярності, ми ніколи не зможемо її передбачити і ми не зможемо передбачити, що буде після неї, якщо вона взагалі буде. Бо знов таки, повторюю ще раз, створення штучного інтелекту сильного – це є для нас захатка і особисто я не вірю в те, що це відбудеться в найближчі роки, бо забагато питань відкритих про нашу свідомість. І хто б, щоб не заявляв, що на основі великої ліндвістичної моделі може створити це, ні, на жаль, це не може. Але в будь-якому разі слід розуміти, що штучний інтелект – це не лише допомога людстві, а й певний конкурент, бо він може робити багато речей і значно краще, ніж люди, бо він може займати робочі місця людей. Той чи час, як створення сильного штучного інтелекту, якщо він буде створений, то це не лише величезний прорив, який можливо дозволить вирішити всі проблеми людства, а це й величезна небезпека, яка можливо знищить взагалі людство. І хоча сильного штучного інтелекту ще досі не існує, але вже той слабкий, який є ЗАРС, який вирішує лише певні, вже вирішує ці завдання майже в усіх аспектах краще, ніж людина. І для того, щоб бути рівним з тим штучним інтелектом, слабкий, недосконален, нам весь час треба бігти вперед. Це той випадок, щоб залишатися на одному місці, треба весь час рухатися вперед, бо інакше ми відстанемо незавжди. Це все, що я хотів розказати про штучний інтелект, про його створення, яких він буває і які проблеми у нас можуть чекати в майбутньому. Дякую за увагу і до побачення!