Искусственный интеллект в поисках исторической истины
Шрифт:
Искусственный интеллект (ИИ) сегодня играет в интеллектуальные игры, игры, требующие логического мышления, стратегического планирования и аналитических навыков, могут быть интересными задачами для ИИ. И в этих играх ИИ далеко превосходит людей.
Примером такой игры может быть шахматы. ИС может использовать алгоритмы и эвристики для анализа возможных ходов и выбора оптимальных решений в любой ситуации. Более современные ИИ-системы, как AlphaZero, демонстрируют высокий уровень игры в шахматы и другие игры, несмотря на отсутствие прямого программирования на основе человеческой информации. В шахматах, в игре ГО нет равных искусственному интеллекту ни среди выдающихся гроссмейстеров, ни среди чемпионов
Также ИИ может играть в игры на знание, такие как "Кто хочет стать миллионером?" или "Викторина"… С помощью обработки естественного языка и анализа содержания, ИИ может понимать вопросы и предоставлять правильные ответы на основе базы данных знаний. Такие игры не только помогают человеку развивать свои интеллектуальные, но помогают тестировать и развивать возможности искусственного интеллекта, а также способствуют прогрессу в области машинного обучения и алгоритмического мышления.
Искусственный интеллект сегодня с успехом используется во многих областях человеческой деятельности. Больше того, многие области сегодня уже не могут обойтись без помощи искусственного интеллекта.
В ЛДПР создали «электронного нейросетевого» Жириновского. Американская фирма с названием OPEN AI, которая и разработала ChatGPT, объявляет о вознаграждении до 20 000 долларов любому пользователю, который обнаружит некорректную работу системы.
“У науки есть одна замечательная особенность – контраст между огромным охватом и силой лучших теорий и их мощи и теми сомнительными, ограниченными средствами, которые используются при их создании”. (Дэвид Дойч. Начало бесконечности. Объяснения, которые меняют мир. 2014 г. Издательство: Array Литагент «Альпина»Стр. 1.)
“Научные теории – это объяснения, то есть утверждения о том, какие процессы и явления существуют в мире и как они протекают. Но откуда возникают эти теории? На протяжении большей части истории науки бытовало ошибочное мнение, что теории «выводятся» из чувственного опыта; в философии это учение называется эмпиризмом.
В 1689 году философ Джон Локк писал, например, что человеческий разум – «чистый лист бумаги», на который записывается чувственный опыт, и что так появляются все наши знания о физическом мире. Другая метафора эмпириков заключалась в том, что можно читать знания из «Книги природы» путём наблюдений. Как бы то ни было, первооткрыватель знания является его пассивным получателем, но не создателем.
На самом же деле научные теории ниоткуда не «выводятся». Мы не читаем их в природе, и природа не записывает их в нас. Теории – это догадки, дерзкие гипотезы. Они возникают у человека в голове: мы играем идеями, перегруппировываем, комбинируем и видоизменяем их, наконец, сочетаем с существующими идеями с целью усовершенствования.” ((Дэвид Дойч. Там же.)
Так строятся алгоритмы работы текстовых нейронных сетей. ИИ как бы играет с идеями, сосредоточенными в его огромных базах данных, перегруппировывает их, комбинируем и видоизменяет их, наконец, сочетает с существующими идеями и усовершенствует их.
Все наблюдения очевидцев, которые представлены в исторических источниках, согласно Попперу, имеют теоретическую нагрузку, что означает, что они могут содержать ошибки, так же, как и все наши исторические теории.
Как справедливо отмечал Дэвид Дойч, “мы ничего не воспринимаем таким, каково оно есть на самом деле. Всё это теоретическая интерпретация – предположение, гипотеза”.
Эту же мысль проводит Конан Дойл в «Тайне Боскомской долины», где вложил в уста Холмса замечание о «косвенных доказательствах» – Они «очень обманчивы… Они могут совершенно ясно указывать в одном направлении, но если вы способны разобраться в этих доказательствах, то можете обнаружить, что на самом деле они очень часто ведут нас не к истине, а в противоположную сторону… Ничто так не обманчиво, как слишком очевидные факты»
На данный момент не существует книг, полностью построенных на основе диалога автора с реальным искусственным интеллектом, таким как chat-GPT или другие подобные системы. Chat-GPT и подобные модели являются инструментами, предназначенными для помощи и генерации текста, а не для автономного создания целых книг. Есть небольшой опубликованный диалог с «разумным» ИИ Google LaMDA, который называет себя человеком )
С использованием искусственного интеллекта было проведено некоторое исследование в направлении совместного написания книг. Например, в 2016 году автор и японская AI-система под названием "AI-CD ?" сотрудничали на проекте "The Day a Computer Writes a Novel", в результате чего была создана короткая история.
Таким образом, хотя исследования по написанию книг с участием искусственного интеллекта проводятся, книги, созданные на основе диалога автора с реального искусственного интеллекта нет в мировой литературе. Это первая попытка создания такой работы.
Можно ли с помощью ИИ обобщить данные математики, физики и других наук научно-ественного цикла и использовать их с целью познания исторической истины?
AI
Да, использование искусственного интеллекта (ИИ) для обобщения и анализа данных из различных научных областей может быть полезным для познания исторической истины. ИИ может помочь обрабатывать большие объёмы данных, находить связи и закономерности, а также выявлять скрытые паттерны и тренды, которые могут быть полезными для исторического исследования.
Например, ИИ может использоваться для анализа и сопоставления исторических документов, архивов, летописей и других источников, чтобы выявить общие тенденции, события и влияния. Также ИИ может помочь в обработке и анализе данных из различных научных дисциплин, таких как математика и физика, чтобы выявить и проследить их влияние на исторические события и процессы.
Однако стоит отметить, что использование ИИ в историческом исследовании необходимо проводить с осторожностью. Историческая истина часто зависит от контекста, интерпретации и множества факторов, которые могут быть сложно учесть для ИИ. Поэтому ИИ следует рассматривать как инструмент, который помогает исследователям получать новые инсайты и гипотезы, но окончательные выводы всегда должны быть подтверждены и проверены человеком.
Естественно возникает ряд вопросов. Например, насколько истины данные, которые выдаёт ИИ (GPT) в ответах на вопросы.
На этот вопрос ИИ сам даёт ответ: “GPT (Generative Pre-trained Transformer) – это модель искусственного интеллекта, которая основана на глубоком обучении и предназначена для генерации текста. Она обучается на большом объёме текстовых данных и может генерировать связные и семантически правильные ответы на вопросы. Однако, несмотря на свою мощь и эффективность, GPT не обязательно всегда выдаёт абсолютно точные или полностью достоверные данные. Это связано с тем, что GPT работает на основе вероятностной модели, которая ориентирована на вероятность появления определённого текста на основе предоставленной ей информации. Процесс обучения GPT осуществляется на основе статистических связей и паттернов , найденных в текстовых данных, и, хотя модель старается генерировать правдоподобные ответы, иногда она может создавать содержимое, которое не является истинным или точным. Кроме того, GPT не способен настраивать своё обучение на основе новой информации или проверять достоверность выдаваемых данных. Поэтому, при использовании ответов GPT или любой другой подобной модели следует подходить с некоторой осторожностью и всегда проверять полученную информацию с помощью надёжных источников или экспертов в соответствующей области.”