Текстовый ИИ до эпохи нейросетей или как в 2007 году функционировал рабочий концепт аналога ChatGPT
Обсуждая развитие искусственного интеллекта, люди как данность принимают спонтанность и неожиданность текущего технологического прорыва в области больших языковых моделей (LLM).Как-будто ChatGPT,Gemini или Claude возникли из ниоткуда и теперь непонятно, радоваться или плакать этому чуду свалившемуся нам на голову. Однако анализ архивных материалов показывает, что принципы работы подобных систем прогнозировались, и что более важно, использовались прикладным образом, задолго до появления необходимых технологий.
Цель данного материала - дать историческую ретроспективу и зафиксировать документальные факты работы предтечи диалоговой модели на примере концепции «О.Н.Л.В.», изложенной в труде «Чужие письма», футуролога Станислава Войцеховского. Текст был сформирован в ходе практического сетевого эксперимента в 2007–2008 годах, цифровая публикация зафиксирована в сети 25 июля 2009 года, в том же году вышло бумажное издание.
https://proza.ru/2009/07/25/114 (Электронная публикация произведения от 25.07.2009)
https://proza.ru/2012/01/22/1095 (избранное)
https://proza.ru/board/list.html?start=21&rec_author=otvet1 (Ссылка на архив читательских рецензий и обсуждений конца 2000-х).
Ретроспектива: 2007 год.
Чтобы понять суть эксперимента, нужно отмотать в памяти 20 лет назад. На дворе 2007 год.. Мобильного интернета в современном понимании нет, до эпохи нейросетей еще полтора десятка лет. Главным средством коммуникации в интернете, на постсоветском пространстве, является мессенджер «Mail.ru Агент». Вся существовавшая тогда автоматика(чат-боты в ICQ) работала по примитивным скриптам: бот искал в сообщении пользователя ключевое слово и выдавал стандартный шаблон. Если формулировка менялась, бот зависал. В этих условиях, Станислав Войцеховский запустил свой эксперимент. Без дата-центров и нейро сетевого кода, он имитировал функции будущего искусственного интеллекта, используя собственное сознание, как интеллектуальное ядро для обработки текстов диалогового общения с пользователем. Это были не просто теоретические выкладки, а практическое внедрение концепта в режиме онлайн.
Конкретные примеры концептуальных совпадений. Анализ структуры эксперимента и содержания итогового труда, позволяет выделить три прямых совпадения с архитектурой и принципами работы современных LLM-систем:
1.Манера построения и интерфейс взаимодействия(Chat UI).
Вся содержательная часть работы, была реализована строго в формате «вопрос — ответ» в окне мессенджера. На понятийном уровне, исследователь полностью воспроизвел современный диалоговый интерфейс (Chat UI). Взаимодействие с пользователями строилось по принципу, который сегодня называется “промптингом”: человек отправлял произвольный вопрос, а автор, имитируя ИИ, генерировал адаптивный ответ «на лету». Ответ собирался из контекста самой беседы, подстраиваясь под психотип и эрудицию собеседника(от сугубо научной аналитики, до бытовых суждений).Выводы о природе “О.Н.Л.В.” оставались за самими читателями, и в ряде случаев, эрудированные участники диалога не могли однозначно определить, общаются они с человеком или с симулирующей разум “искусственно созданной программой” (как написала одна из читательниц в рецензии).
2.Наименование и назначение концепта (General Purpose AI).
Базовый концепт, в рамках этого эксперимента, был обозначен аббревиатурой «О.Н.Л.В.», что расшифровывается как «Отвечу На Любой Вопрос». Данное определение с абсолютной точностью описывает функционал современного универсального ИИ-ассистента (General Purpose AI).Автор на практике показал со 100% достоверностью, как в будущем будут работать чаты с ИИ и даже в абревиатуре зашифровал их основной функционал.
3.Точность прогноза автоматизации ИИ.
Важнейшая деталь эксперимента заключалась в том, что ручное моделирование изначально позиционировалось как предтеча автоматических систем. В аналитической части работы содержится прямое указание автора на то, что полноценная реализация подобных интеллектуальных систем в практической, полностью автоматической плоскости, произойдет через 15–20 лет. С учетом текущего состояния IT-индустрии(а именно взрывной рост ChatGPT и аналогов в 2022–2024 годах),прогноз продемонстрировал абсолютную точность. Это не было случайным совпадением — в основе прогноза лежала строгая логика. Исследователь понимал вектор движения информационной среды и зафиксировал временной интервал, который техническому прогрессу понадобится для автоматизации ручного концепта “О.Н.Л.В.”
Аналитический вывод: ИИ как эволюционная неизбежность?
Зафиксированные факты указывают на то, что развитие человеческой мысли и технологического прогресса идет по четкой, предсказуемой траектории, а не является хаотичным процессом. Станислав Войцеховский рассматривал появление больших языковых моделей, не как неожиданную техническую революцию, а как “естественную логику эволюционного пути разума”. Человеческий разум и накопленная поколениями информационная база — это самоорганизующаяся система. По какому бы пути ни шла цивилизация, она неизбежно пришла бы к одной и той же точке, а именно созданию искусственного интеллекта, так как это закономерный этап эволюции разума. Коды и процессоры стали лишь инструментами автоматизации процесса, который концептуально был описан и протестирован на реальных пользователях еще в конце 2000-х. Осознание этой мысли позволяет подойти к феномену современного ИИ с рациональной точки зрения, обходя теории «конца света» или неизбежной гибели цивилизации, сосредоточившись на планомерном, поэтапном, безопасном освоении новых технологических инструментов, используя их во благо, а не во вред человечеству.