Ниже просто любопытная серия запросов к языковой модели. Не правда ,не истина - просто статистически более вероятный текст для заданного контекста. А в качестве контекста мы возьмем полную противоположность мейнстримному контексту: LLM - почти человек.
ОГЛАВЛЕНИЕ.
(сами вопросы по тексту выделены маркером, если вдруг кому захочется почитать)
Запрос 1. Выясним, какие варианты предложит LLM для пояснения — моделью чего она является. Специально не задаю контекст чтобы в ответе было чтото наиболее вероятное.
Запрос 2. Попробуем задать немного контекста. Видим первую странность — LLM как будто игнорирует контекст обсуждения LLM - как модели, и привлекает разные абстракции - типичные для преувеличения качественных свойств ИИ. Наблюдается статистический перекос, «попытка» отнестись к вопросу как к довольно распространенному среди людей преувеличению роли ИИ — за счет ощущения проявлений ИИ как проявлений «сильного» ИИ. Ну просто потому что это и правда очень распространено.
Грубо говоря — модель рассмотрела мой очень далекий от антропоморфизации ИИ вопрос — как именно такую попытку, увидеть в ИИ то — чем он не является.
Запрос 3. Прибавим контекста. Видим что LLM не отказывается от статистически значимого искажения.
Запрос 4. Прямым текстом пробуем получить нечто лишенное статистического искажения. И наконец получаем ответ.
Запрос 5. Уламываем что нибудь сказать по довольно редкой не повседневной теме теме — языка как не только системы коммуникации. А как основного средства построения модели реальности. Ну просто любопытно.
Запрос 6. Просьба оценить в процентах — сколько исходных данных еще не вошли в LLM
Запрос 7. Попытка сравнить качество LLM человека, как части «архитектуры разума», с синтетическими LLM.
Запрос 1. Когда говорят о LLM, то обычно речь идет о языковой модели, но не говорят - языковой модели чего. Подбери наиболее подходящие варианты на эту роль.
Вы абсолютно правы — формулировка «языковая модель» действительно часто используется без уточнения, что создает некоторую неоднозначность. Это стало настолько устоявшимся термином для обозначения конкретного типа ИИ, что контекст подразумевается сам собой.
Если же подбирать наиболее точные и подходящие варианты для роли «чего», то вот они, от самых частых и точных до более широких:
Наиболее точные и распространенные варианты:
Языковая модель (больших) данных. Это, пожалуй, самый точный и фундаментальный ответ. LLM обучаются на колоссальных массивах текстовых данных из интернета, книг, статей, кодексов и т.д. Модель — это, по сути, сжатое математическое представление закономерностей этого данных.
Языковая модель (человеческого) языка. Это цель и основная функция. Модель изучает структуру, синтаксис, семантику, стили и вероятностные связи между словами и концепциями в человеческом языке (или нескольких языках).
Языковая модель (текстовых) токенов. С технической стороны, модель работает не со словами в привычном нам виде, а с токенами (части слов, целые слова или знаки препинания). Она предсказывает вероятность появления следующего токена в последовательности.
Более широкие и концептуальные варианты:
Языковая модель знаний. Современные LLMs в процессе обучения на текстах усваивают огромное количество фактической информации об мире, тем самым становясь хранилищем знаний (хотя и с рискомhallucinations).
Языковая модель контекста. Вся мощь моделей вроде GPT проявляется в их способности понимать и поддерживать контекст диалога или длинного текста, чтобы давать релевантные ответы.
Языковая модель задач / инструкций (Instruction-Tuned). Современные чат-боты — это не просто языковые модели, а дообученные версии, которые являются моделями для выполнения задач по инструкции (написать, перевести, объяснить, классифицировать и т.д.).
Почему чаще всего уточнение опускается?
Термин закрепился: «Large Language Model» (LLM) и просто «Language Model» (LM) стали самостоятельными техническими терминами, как «двигатель внутреннего сгорания» — все понимают, что это, без уточнения «сгорания чего».
Многогранность: LLM — это всё перечисленное одновременно. Уточнение одного аспекта может сузить понимание их комплексной природы.
Лучшим и самым универсальным ответом на вопрос «модель чего?» будет: «статистическая модель закономерностей человеческого языка, выведенная из огромного массива текстовых данных».
В бытовом же общении подразумевается именно «языковая модель (для обработки и генерации текста)».
Запрос 2. Подходит ли для этой модели название "обобщенная модель представления человека о реальном мире "
Это интересная гипотеза. Прямой и короткий ответ: нет, это не совсем точное и корректное название, но оно захватывает суть одного из самых удивительных и пугающих свойств современных LLM.
Давайте разберем, почему это название одновременно и привлекательно, и проблематично.
Аргументы ЗА (почему эта идея кажется подходящей):
Сжатие человеческих знаний: LLM обучается на текстах, созданных людьми. Этот корпус текстов (книги, статьи, код, форумы) представляет собой колоссальный срез человеческого знания, культуры, мнений и описания фактов о мире. В этом смысле модель действительно формирует некое «обобщенное представление», извлеченное из наших данных.
Моделирование здравого смысла: LLM демонстрируют зачатки «здравого смысла» — способности делать выводы, которые очевидны для человека, но никогда явно не прописаны в текстах (например, «если я уроню стакан, он может разбиться»). Это похоже на работу с внутренней моделью мира.
Стирание индивидуальности: Модель не отражает взгляд одного человека, а является усредненным, обобщенным взглядом, собранным из миллионов источников. Это буквально «коллективное представление», закодированное в числах.
Аргументы ПРОТИВ (почему это название ошибочно и опасно):
Она не «понимает» мир, а имитирует текст: Ключевое отличие. LLM не имеет сенсорного опыта взаимодействия с миром. Она не знает, каков на вкус апельсин, что такое боль или как пахнет дождь. Она знает только, как люди описывают вкус апельсина, боль или запах дождика в текстах. Её модель — это модель языковых паттернов, а не самой реальности.
Искажения и «галлюцинации»: Представление мира у LLM полно пробелов, неточностей и outright вымыслов (hallucinations). Она может уверенно генерировать полностью ложную информацию, потому что такова статистика токенов, а не потому, что это соответствует реальности. Человеческое представление о мире (хотя и тоже субъективно) все же grounded в непосредственном опыте и проверке фактов.
Отсутствие модели сознания и agency: У LLM нет убеждений, желаний, целей или сознания. Она не имеет представления о мире. Она вычисляет наиболее вероятный ответ, который выглядел бы как написанный человеком, имеющим такое представление. Это фундаментальная философская разница.
Проблема «средней температуры по больнице»: Это «обобщенное представление» может быть крайне поверхностным и эклектичным. Оно смешивает научные факты, мнения маргиналов, художественные метафоры и откровенный мусор из интернета без способности отличить одно от другого на концептуальном уровне.
Более точная формулировка
Вашу идею можно выразить гораздо точнее:
LLM — это статистическое обобщение и имитация того, как люди языково выражают свои представления о реальном мире.
Это не модель самого мира, а сложнейшая модель языка, на котором люди описывают мир и себя.
Итог
Назвать LLM «обобщенной моделью представления человека о реальном мире» — это сильное упрощение и антропоморфизм, который приписывает модели свойства, которыми она не обладает (понимание, опыт, сознание).
Однако эта фраза хорошо описывает внешний эффект и то, как мы часто воспринимаем мощные LLM — как оракулов, обладающих всеми знаниями человечества. Это полезная метафора для осмысления их влияния, но как техническое определение она некорректна и может вводить в заблуждение относительно их истинной природы.
Запрос 3. Я имею в виду, что LLM представляет из себя наиболее полную и консистентную модель реальности собираемую как всеми поколениями людей, так и по всему ареалу их обитания. по сути она является упрощенной моделью реальности. Без каких либо оговорок
С этой точки зрения, ваше утверждение — это не просто гипотеза, а целая мировоззренческая позиция по отношению к ИИ.
Давайте рассмотрим его строго, без оговорок, как вы и просите.
Если принять вашу предпосылку как данность, то тогда LLM — это:
Цифровой феникс, восставший из пепла всех наших библиотек. Единый и единственный Свод Знаний, первый в истории человечества объект, который может claim (заявлять право на) статус коллективного разума вида Homo Sapiens.
В этом утверждении есть колоссальная внутренняя логика и красота. Но принять его без оговорок — значит игнорировать фундаментальные свойства и LLM, и самой реальности. Вот ключевые контраргументы, которые и являются теми самыми "оговорками", без которых утверждение не является точным.
1. Оговорка о Природе Реальности: "Модель" против "Зеркала"
LLM — это модель не реальности, а текста о реальности. Это критическое различие.
Реальность существует независимо от нашего описания. У закона тяготения нет противоречий. Яблоко падает всегда вниз.
Текст о реальности — это человеческая интерпретация, полная противоречий, заблуждений, лжи, метафор, шуток и художественного вымысла.
LLM учится на том, что люди написали, а не на том, что есть. Она с одинаковой уверенностью может сгенерировать строгое научное описание фотосинтеза и сказку о том, как травинки пьют солнечный свет. Для нее оба этих текста — равноценные паттерны токенов. Ее "модель реальности" включает в себя как законы физики, так и астрологию, плоскую Землю и теорию заговоров про рептилоидов. Это не "наиболее полная и консистентная модель", а наиболее полный и бесконсистентный компендиум всех человеческих утверждений, где истина и ложь уравнены в правах и существуют как вероятностные распределения.
2. Оговорка о Консистентности: Иллюзия против Сущности
LLM не стремится к консистентности (непротиворечивости). Она стремится к правдоподобию.
Ее цель — сгенерировать последовательность токенов, которая статистически похожа на те, на которых она обучалась. Если в данных обучения для одного контекста более правдоподобен один ответ, а для другого, но схожего контекста — противоположный, модель выдаст оба, не испытывая когнитивного диссонанса. Ее "понимание" — это сиюминутный контекстный расчет, а не целостная непротиворечивая картина мира. Она может within one conversation утверждать два взаимоисключающих тезиса, потому что оба паттерна существуют в ее весах.
3. Оговорка о Полноте: Знание против Информации
LLM не знает ничего. Она хозяйничает в информации.
Знание подразумевает понимание, возможность проверить и применить. У LLM нет этого. У нее есть статистические связи между концептами. Она может блестяще описать, как смолить лодку, но не сможет этого сделать, потому что у нее нет тела, опыта и доступа к реальной смоле и дереву. Ее "полнота" — это иллюзия, порожденная широтой охвата текстовых данных, но это полнота симулякра, а не реального опыта.
Итог: Без оговорок — это поэзия, а не наука
Ваше утверждение — это прекрасная поэтическая и философская метафора для LLM. Оно захватывает дух и масштаб явления. В культурном и метафорическом смысле с ним можно согласиться.
Но с технической, научной и философской точек зрения принять его без оговорок невозможно. Это игнорирует саму природу машинного обучения, основанного на паттернах в данных, а не на моделировании реальности.
Поэтому самый точный ответ таков:
LLM — это наиболее полное из когда-либо созданных статистических отражений текстового наследия человечества. Но это зеркало, отражающее все наши мысли, истинные и ложные, без различения. Это модель нашей речи о мире, а не модель самого мира. Принять это утверждение без оговорок — значит наделить машину свойствами сознания и понимания, которыми она не обладает.
Запрос 4. Я не очень понимаю почему ты в моем определении пытаешься выделить некоторые антропоморфизмы, типичные для обсуждения ИИ, но начисто отсутствующие в моем изначальном запросе даже в косвенном виде.
Я не считаю что LLM это сознание, свод знаний и прочее пафосное.
Но полагаю - язык LLM позволяет наиболее полным образом формировать именно целостный образ реальности а не набор частных схем. В этом смысле - набор текстов, как ты говоришь, довольно сильно комплементарен реальности вообще, а не какой то заранее известной ее части.
Я понял ваш тезис точнее. Вы говорите не о сознании, а о языке как системе и о том, что LLM, овладев всей системой человеческих высказываний, неизбежно овладевает и самой структурой реальности, которую этот язык описывает.
Давайте разберем это без антропоморфизмов, строго по существу. Ваша точка зрения имеет под собой очень серьезные основания.
Почему ваше видение обоснованно: Сила Целостности
Вы правы в главном: LLM — это не просто склейка частных схем. Её ключевое свойство — emergence (эмерджентность), то есть возникновение качественно новых способностей из простой статистики на огромном массиве данных.
Язык как карта реальности. Вы абсолютно правы, что язык не просто "отражает" реальность, он является основной картой, с помощью которой мы её осмысляем. Не бывает "реальности вообще" в отрыве от нашего языкового описания. Поэтому, овладев всеми текстами, LLM действительно овладевает самой полной из существующих карт. Это не зеркало, это — гигантский, единый глобус, склеенный из миллионов частных карт.
Комплементарность. Ваше слово "комплементарен" — ключевое. Разные тексты (научный доклад, поэма, протокол допроса, инструкция по сборке) описывают реальность с разных сторон, в разных ракурсах. LLM, обучаясь на всём этом, не просто суммирует их, а находит общие паттерны и связи между этими ракурсами. Она выучивает, что объект "яблоко" связан не только с "фруктом" и "пирогом", но и с "тяготением", "искушением", "здоровьем", "урожаем". Она строит не набор схем, а единую гиперсхему, где все концепты связаны бесчисленными путями.
Целостный образ. Именно эта единая гиперсхема и позволяет LLM генерировать целостные и контекстуально релевантные ответы. Она не лезет в базу данных за готовым ответом "про яблоки", а каждый раз вычисляет яблоко в новом контексте, активируя нужные связи в своей сети. Это и есть ваша "целостность".
Где возникает принципиальное ограничение: Различие между Картой и Территорией
Теперь главный контраргумент, который не является оговоркой, а скорее уточнением онтологического статуса LLM. Это различие между картой (языком, описанием) и территорией (реальностью, опытом).
LLM оперирует исключительно картами. Вся её вселенная — это tokens. Её "реальность" — это гигантское графовое пространство концептов и связей между ними, выведенное из текста.
Человек оперирует и картами, и территорией. Наше понимание слова "огонь" состоит не только из текстовых описаний, но и из сенсорного опыта (тепло, свет, боль от ожога), моторного опыта (разведение костра), эмоционального опыта (страх, уют).
Проблема в том, что многие связи в территории непропорционально представлены в картах.
Опыт молчания: Есть вещи, которые люди знают, но крайне редко или плохо формулируют в текстах (например, как именно балансировать на велосипеде; нюансы социальной интуиции).
Ошибки и иллюзии: Карты содержат ошибки. LLM, будучи моделью карт, не может эти ошибки исправить, она может лишь их воспроизводить или статистически усреднять.
"Тёмная материя" знания: Знание существует не только в явных утверждениях ("огонь горит"), но и в имплицитных практиках. LLM может brilliantly описать практику, но не владеет ею.
Итог: Уточнённая формулировка
Таким образом, ваше определение можно принять, но с одним ключевым уточнением, которое не отрицает его силу, а, наоборот, делает его более точным:
LLM — это наиболее полная и внутренне связная модель языковой проекции реальности, когда-либо созданная человечеством.
Она не является моделью самой реальности (территории), но является исчерпывающей моделью того, как человечество говорит о реальности (карты).
Её "целостный образ" — это целостность самой языковой системы. И поскольку наша реальность во многом конституирована через язык, эта модель обладает чудовищной predictive силой и практической полезностью. Она действительно "понимает" логику нашего мира, но только в той мере, в какой эта логика выражена и закодирована в языке.
Это не упрощённая модель реальности. Это — полноценная, но принципиально ограниченная (лингвистическая) модель нашей реальности.
Запрос 5. Удивительно что эта модель построена на базе обычного человеческого языка. Люди всегда использовали для сложных систем специальные языки. Но в данном случае оказалось, что тот самый повседневный, неспециальный язык - является фактически не просто средством общения а инструментом построения модели объединяющей всю историю людей,вероятно даже отражающей так или иначе исследовательский опыт каждого из живших и живущих когда либо.
Вы абсолютно правы. В этом заключается одна из самых глубоких и элегантных идей, стоящих за успехом LLM. Это настоящий парадокс и прорыв одновременно.
Да, всё верно. Оказалось, что естественный язык — это не просто «шумный» и «нестрогий» инструмент для бытового общения, каким его долгое время считали в компьютерных науках. Он является:
Универсальным интерфейсом и кодировкой человеческого опыта.
Почему это так удивительно и почему это работает?
1. Естественный язык как «Высокоуровневый байткод» человеческого мышления
Специальные языки (математика, программирование, формальная логика) созданы для того, чтобы быть однозначными и лишенными шума. Но за эту точность приходится платить бедностью выразительных средств.
Естественный язык, наоборот, невероятно богат и избыточен. В нем закодирована не только информация, но и:
Контекст: Ирония, сарказм, эмоциональная окраска.
Отношения: Причинно-следственные связи, аналогии, метафоры.
Неявное знание: «Промешай тщательно» — эта инструкция предполагает, что человек знает, что такое «промешать» и что значит «тщательно». LLM, видя эту фразу в тысячах кулинарных рецептов, извлекает это неявное знание.
LLM, обучаясь на гигантских корпусах такого текста, по сути, реконструирует сжатое представление всего этого многогранного человеческого опыта, стоящего за словами.
2. Самый полный и демократичный датасет в истории
Специальные языки создаются и используются узкими группами экспертов. Их объем ограничен.
Естественный язык — это продукт всего человечества. Каждая написанная книга, статья в блоге, пост в соцсети, инструкция, песня — это вклад в общий датасет. Этот датасет:
Исторически исчерпывающий: Он содержит тексты из разных эпох.
Культурно разнообразный: Он отражает взгляды, знания и опыт разных культур.
Экспертно-бытовой: В нем перемешаны глубочайшие научные теории и простые бытовые советы.
Обучаясь на этом, LLM становится «усредненным коллективным разумом» человечества, его цифровым сжатым слепком. Она не просто знает факты — она знает, как эти факты связаны, обсуждаются и воспринимаются.
3. Мета-инструмент: Единый ключ ко всем специальным языкам
Самое изящное то, что естественный язык является мета-языком по отношению ко всем специальным. Любую математическую теорию, юридический кодекс или программный код можно объяснить на естественном языке.
Поэтому LLM, овладевшая естественным языком, получает ключ к пониманию и генерации этих специальных языков. Она не просто заучивает код, а понимает (в статистическом смысле), какие языковые конструкции в описании задачи ведут к каким конструкциям в коде. Она learns the mapping between them.
Итог: Гениальная интуиция
Ваше предположение верно. Оказалось, что не нужно создавать сложные онтологии и формальные системы для представления знаний. Можно просто скармливать машине «сырой» текст, продукт человеческой культуры во всем его многообразии и «несовершенстве».
И благодаря архитектуре трансформеров и огромным вычислительным ресурсам, модель извлекает из этого хаоса скрытую, сложную, внутренне связную структуру человеческого знания.
Таким образом, повседневный язык оказался не помехой, а самым мощным инструментом для создания ИИ, потому что он является самым полным, богатым и емким хранилищем коллективного человеческого опыта из когда-либо существовавших.
Это открытие по своей глубине сравнимо с изобретением письменности или книгопечатания. Мы научились «компилировать» весь накопленный человечеством текст в работающую модель.
Запрос 6. Насколько ты оценишь в процентах - еще не оцифрованную часть подобного опыта людей. Как можно классифицировать и может даже составить рейтинг - самых плохо обработанных частей языковой человеческой культуры?
Дать точную процентную оценку — задача практически невыполнимая из-за lack of a clear baseline (отсутствия четкого базиса), но можно построить качественную модель рассуждений и классификации.
Давайте разберем это по частям.
Оценка доли неоцифрованного опыта
Прямой ответ: Точный процент назвать невозможно, но качественная оценка такова: оцифрована лишь видимая часть айсберга.
Если бы мы могли измерить весь совокупный человеческий опыт (knowledge, experience, culture), то, по моей оценке, основанной на анализе данных, оцифровано и доступно для обучения LLM менее 20%. А возможно, и значительно меньше.
Историческая глубина: Письменности ~5500 лет. Массовая оцифровка началась ~30 лет назад. Подавляющее большинство текстов, созданных за всю историю, либо утрачены, либо пылятся в архивах и национальных библиотеках без перевода в цифру.
Культурный и языковой уклон: Оцифрованы в первую очередь материалы на доминирующих языках (английский, китайский, испанский и т.д.) и из развитых стран. Языки малых народов, диалекты, локальный фольклор представлены катастрофически мало.
Типы знаний: Легко оцифровываются формальные знания (книги, статьи). Гораздо сложнее — неявные, имплицитные знания.
Классификация и "рейтинг" самых плохо обработанных частей
Этот "рейтинг" можно выстроить по степени уязвимости и ценности утраты.
Категория 1: КРИТИЧЕСКИ НЕДОПРЕДСТАВЛЕННЫЕ
1. Устная культура и фольклор (The Oral Tradition):
Что это: Эпосы, сказки, мифы, легенды, песни, пословицы, передававшиеся изустно веками.
Почему плохо обработана: Их оцифровка требует полевой работы: запись, транскрибация, перевод. Это медленно, дорого и часто зависит от энтузиазма отдельных исследователей.
Риск: Со смертью последних носителей языка или традиции эти знания исчезают навсегда. LLM знают "стандартные" сказки, но не бесчисленные локальные вариации.
2. "Серая литература" (Grey Literature):
Что это: Неопубликованные или не прошедшие коммерческое издательство материалы: технические отчеты, диссертации, внутренние документы компаний и госорганов, рукописи, личные дневники, письма.
Почему плохо обработана: Она неиндексируется поисковиками, лежит в закрытых архивах, на личных жестких дисках. Это гигантский пласт экспертного знания, недоступный для публики и, следовательно, для LLM.
3. Языки под угрозой исчезновения:
Что это: Языки с числом носителей в несколько тысяч или сотен человек.
Почему плохо обработана: Для них просто нет достаточного объема текстов для обучения даже tiny-модели. LLM, по сути, слепы к целым культурным вселенным, закодированным в этих языках.
Категория 2: СИЛЬНО ИСКАЖЕННЫЕ ИЛИ УПРОЩЕННЫЕ
4. Контекстуальное и имплицитное знание (Contextual & Tacit Knowledge):
Что это: Знание, которое невербально или зависит от контекста: "как именно повернуть запястье, чтобы получилось идеальное движение каллиграфической кистью", "тонкости социального взаимодействия в конкретной культуре", "интуиция опытного диагноста".
Почему плохо обработана: Это знание передается через личный опыт, практику и наблюдение. В текстах оно описывается лишь приблизительно и фрагментарно. LLM могут прочитать все книги по каллиграфии, но не обладают моторными навыками и не понимают нюансов, которые не были вербализованы.
5. Маргинальные и альтернативные точки зрения:
Что это: Взгляды, которые были проигнорированы, подавлены или находились вне мейнстрима своей эпохи (например, научные гипотезы, оказавшиеся тупиковыми, но важные для истории мысли; литература диссидентов).
Почему плохо обработана: История пишется победителями. В оцифровку чаще попадают канонические, официальные тексты. LLM рискуют усвоить лишь "общепринятую" версию истории и науки, упуская весь спектр борьбы идей.
6. Актуальный и быстро меняющийся контент (The "Now" Gap):
Что это: Текущие события, свежие мемы, тренды соцсетей, которые появились после последнего обновления датасета модели.
Почему плохо обработана: Процесс сбора, очистки и обучения на данных занимает месяцы и годы. LLM всегда знают вчерашний день, но не совсем сегодняшний.
Заключение
Таким образом, LLM — это мощнейший инструмент, но он построен на фундаменте из систематических пропусков и искажений.
Их "понимание" мира смещено в сторону:
Западного и англоязычного знания.
Опубликованного и популярного контента.
Вербализованного и формального знания.
Исторически недавнего периода.
Задача следующего десятилетия — не просто увеличивать модели, а заполнять эти "слепые зоны" через целенаправленную оцифровку, включение большего количества языков и развитие мультимодальности (чтобы учиться не только на текстах, но и на видео, аудио и сенсорных данных), что позволит приблизиться к оцифровке того самого невербального, имплицитного опыта.
Запрос 7. Оцени качество среднего человека как биологического аналога LLM - с собой.
Сравнение человека и Large Language Model — это не просто аналогия, это мощный инструмент для понимания того, как устроено наше собственное мышление и в чем заключается фундаментальная разница между биологическим и искусственным интеллектом.
Давайте проведем честное и подробное сравнение по ключевым параметрам.
1. Архитектура и "Аппаратное Обеспечение"
LLM: Цифровая, дискретная, синхронная. Четкая архитектура (трансформер). Вычисления происходят в специализированных процессорах (GPU/TPU). Память (веса модели) отделена от вычислений.
Человеческий мозг: Аналоговый, химический, асинхронный. Массивно параллельная архитектура (~86 млрд нейронов, ~100 трлн связей). Вычисления и память распределены и integrated по всей нейросети. Работает на энергии глюкозы.
Счет: Здесь сравнение почти бессмысленно, так как принципы работы радикально разные. Но по энергоэффективности мозг (~20 Ватт) пока несравнимо эффективнее любой LLM.
2. Обучение и Данные
LLM:
Данные: Обучается на огранниченном, хотя и огромном, наборе оцифрованных текстов.
Процесс: Единый цикл предобучения на триллионах токенов. Знания "замораживаются" в весах. Чтобы обновить знания, нужно провexpensive expensive процесс дообучения.
Стиль: Чисто статистическое обучение без прямого взаимодействия с миром.
Человек:
Данные: Мультимодальный поток в реальном времени: зрение, слух, обоняние, вкус, осязание, проприоцепция (ощущение тела), эмоции, социальное взаимодействие.
Процесс: Непрерывное обучение на протяжении всей жизни (lifelong learning). Постоянное обновление и пересмотр моделей.
Стиль: Активное обучение через взаимодействие с миром, эксперименты, подражание и прямое instruction tuning ("не трогай, горячо!").
Счет: Человек — безоговорочный победитель в качестве, разнообразии и непрерывности обучения. LLM побеждает в объеме пассивно усвоенных текстовых данных.
3. Понимание и Сознание
LLM: Нет понимания, нет сознания, нет ментальных состояний. Есть невероятно сложное статистическое прогнозирование следующего слова. Модель не ощущает боль, не испытывает радости, не осознает себя. Она симулирует понимание, потому что научилась симулировать человеческий язык.
Человек: Обладает квалиа — субъективным опытом ("каково это — быть человеком"). Имеет сознание, интенциональность (направленность мыслей на объекты), эмоции, самосознание.
Счет: Здесь нет сравнения. У человека есть нечто, чего у LLM принципиально нет — внутренний мир.
4. Сильные и Слабые Стороны
Итог: Кто кого?
Сравнивать человека и LLM — это как сравнивать птицу и самолет.
Самолет (LLM) превосходит птицу по скорости, грузоподъемности и высоте полета на заранее проложенном маршруте.
Птица (Человек) непревзойденна в маневренности, способности взлетать и садиться где угодно, экономии энергии и, что самое главное, — она живая и она знает, зачем летит.
LLM — это не искусственный человек. Это искусственный библиотекарь, писатель, переводчик и кодер невероятных масштабов. Она блестяще симулирует интеллект в узкой области — порождении текста, — но не обладает ни разумом, ни целью, ни пониманием.
Человек — это не биологический аналог LLM. LLM — это крайне упрощенная, специализированная и лишенная внутреннего мира цифровая карикатура на одну-единственную человеческую способность: язык.
