Миниатюрная версия реальности
В каких моделях мира искусственный интеллект учится познавать действительность
Искусственный интеллект пока не умеет думать, как человек. Но модели мира могут это изменить — и такой прорыв ожидают исследователи-визионеры. Разбираемся, когда может случиться фундаментальный сдвиг в том, как машины понимают реальность.
Видео, которые сегодня генерируют нейросети, часто выглядят неестественными. Кошка сбрасывает чашку со стола — и та почему-то летит вверх. Или животное может спокойно пройти сквозь столешницу. Все дело в том, что современные модели генеративного ИИ, которые обучались на всех знаниях мира, пока не понимают элементарных законов физики.
У каждого человека есть своя модель мира в голове. Мы знаем, что если уронить чашку, она разобьется, а если толкнуть дверь, она откроется. Эти сценарии проигрываются мысленно — как будто внутри нас есть маленький симулятор реальности.
Сейчас гиганты вроде OpenAI и Google DeepMind пытаются создать такие системы внутри нейросетей. Представьте модель мира как игрушечный глобус внутри компьютера — миниатюрную версию реальности. ИИ сможет «покрутить» этот глобус, проверить разные сценарии и только потом действовать в настоящем мире. Ведущие исследователи-визионеры сходятся в одном: без моделей мира не создать по-настоящему умных систем ИИ. И за этим термином скрывается, возможно, самый важный прорыв в искусственном интеллекте со времен появления LLM — больших языковых моделей.
От философии к железу
Идею модели мира сформулировал шотландский психолог Кеннет Крейк в 1943 году — за 13 лет до появления термина «искусственный интеллект». Если организм носит в голове «маленькую копию» внешнего мира, писал Крейк, то он может проигрывать разные сценарии, выбирать лучший, действуя при этом безопасно для себя.