Итак, меня затронуло про интеллект и модели. Согласен, что модели и умение их использовать – проявление интеллекта.
Но умение использовать модели – механическое, тренируемое проявление. Что же является проявлением «сырого» интеллекта, врожденного, как тактовая частота у процессора.
Это прокси-признаки объема нейросетки, количества связей в ней и способности переключаться. Я выделю два.
Индентификация паттернов
Мы все умеем отслеживать паттерны. Но если малолетний ребёнок может отследить очевидные – например отделить кубики от шаров, то более мощная нейросеть может одним выделять слабые паттерны, незаметные другим. Это может проявляться в таких вещах, как “разбираться в людях”, или возможности выделить тончайшие нюансы в еде или в музыке. На высочайшем уровне идентификация сложных/слабых паттернов может проявляться в способности объяснить словами то, что некоторые даже не различают, а другие различают – но не могут объяснить.
Пример: Оля – глава дизайна в Эквиде. Она интервьюирует дизайнеров, задавая вопросы о том, почему именно было принято то или иное эстетическое решение в интерфейсе. Не способные ответить не проходят интервью. Еще пример: как-то раз она, в задумчивости, рисовала на салфетке деревце. Я сказал: “как же здорово, уметь рисовать, я не умею совсем”. Она: Руслан, нарисовать дерево очень просто – надо лишь понять, как оно росло. С тех пор я могу рисовать деревья.
Широкие сети связей
Человек очень быстро связывает события и явления из совершенно разных областей жизни и делает точный вывод. Цепляет фрагменты знания за маааааленькие кусочки, которыми они соприкасаются.
Такие случаи легко идентифицировать, когда ты в диалоге обладаешь всеми фактами, а разговариваешь с кем-то, менее информированным. И тут, обгоняя тебя, они по коротким обрывкам в одно мгновение устанавливают верную картину. Есть еще слово “проницательность”. Я считаю это прокси-признаком того, что у человека есть возможность устанавливать связи между огромными массивами данных.
Кто-то менее интеллектуальный, возможно, смог бы сделать правильный вывод, если бы ему “активировали” под-массивы, явно указав на них, и попросив установить связь. Но не нашел бы без подсказок. Мощный супер-интеллект находит без подсказок, не потому, что знает где искать, а потому что он держит в зоне связей гигантский массив, не зная заранее, что 99.9999% этого массива совершенно нерелевантно, но огромной мощностью находя кусочки, которые складываются.
Еще один пример такой же “огромной и быстрой нейросети” – это, например, один мой друг, который, оказавшись на моей яхте впервые, в случае какой-то неисправности за мгновения может предложить решение починки, используя какие-то подручные предметы, совершенно для другого предназначенные, и которые он видел лишь мгновения. То есть сеть все это увидела, запомнила, и умудрилась связать вместе, несмотря на то, что предметы могли бы быть совершенно в других категориях, не “инструмент”, а сама предметная область является новой (яхта / вода)
Еще любопытно, что “мощность” нейросети и ее тренированность к структурированным подходам – совершенно разные вещи. Некоторые умнейшие люди вырастают совершенно без структуры, просто потому, что чистая “процессорная мощность” их мозга помогла им справляться с задачами там, где другим нужны структуры и системы. Но нехватка этих структур и систем может позже, при повышении уровня задач, вызывать у таких людей проблемы – там где, менее “умные” прекрасно справляются за счет более высокой организованности.
Меня восхищают такие люди – с диким, природным интеллектом, который можно тренировать, структурировать и выводить на новые уровни. Я люблю рост и меня вдохновляет потенциал роста. Когда я вижу огромную мощность, но по каким-то причинам, не проявившуюся еще полностью, мне всегда интересно дать человеку понимание, что он может гораздо больше.
Почему мне это интересно
