Настолько же, насколько пропагандисты и популяризаторы уверенно утверждают о скором пришествии сильного ИИ, настолько же реальные инженеры и ученые, которые занимаются его разработкой, сдержанно и скептично относятся к его возможностям. И это при том, что именно они сделали возможным то, чем мы с удовольствием пользуемся.

Больше месяца назад я дал себе обещание читать по книге в месяц и начал с Яна Лекуна и его «Как учится машина» о концептуальных и математических основах работы современно ИИ, к которому Лекун имеет самое непосредственно отношение.

Наткнулся на фрагмент, который очень порадовал. Вы везде слышите, что GPT-модели буквально устроены как наш мозг, но любому адекватному специалисту понятно, что это не так. А тут это прямым текстом:

“В 1943 г. два американских кибернетика и нейробиолога Уоррен Мак-каллок и Уолтер Питтс предложили очень упрощенную математическую модель биологического нейрона — чуть ли даже не его карикатуру, по мнению некоторых. Этот «искусственный нейрон» вычислял взвешенную сумму чисел, представляющих активность восходящих нейронов. Если эта сумма меньше определенного порога, нейрон становился неактивным. Если, наоборот, сумма выше порога, нейрон активировался и производил серию импульсов, распространяющихся вдоль его аксона в направлении нижестоящих нейронов. Частота импульсов также выражалась определенным числом.”

Кстати, если уж копать эту тему, то концепций того, как действительно работает наш мозг, очень много. Несколько лет назад была интересная серия публикаций от Алексея Редозубова на Хабре. Вот его обобщающая статья с роликом, где он описывает волновую модель устройства мозга.

p.s. За апрель с Лекуном не уложился, продолжаю чтение.