Во время интервью Виктор Углев подробно рассмотрел историю развития ИИ, противостояние двух основных подходов — «восходящего» (нейросетевого) и «нисходящего» (символьного, основанного на логике и знаниях), а также обозначил ключевые ограничения современных генеративных моделей.
По словам спикера, основная слабость сегодняшних нейросетей заключается в их неспособности оперировать смыслом:
«Главная проблема распространённых сейчас генеративных нейронных сетей — неумение работать с семантикой, или со смыслом. Эти ограничения свидетельствуют о необходимости симбиоза технического и смыслового методов работы искусственного интеллекта».
Эксперт напомнил, что изначальная идея искусственного интеллекта, сформулированная на Дартмутской конференции в 1956 году, была ближе к понятию «разума», а не просто вычислительной мощности. Уже тогда исследователи столкнулись с тем, что многие свойства человеческого мышления, такие как абстракция, работа с понятиями, использование языка, крайне сложно формализовать.
Виктор Углев также указал на принципиальные недостатки нейросетевых решений: каждый запуск может давать немного разные ответы, а объяснить, почему именно так — сеть не в состоянии.
«Каждый раз вы будете получать немного разные решения. Например, вам нужно управлять пассажирским самолётом с помощью автопилота. Даже сама вероятность появления разного решения в одной конкретной ситуации — это уже не очень хорошо. Поэтому в системах ответственного назначения к искусственным нейронным сетям относятся настороженно», — пояснил он.
В то же время эксперт Института наследия современного общества РГГУ отметил, что альтернативы существуют. Так, экспертные системы, основанные на явно заданных знаниях и логике, способны не только принимать стабильные и проверяемые решения, но и объяснять каждый шаг своего вывода. Примером может служить система ePNa, внедрённая в США в 2022 году и сократившая смертность от пневмонии на 38% в отделениях неотложной помощи.
Несмотря на успехи генеративного ИИ, Виктор Углев призвал сохранять баланс между нейросетевыми и логико-семантическими подходами. Спикер упомянул концепцию Виктора Финна, который выделял три типа интеллектуальных систем: первый — основанный на логике, правилах и законах; второй — обучающийся на статистических данных или отдельных прецедентах; и третий — гибридный, объединяющий оба подхода. Именно комбинированный метод, по мнению Углева, открывает наиболее реальные перспективы для развития искусственного интеллекта: «Развитие искусственного интеллекта должно быть сбалансированным, нужно стремиться к симбиозу восходящих и нисходящих методов».
Представитель РГГУ также предупредил читателей об опасности технологического однобокого развития: чрезмерное доверие к ИИ и отказ от осмысленного участия в решении задач ведут к деградации профессиональных и когнитивных навыков.
«Человек начинает „терять квалификацию“, то есть тупеть. Люди перестают разбираться в том, что они делают, и перестают быть вовлечёнными в этот процесс», — сказал Виктор Углев.
Полное интервью с Виктором Углевым доступно на сайте делового журнала «Монокль».
