Искусственный интеллект и мозг: пять важных аналогий

Автор: Денис Аветисян

Новейшие достижения в области генеративного искусственного интеллекта открывают неожиданные перспективы для понимания работы человеческого мозга.

В статье рассматриваются параллели между генеративными моделями и принципами работы мозга, включая масштабируемые законы, моделирование мира и механизмы внимания, а также влияние квантования на эффективность нейронных сетей.

Несмотря на кажущуюся отдаленность, стремительное развитие генеративного искусственного интеллекта может предложить неожиданные ключи к пониманию работы человеческого мозга. В статье ‘From generative AI to the brain: five takeaways’ авторы анализируют, как основополагающие принципы, лежащие в основе современных генеративных моделей, могут быть релевантны для когнитивных нейронаук. Исследование выявляет пять конкретных областей — от моделирования мира до законов масштабирования нейронных сетей — в которых параллели с машинным обучением могут существенно расширить наше понимание мозговых процессов. Сможем ли мы, опираясь на достижения ИИ, создать более точные и полные модели когнитивной деятельности?

От предсказания к пониманию: эволюция языковых моделей

Первые языковые модели, такие как статистические анализаторы текста, демонстрировали впечатляющую способность предсказывать следующее слово в последовательности, что позволяло им генерировать связные тексты. Однако, эта “статистическая грамотность” не подразумевала реального понимания смысла. Модели оперировали лишь вероятностями появления слов, не формируя внутренних представлений о мире или контексте. По сути, они успешно имитировали языковые паттерны, не обладая способностью к логическим умозаключениям или адаптации к новым, незнакомым ситуациям, что ограничивало их применение за пределами узко определенных задач, связанных с обработкой текста.

Разработка “Мировых Моделей” знаменует собой переход от искусственного интеллекта, основанного на статистическом предсказании, к системам, способным формировать внутренние репрезентации окружающей среды. Вместо простого прогнозирования следующего слова или действия, такие модели стремятся создать комплексное, структурированное понимание мира, включающее объекты, их свойства и взаимосвязи. Это позволяет им не просто реагировать на текущие входные данные, но и планировать действия, предвидеть последствия и адаптироваться к новым ситуациям, демонстрируя повышенную устойчивость и обобщающую способность. В отличие от традиционных подходов, “Мировые Модели” позволяют агентам действовать в условиях неполной информации и неопределенности, что является ключевым шагом на пути к созданию по-настоящему интеллектуальных систем, способных к самостоятельному обучению и решению сложных задач.

В основе перехода к построению «мировых моделей» в искусственном интеллекте лежит концепция предиктивного кодирования, фундаментальный принцип работы мозга. Согласно этой теории, мозг не просто пассивно воспринимает сенсорные данные, а активно предсказывает их, постоянно формируя внутреннюю модель окружающего мира. Когда входящая информация не соответствует прогнозу, возникает «ошибка предсказания», которая используется для уточнения и улучшения этой внутренней модели. Таким образом, обучение происходит не через запоминание фактов, а через минимизацию ошибок предсказания, позволяя системе не только распознавать паттерны, но и понимать причинно-следственные связи и адаптироваться к новым ситуациям. Этот механизм, обнаруженный в нейробиологии, обеспечивает эффективную обработку информации и лежит в основе способности к обучению и адаптации, что и вдохновляет разработчиков ИИ на создание более совершенных и гибких систем.

Масштабирование и эффективность: рождение больших языковых моделей

Большие языковые модели (БЯМ) используют архитектуру Transformer и механизм самовнимания (self-attention) для обработки и генерации человеческого языка в беспрецедентном масштабе. Архитектура Transformer, в отличие от рекуррентных нейронных сетей, позволяет обрабатывать последовательности данных параллельно, значительно повышая скорость обучения и вывода. Механизм самовнимания позволяет модели учитывать взаимосвязи между всеми элементами входной последовательности, определяя важность каждого элемента при обработке. Это позволяет БЯМ эффективно улавливать контекст и генерировать более связный и релевантный текст, чем предыдущие поколения языковых моделей. Масштабирование размеров модели и обучающего набора данных приводит к экспоненциальному улучшению производительности и возможностей генерации.

Законы масштабирования нейронных сетей (Neural Scaling Laws) демонстрируют устойчивую зависимость производительности модели от увеличения её размера и объема обучающих данных. В частности, наблюдается, что отношение производительности двух моделей (A и B), $P(A)/P(A)+P(B)$, приблизительно равно отношению количества адаптируемых параметров этих моделей, $N(A)/N(A)+N(B)$. Это означает, что увеличение количества параметров в модели приводит к пропорциональному увеличению её производительности, при условии достаточного объема обучающих данных. Данная закономерность позволяет прогнозировать производительность моделей при увеличении их масштаба и оптимизировать процесс обучения.

Для эффективного развертывания больших языковых моделей необходимы методы оптимизации, такие как квантизация. Квантизация INT4 снижает объем данных, представляя веса и активации с использованием 4-битных целых чисел, что обеспечивает 16 возможных значений. Это уменьшение точности позволяет значительно сократить требования к памяти и вычислительным ресурсам, повышая эффективность развертывания и снижая задержки при инференсе, при этом сохраняя приемлемый уровень производительности модели.

От цепочки мыслей к сложным стратегиям: расширение возможностей рассуждений

Метод “Цепочки Мыслей” (Chain-of-Thought, CoT) позволяет языковым моделям (LLM) демонстрировать способности к рассуждению, которые ранее не проявлялись. Суть подхода заключается в том, что модель получает запрос, требующий не только ответа, но и подробного описания последовательности рассуждений, приведших к этому ответу. Иными словами, модель вынуждена “думать вслух”, объясняя каждый шаг логической цепочки. Это, в свою очередь, стимулирует модель к более глубокому анализу входных данных и формированию более обоснованных и точных ответов, поскольку она не просто выдает результат, а демонстрирует процесс его получения.

Метод “цепочки рассуждений” (Chain-of-Thought) неявно реализует принцип “информационного узкого места”. Это означает, что модель, генерируя промежуточные шаги рассуждений, вынуждена сжимать и отбирать наиболее релевантную информацию из входных данных. В процессе генерации этой цепочки, модель концентрируется на ключевых аспектах задачи, отбрасывая несущественные детали. Такое сжатие позволяет модели более эффективно представлять и обрабатывать сложные данные, снижая вычислительную нагрузку и улучшая обобщающую способность. По сути, модель строит внутреннее, сжатое представление проблемы, которое затем используется для получения окончательного ответа.

Метод “Chain-of-X” представляет собой развитие техники “Chain-of-Thought”, позволяющее моделям демонстрировать более сложные стратегии рассуждений. В отличие от базового “Chain-of-Thought”, который фокусируется на последовательном изложении шагов решения, “Chain-of-X” включает в себя различные вариации в процессе рассуждения, такие как генерация нескольких альтернативных путей решения, самокритику промежуточных результатов и использование внешних источников информации для проверки гипотез. Это достигается путем модификации запроса (prompt) с добавлением инструкций, направленных на стимулирование модели к проведению более глубокого анализа и рассмотрению различных точек зрения, что в конечном итоге повышает точность и надежность принимаемых решений.

Дообучение, особенно обучение с привлечением экспертов-людей (Human Supervised Fine-Tuning), является ключевым этапом улучшения производительности больших языковых моделей. Этот процесс предполагает использование размеченных данных, созданных или проверенных людьми, для корректировки весов модели. В отличие от предварительного обучения на больших объемах неструктурированного текста, дообучение позволяет модели лучше соответствовать конкретным задачам и критериям качества, определяемым человеком. Обучение с привлечением экспертов-людей особенно эффективно для задач, требующих высокой точности и соответствия человеческим предпочтениям, таких как суммирование текста, ответы на вопросы и генерация креативного контента. В результате дообучения повышается не только точность модели, но и ее способность генерировать более релевантные, полезные и безопасные ответы.

Сила внимания: от сверху вниз к снизу вверх и за их пределы

Механизмы внимания, как управляемые сверху вниз (Top-Down) так и поступающие снизу вверх (Bottom-Up), играют фундаментальную роль в оптимизации распределения вычислительных ресурсов. Вместо обработки всей входящей информации, эти механизмы позволяют системе избирательно концентрироваться на наиболее значимых элементах, отфильтровывая несущественные детали. Внимание «сверху вниз» основывается на текущих целях и ожиданиях, направляя обработку информации в соответствии с контекстом и предыдущим знаниями. В то же время, внимание «снизу вверх» активируется неожиданными или выделяющимися стимулами, заставляя систему переключать фокус на важные изменения в окружающей среде. Такая избирательность критически важна для эффективной обработки информации, особенно в условиях перегрузки данными, позволяя системам успешно справляться со сложными задачами и быстро адаптироваться к меняющимся обстоятельствам.

Архитектуры, такие как ‘Transformer’, зарекомендовали себя как мощный инструмент для обработки последовательных данных, благодаря механизмам внимания, позволяющим модели концентрироваться на наиболее значимых частях входной информации. Однако, несмотря на впечатляющие результаты, возможности ‘Transformer’ не являются исчерпывающими. Современные исследования направлены на интеграцию других подходов, таких как рекуррентные нейронные сети или графовые нейронные сети, для преодоления ограничений, связанных с обработкой длинных последовательностей и захватом сложных взаимосвязей между элементами данных. Комбинирование различных архитектур позволяет создавать гибридные модели, которые используют сильные стороны каждого подхода, что приводит к повышению эффективности и улучшению качества обработки информации. Например, добавление механизмов памяти или использование внешних баз знаний может существенно расширить возможности модели в задачах, требующих долгосрочного контекста и рассуждений.

Сети Хопфилда представляют собой перспективный подход к интеграции механизмов контент-адресуемой памяти в современные модели искусственного интеллекта. В отличие от традиционных систем, где информация извлекается по числовому адресу, контент-адресуемая память позволяет системе находить данные, основываясь на их содержании. Это достигается за счет организации памяти как ассоциативной сети, где каждый элемент хранит информацию о связи с другими элементами. Подобная организация позволяет модели не просто запоминать информацию, но и извлекать её, основываясь на неполных или зашумленных данных, имитируя процесс припоминания в человеческом мозге. Использование сетей Хопфилда может значительно улучшить способность модели к обобщению и адаптации, позволяя ей эффективно использовать прошлый опыт для решения новых задач и, потенциально, снизить вычислительные затраты, связанные с постоянным переобучением.

Эффективные механизмы внимания позволяют современным моделям имитировать функции рабочей памяти, временно сохраняя и обрабатывая информацию, необходимую для решения сложных задач. Этот процесс, однако, требует значительных вычислительных ресурсов: сложность обучения, обозначенная как $C$, растёт квадратично с увеличением количества адаптируемых параметров ($C \sim N^2$). Это означает, что по мере усложнения модели и увеличения её способности к запоминанию и обработке информации, потребность в вычислительной мощности возрастает экспоненциально, создавая серьёзные ограничения для масштабирования и применения в реальном времени. Исследования направлены на разработку более эффективных алгоритмов внимания, способных снизить вычислительную сложность без потери качества обработки информации, что является ключевым фактором для дальнейшего развития искусственного интеллекта.

В статье рассматривается любопытная параллель между генеративным искусственным интеллектом и принципами работы человеческого мозга. Авторы, по сути, пытаются экстраполировать достижения в области машинного обучения, такие как законы масштабирования нейронных сетей и механизмы самовнимания, на нейробиологические процессы. Это напоминает вечную гонку за упрощением — попытку создать элегантную теорию, которая объяснит сложность. Тим Бернерс-Ли однажды заметил: «Интернет не предназначен для сохранения информации. Он предназначен для изменения ею людей». В данном случае, «изменением» можно считать новые модели понимания мозга, но неизбежно, вместе с новыми возможностями, возникнет и новый уровень технического долга — вопросы интерпретации и проверки этих моделей. Документация к этим моделям, вероятно, будет представлять собой очередной миф, созданный менеджерами.

Что дальше?

Рассмотренные параллели между генеративными моделями и устройством мозга, безусловно, элегантны. Однако, стоит помнить: любая абстракция умирает от продакшена. Нейронные сети, пусть и впечатляющие в лабораторных условиях, рано или поздно столкнутся с непредсказуемостью реального мира, с данными, которые не укладываются в изящные математические модели. И тогда станет ясно, насколько глубоки эти параллели, а насколько — лишь красивая иллюзия.

Заманчиво видеть в масштабировании моделей и законах масштабирования нейронных сетей отголоски развития мозга. Но не стоит забывать, что мозг — это не просто оптимизированный алгоритм, а продукт эволюции, с её случайностями и компромиссами. Законы, работающие для генеративных сетей, могут оказаться неприменимыми, или, что вероятнее, потребуют значительной адаптации. В конечном счете, всё, что можно задеплоить, однажды упадёт.

Попытки квантовать сложные нейронные сети, снижая вычислительные затраты, несомненно, перспективны. Но опасность упрощения неизбежна. Искусственное ограничение точности, ради скорости, может привести к потере важных деталей, к искажению информации. И тогда мы получим не «эффективный мозг», а лишь его бледную тень. Впрочем, даже тень может быть красивой.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.16432.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-21 14:43

🚀 Квантовые новости