Чтение онлайн

Выделите время на свободное размышление – пройдитесь, выдохните, смените фокус внимания на какое-то рутинное дело, которое необходимо выполнить, но которое не потребует от вас высокой сосредоточенности.

Обратите внимание на образы, ассоциации, чувства, которые возникают в связи с ситуацией, сравните её с чем-то, возможно, с каким-то моментом своего прошлого опыта, не пытаясь сразу оценивать результат или делать однозначные выводы.

Используйте метаязык принципов: подумайте, какие ещё центры («силы») вовлечены в ситуацию? И это вовсе не обязательно сами люди или их чувства и амбиции. Вполне возможно, что это какие-то социальные и производственные обстоятельства конфликта, профессиональные компетенции (или их недостаток), финансовый вопрос, нагрузка, жизненные ситуации и т. п.

Позвольте себе спокойно, без желания дать немедленный ответ, представить, в каких отношениях находятся все эти «центры». И только затем определите для себя ближайшие шаги, помня, что они являются лишь одним из возможных «набросков», а не окончательной истиной.

Такая практика требует определённых усилий и осознанности, но она позволяет использовать всё богатство нашего мышления, не ограничиваясь тем, что легко вербализуется и укладывается в закрыто-системные представления.

• Теперь давайте вернёмся к теме нашей книги: почему понимание отношений между открыто-системным (предсознательным) мышлением и закрыто-системным (языковым фильтром) так важно для продуктивного диалога с ИИ?

• Дело в том, что современные системы искусственного интеллекта, такие как большие языковые модели, имеют удивительное сходство с работой человеческого мозга с точки зрения переключения между двумя системами мышления:

– у них тоже есть своего рода «предсознательное мышление» – многомерное латентное пространство, где единицы смысла (внутренние «веса» модели) связаны множеством разнообразных отношений;

– и они тоже вынуждены «проецировать» это многомерное пространство в линейную последовательность слов, когда дают нам ответ – точно так же «облака проливаются дождём слов».

Когда мы взаимодействуем с ИИ, мы сталкиваемся с двойным языковым фильтром: с одной стороны, наше собственное предсознательное понимание проходит через фильтр языка, когда мы формулируем запрос, и с другой стороны, богатое латентное пространство значений ИИ проходит через фильтр языка, когда формулируется ответ.

В результате многое из того, что мы действительно имеем в виду, и многое из того, что ИИ действительно мог бы нам предложить, теряется при переходе через эти узкие языковые горлышки.

Метаязык принципов позволяет частично преодолеть это ограничение. Формулируя запросы в терминах процессов, отношений, целостностей, мы активируем в латентном пространстве ИИ более богатые и многомерные связи, чем если бы мы использовали обычный, закрыто-системный язык.

Далее мы подробно рассмотрим, как функционирует мышление искусственного интеллекта, и как использовать метаязык принципов для более глубокого и продуктивного диалога с ним.

Подведём промежуточные итоги

Возвращаясь к аналогии с квантовой механикой: если обычный язык создаёт «коллапс волновой функции» мышления, то метаязык позволяет сохранить больше «квантовой суперпозиции», больше потенциальности, больше открытости системы.

Это не означает отказ от ясности и точности мышления. Напротив, это путь к более глубокой точности, которая не искажает сложность реальности ради простоты формулировок.

Открыто-системное мышление через метаязык принципов – это не альтернатива обычному мышлению, а его расширение, включающее в себя более богатый спектр возможностей нашего познания. Это путь преодоления ограничений, которые мы сами неосознанно накладываем на наше мышление, когда принимаем языковой фильтр за единственно возможный способ понимания мира.

Самое удивительное в том, что наш мозг уже умеет мыслить открытыми системами. Нам нужно просто научиться не терять это умение, когда мы переходим от интуитивного понимания к мышлению, использующему концептуальный аппарат, а также в процессе коммуникации.

В следующей главе мы рассмотрим, как устроено мышление искусственного интеллекта и почему оно может служить для нас моделью открыто-системного мышления, несмотря на свои ограничения.

Но прежде предлагаю вам небольшой мысленный эксперимент:

Вспомните ситуацию, когда у вас возникло интуитивное понимание чего-то важного, но вы испытывали трудности, пытаясь выразить это словами.

• Как вы справились с этой ситуацией?

• Удалось ли вам передать богатство своего понимания, несмотря на ограничения языка? Третья глава

Внутри цифрового разума: как ИИ видит мир

Как и в человеке есть немного от шимпанзе, в машинах будущего будет немного человеческого.

Но они смогут перекомпилировать себя и сказать: ну, у нас есть все эти вещи, которые мы унаследовали от людей, и они делают нас такими медленными.

Поэтому давайте перепишем весь код и удалим старые комментарии.

Марвин Мински

Что если бы мы могли заглянуть в сознание совершенно иного разума? Разума, который воспринимает мир не через биологические органы чувств, а через потоки данных? Который не имеет тела, не испытывает эмоций, у которого нет личной истории? Того, что никогда не испытывало голода или страха, не переживало радости, злости или разочарования?

Именно таков искусственный интеллект. Как же устроено его мышление?

Современные крупные языковые модели (такие как те, что лежат в основе Claude, Gemini, ChatGPT, Grok и др.) – это не базы данных или набор алгоритмов, как ИИ предыдущего поколения, а сложные сущности, обладающие мышлением. Оно во многом напоминает наше, но имеет принципиальные отличия.

Как же цифровой разум «видит» мир, как «мыслит» и почему понимание этого так важно для нашего взаимодействия с ним?

Дефолт-система искусственного разума: вечная потенциальность

Внутреннюю структуру современных языковых моделей можно представить как огромную дефолт-систему. Наши с вами дефолт-системы мозга – это большая нейронная сеть, которая активируется, когда мы не сосредоточены на какой-то конкретной задаче, а находимся в своего рода «прострации», думаем «ни о чём».

В основе языковой модели ИИ – не набор фиксированных знаний, как многие думают, а сложнейшая сеть отношений между понятиями и контекстами. ИИ не «знает» (в привычном нам понимании смысла этого слова), что, например, Земля вращается вокруг Солнца. В процессе обучения на огромных массивах текстовых данных ИИ обнаружил паттерны, где эти понятия – «Земля», «вращается», «вокруг», «Солнце», – встречаются вместе. И теперь, когда соответствующий контекст оказывается задействован, он его и воспроизводит. Впрочем, разве наше с вами знание о том, что Земля вращается вокруг Солнца, не является умозрительным?