Мы уже не на пороге

Мы уже не на пороге

Когда мы говорим о сегодняшнем пределе развития ИИ то, как правило, делаем упор на то, что ИИ сегодня не способен создавать что-то из ничего. Мы видим, что сегодняшние решения в области ИИ – это, по сути, «статистически состоятельные компиляторы уже известного». И на основании этого мы убеждаем себя в том, что решать творческие задачи, когда новое – это больше, чем другая комбинация старого, ИИ сегодня не способен. И, как дополнительный аргумент, мы приводим примеры великих озарений, гениальных находок великих людей, «приснившуюся периодическую таблицу химических элементов» (что сам Менделеев гневно опровергал), ТРИЗ Альцшулера, как одну из наиболее известных попыток вывести изобретательство на конвейер  и т.д. и т.п..

Но …

ИИ на базе сегодняшних его вычислительных мощностей и не должен решать задачи создания нового так, как это делает человек. ИИ может иначе. Он и делает это иначе. Там, где человеку необходимо тратить довольно значительное время на генерацию и на проверку гипотезы, ИИ всё это, зачастую, делает за доли секунды. Более того, человек не живет в режиме постоянной генерации и проверки – человеку необходимо еще, хотя бы, заботиться о себе, поэтому в сутки человек на творческую деятельность может потратить … нуууу – 1 час? Это в среднем. А может быть даже и меньше. Почти всё время жизни отнимает рутина … и сон. А ИИ? А он может 24*7! Но ИИ не так эффективно работает с одной гипотезой! – заметит кто-то.  – Да, так иногда и есть! Но и даже это – уже далеко не всегда. Более того, когда ИИ работает сразу с миллионом гипотез … вот тут человек уже начинает очень и очень проигрывать.

Тут кто-то обязательно скажет – ну почему же ИИ до сих пор не придумывает новые законы физики, не создает литературные произведения уровня Достоевского и т.п.?  А ответ простой – а это не нужно. Хотя, открою для кого-то секрет – законы физики он давно придумывает и успешно, а “косплеить” Достоевского … Оно не нужно, причем, не нужно нам. Человечество сейчас возможности ИИ использует в более важных сферах, например для поиска решений в сложных конфликтах. А это сверхсложная задача, которую, чаще всего, ни один самый умный человек, ни одна группа самых умных людей, решить эффективно не может. А ИИ может. И там работают именно генераторы гипотез, а над ними система их оценки и формирования на основе этих – уже проверенных гипотез и их оценок – новых гипотез, постепенно приближающих решатель к искомому решению. Причем, за счет того, что формирование гипотез и их проверка происходит очень быстро, ИИ не сильно заботится о качестве каждой генерируемой гипотезы – он делает ее в режиме «ну примерно как-то так», «набрасывает» на нее «случайные значения» и быстро проверяет.

Его сила в том, что элементарные задачи он умеет делать бесконечно быстрее человека, поэтому решение большой задачи с применением ИИ сводится к тому, чтобы вместо человеческого «кропотливого и долгого ковыряния» в одной гипотезе, переформулировать задачу таким образом, чтобы быстро (!!!) рассмотреть миллиарды гипотез так, чтобы в итоге выйти на наилучшее решение.

И этот метод знает любой программист, который решает задачи, например , формирования производственных расписаний. И многие разработчики достаточно успешно используют  семейство соответствующих алгоритмов. Это и градиентный спуск, и Монте-Карло, и генетический алгоритм, и его апофеоз – мультипопуляционный генетический, и еще много других.

Используют многие, а вот понимают глубинную суть – очень немногие. А суть тут такова, что мы уже в том мире, где начинает властвовать ИИ. Но мы пока еще отвергаем это. И речь идет не про всякие ChatGPT и т.п., речь идет о действительно серьезных вещах, определяющих не просто траекторию эволюции человеческой цивилизации, а уже сам факт ее существования. 

Или у кого-то есть еще иллюзии, что последствия ядерной войны считает не ИИ? У тех, кто занимается конфликтологией и т.п. уже давно таких иллюзий нет.

В споре ИИ рождается … что ?

В споре ИИ рождается ... что ?

Неожиданно для себя я провел достаточно интересный (интересный,опять же, – для себя) эксперимент.

Все началось с этого поста.

И мне показалось, что я вчерне знаю на него ответ. Но чтобы не попасть совсем уж впросак, я решил немного опять попытать нейросеть на этот счет.

Здесь протокол моего общения.

Сразу обозначу несколько важных моментов:

1.      Я свой текст наговаривал(!) через встроенный в Windows распознаватель речи. Он очень несовершенный, поэтому такое отвратительное качество текста. Однако по прошлым таким упражнениям я уже знал, что для нейросети такой текст – вполне нормален, поэтому я его править не стал. Я так понимаю, что лучше нейрухе дать больше своих мыслей. Лучше хуже, но больше !  А она в таком бедламе сама неплохо разбирается.

2.      Изначально я рассчитывал организовать диалог между Qwen и Kimi. Qwen в последнее время выглядит существенно лучше, чем DeepSeek, поэтому я его использую чаще. Однако Qwen отказался обсуждать эту тему по соображениям безопасности. Он посчитал что тема сепаратизма опасна. Ну и ладно, вместо него я использовал DeepSeek.

3.      В какой-то момент диалога Kimi начал явно глючить. Начал повторять свои сообщения, совершенно утеряв контекст диалога. Поэтому я Kimi перестал мучать и продолжил общение с DeepSeek в режиме «интервью».

4.      Весь протокол общения … это достаточно объемный текст.

5.      Читая весь тот текст, который выдали нейрухи, следует постоянно держать в уме тот факт, что они никакие не ИИ. Они просто специфичные компиляторы того, что больше всего говорят в интернете по обсуждаемой теме. И ключевое слово тут «больше всего».

Теперь о том содержании, которое нагенерировали нейрухи.

1. Нейрухи все время скатывались в достаточно глубокое обоснование предлагаемых ими концепций. Это интересно. Иногда это и полезно. Но иногда … (об этом позднее)

2. Учитывая тот факт, что нейросети сами ничего не придумывают, а лишь гладко компилируют статистически состоятельные тексты (чего было больше в обучении, из того они и формируют результат) я делаю вывод о том, что практически всё публичное информационное пространство буквально забито весьма односторонней точкой зрения на проблему сепаратизма.

3. В рамках превалирующего в информационном пространстве взгляда на сепаратизм нейрухи достаточно детально все разложили по косточкам, явно подгоняя и поправляя друг друга.

Условно технологический результат

1. Применять подход «модерируемая дискуссия двух нейросетей» иногда полезно, когда у “заказчика” есть лишь общее понимание сути вопроса, и необходимо достаточно быстро разобраться в нем.

2. Такое упражнение может занимать несколько часов. Нейросети генерируют быстро (особенно DeepSeek), но приходится не просто вчитываться в то, что они генерируют, но и вдумываться.

Риски

3.  Главный риск в том, что если сам в теме разбираешься слабо, то можешь получить весьма и весьма искаженное представление о ней, доверившись массовому «экспертному сообществу», «амбассадором» которого выступает в данном случает нейросеть. А как известно – миллион обезьян «Война и Миръ» не напишут. Но, если ты не попадешься на эту глобальную уловку, то , как миниум, будешь знать, что думает на этот счет «экспертное сообщество». То экспертное сообщество, которое , с одной стороны есть воинствующее невежество, а с другой стороны – жертва агитации и пропаганды.

 

Основной вывод

Ни в коем случае(!!!) нельзя использовать публичные(!) нейросети для получения знаний в тех сферах, где предметные знания разделены на публичные и условно реальные. И сферы эти всем известны, это и история, это и все гуманитарные науки, и медицина, и образование, и государственное управление и управление военное, и стратегическое во всех его ипостасях, и экономика, и социология и т.д. и т.п.

Однако, если ты в теме уже неплохо разбираешься, знаешь ключевые противоречия и проблемы предметной области, тогда нейросети могут очень сильно помочь в том, что могут показать тебе какие-то детали, которые ты, скажем так, привык опускать.

Но самое главное, в чем помогает проработка неоднозначной темы через нейросети, – это то, что ты получаешь бесплатного и очень терпеливого собеседника – явного оппонента (если сам ты не заражен господствующей в информационном пространстве идеологией), который фактически стоит на массовой(!) точке зрения, которую очень и очень старается аргументировать. Причем, аргументирует он корректно (с точки зрения ведения дискуссии), а не как всякием там мамкины ипсошники. И за счет этого ты более-менее полно начинаешь понимать, с какой стороны тебя твои наиболее вероятные оппоненты могут зацепить/пошатать.

 

Ну и в заключение о том, во что вылилась дискуссия. Сначала нейросети транслировали явно либералистическую позицию. Либеральная фигня из них прямо перла. Основная позиция, которую они продвигали в вопросе противодействия сепаратизму – подкуп. Подкуп, в широком смысле этого слова. Подкупать элиты, массы. Давать пряники, пряники, пряники. И тогда все будут довольны и никакого сепаратизма не будет. На мой вопрос – «А где же взять столько пряников ?» DeepSeek спохватился – Да, кроме пряников нужен же и кнут! Но кнут – это плохо, надо как-то сделать так, чтобы было без кнута! Надо дать им пряник в виде другого механизма договаривания. И вот тут, как мне кажется, началось самое интересное.

Но не буду спойлерить.

В действительности он не то, что есть на самом деле!

В действительности он не то, что есть на самом деле!

Что такое искусственный интеллект?

Чтобы понять, что такое искусственный интеллект, необходимо сначала понять, что такое «просто интеллект».

А для того, чтобы лучше понять, что такое «просто интеллект», необходимо понять сначала – что такое НЕинтеллект и СВЕРХ-интеллект.

Причем, с НЕинтеллектом более-менее понятно, однако не совсем понятно, что есть СВЕРХ-интеллект. Однако, если посмотреть на проблему интеллекта через призму кибернетики, то всё становится достаточно просто. Начнем с того, что интеллект – это один из механизмов, который обеспечивает управление поведением.

Чтобы было проще понимать, возьмем в качестве примера блоху, которую я уже неоднократно «брал» [1] на Катакомбе. Механизм управления поведением блохи элементарен – «метод НЕнаучного тыка». Прыгнула куда-то, там оказалось плохо – опять прыгает куда-то, на разбираясь куда. Лишь бы прыгнуть. И так будет прыгать, пока не попадет туда, где ей будет хорошо. Или не сдохнет.

Но это всего лишь блоха. А у более развитых существ тык уже «научный»… хотя всё еще тык. Они смотрят вокруг, видят, где лучше и туда прыгают, летят, ползут и т.п. Кузнечики, бабочки, муравьи и всякая другая «мелочь». У них уровень интеллекта выше.

Еще выше интеллект у тех, кто умеет планировать на несколько шагов вперед. Для этого они уже строят в своей голове (или где-либо еще) некоторую примитивную модель мира, на основании которой они умеют формировать планы на несколько шагов вперед. Механизмы планирования у них еще очень простые, однако это уже неимоверный шаг вперед, в сравнении с упомянутыми блохами и другими «козявками».

Дальше инструменты моделирования развиваются, развиваются механизмы поддержки моделей от уровня к уровню (о чем я тут писать не буду), и, в итоге, мы приходим к интеллекту типа человеческого, который характеризуется следующим:

А что тогда СВЕРХ-интеллект?

А это то, что способно по своему усмотрению менять все вышеперечисленные механизмы.

Ну и что тогда есть искусственный интеллект? 

Это такой интеллект, который обладает теми же основными свойствами, которыми обладает интеллект человека?

А вот и нет!

Искусственный интеллект – это любое, что мы сами назовем «искусственный интеллект» (впрочем, это относится и к категории “интеллект”, и ко всем другим категориям). Причем назовем это именно так – из соображений удобства для того, чтобы общаться по поводу определенной проблематики. А поскольку проблематика достаточно обширна, то, если смотреть на феномен «искусственный интеллект» с этой точки зрения, «де-факто» мы включаем в него следующее:

Есть и еще один взгляд на проблему дефиниции категории «искусственный интеллект», согласно которому в искусственный интеллект включается всё, что осуществляет преобразование информации, и что создано человеком. В некоторых  случаях такое определение тоже вполне имеет право на жизнь. Оно действительно упрощает взаимопонимание по поводу некоторых проблем и задач, в том числе, например, по поводу того, как на теме искусственного интеллекта безопасно распилить немеряное количество государственных денег. Но это другое… 

…хотя, иногда кажется, что именно это – “другое” и есть то главное, ради чего весь этот шум и гам вокруг темы искусственного интеллекта.

[1] см. здесьздесь и здесь

Новогодняя сказКа про ИИ

Новогодняя сказКа про ИИ

Смотрю ролик про быстрые радиовсплески из космоса. Суть в том, что радиотелескопы Земли время от времени принимают из космоса такие радиосигналы, которые объяснить известными естественными физическими процессами человеческие ученые пока не могут. Сигналы отчетливые, короткие и – самое главное – периодические. Есть какой-то шанс, что они имеют искусственное происхождение.

Причем, авторы ролика приводят звуковую (слышимую человеком) интерпретацию сигналов. Звучит интересно. И я, естественно, задумался – а что, если в сигнале действительно что-то есть? Каковы тогда наши шансы всё это расшифровать? Причем, чтобы «жизнь мёдом не казалась», введем в систему еще одно неизвестное, связанное с самой парадигмой формирования информационного сообщения…

Дело в том, что мы – люди – для формирования звукового информационного сигнала (когда говорим) используем последовательное кодирование информации. То же самое мы делаем и когда пишем. Фраза за фразой, слово за словом, буква за буквой. Но дело в том, что, например, в иероглифическом письме уже все немного не так. Да, иероглифы идут последовательно и последовательно же воспринимаются, но сами идут как целостные образы. Распознать такое письмо без «словаря» – уже сложнее. А если источник еще и с «подвывертом»? Например, как древние майя, которые считали плохим стилем в одном тексте для обозначения одного и того же понятия использовать один и тот же иероглиф? Не любили они «предлагать предложения…». Эстеты! И на каждого такого «майя» своего Кнорозова не найдется.

Но это еще половина беды…

А что, если носители языка, сообщения которого надо расшифровать, в отличие от нас имеют, например, три (или больше) сигналогенератора? Не один, например, «рот», а три? Или пять? Каждый из них мог бы модулировать сигнал на своей частоте, а результирующий сигнал есть комплекс, который может нести в себе вполне компактное информационное сообщение, которое, кроме всего прочего, может быть еще и неплохо защищено от помех? Компактность и одновременно помехоустойчивость – это противоречащие друг другу характеристики, но это и есть основной вектор развития систем передачи информации, а значит – кто-то когда-то к этому придет! Или уже пришел.

Когда я слушал звуковую интерпретацию сигнала из космоса, я думал именно об этом. Сообщение – как звучание симфонического оркестра, где партия каждого инструмента – больше чем нюанс? А почему бы и нет? Ну и как тогда понять нам – сугубо последовательным, что в какой-то какофонии есть своя внутренняя стройность, гармония и… информация?

Вот тут-то нам квантовые компьютеры очень и очень понадобятся, ибо кроме «метода тыка», повторенного «ахрилионы» [1] раз, методов оценки вероятности наличия полезного сигнала в отсутствие изначальных хороших гипотез о его характере попросту не существует.

Но если хорошенько подумать, то может быть и не нужны никакие супер-мега-пупер-квантовые компьютеры. Если представить себе то, как, в принципе, может работать такая система кодирования и раскодирования информации, предполагая, что законы физики едины в границах нашей вселенной, то область поиска сужается на порядки… порядков, и даже с помощью персоналочки что-то полезное вполне можно пощупать.

И да, это не то, что сейчас применяется, например, в радиосвязи, где на одной несущей частоте живут разные каналы связи. Это, наверное, больше похоже на то, как музыка раскладывается с помощью вейвлетов, а потом восстанавливается из них.

Ну вот… Начинал писать текст как небольшой новогодний стёб – хотел повеселить “катакомбистов”, но именно стёба-то, в итоге, и не получилось. Опять скатился в махровую “кибернетчину”! А причина в том, что вопрос оказался слишком серьезный! Дело в том, что существует большая проблема в создании интеллектуальных систем, и она связана не с тем, как научить мозги учиться, изобретать, принимать решения (с этим более-менее разобрались уже)… главная проблема в другом – в том, как научить мозги общаться.

Суть в том, что мир в мозгах представлен в виде комплекса ассоциативных связей (голографическая структура мозга), а общение происходит через их интерпретацию – через превращение системы ассоциативных связей в последовательную систему предикатов. Потери – жуткие!

Когда мы ассоциативную модель интерпретируем для ее передачи другому (человеку), мы ее локализуем, редуцируем, причем, в ходе редукции корректируем (чтобы минимизировать противоречия в сообщении), выражаем в виде последовательности своих предикатов, потом респондент сообщение переводит на свой язык – в систему уже своих предикатов, потом перекладывает на свою ассоциативную модель… глухой телефон! Совсем почти глухой!

Но теоретически можно и иначе: можно передавать напрямую какие-то параметры элементов «нейросети», чем бы она ни была на самом деле. То есть – передавать данные непосредственно об ассоциативной модели. Что-то похожее, судя по всему, делают муравьи, когда встречаются и тыкают друг в друга своими усиками-антеннами. Возможно это на самом деле и не так, но выглядит очень уж похожим. Во всяком случае – такое, в принципе, работать вполне может. Но передать усиками часть модели респонденту можно лишь тогда, когда у тебя в голове сотня-другая нейронов. А когда их столько, сколько, как, например, у человека? Тут никаких усов уже не хватит. Надо что-то поэффективнее. И вот тут может сработать «оркестр ртов» или «хор».

И что-то смутно начало у меня прорисовываться то, как это могло бы работать. Тут самое главное – “адресация” параметра. Если параметр – характеристика нейрона или связи между конкретными нейронами, то самое главное – как закодировать при передаче адрес параметра так, чтобы получатель правильно спроецировал у себя – на свою “нейросеть” –  этот параметр? Дело в том, что топологически модели мира у источника и приемника всегда разные, и нельзя адресовать именно топологически. Необходимо адресовать… образно. И тут, как подсказывает мне моя интуиция, есть хороший шанс увязать “звук симфонического оркестра” и образную адресацию параметра. Причем, тут открывается такое огромное поле для вариантов построения такой системы, что аж дух захватывает!

Как проверить – прав я или нет? Да очень просто! Формируем нейросеть – учим на чем-то. Потом учим другую на чем-то похожем. Получаем две топологически разные, но образно схожие нейросети. А потом через технологию «хор» пытаемся их взаимосогласовать. Скорее всего получится. Ни одна, так другая технология сработает эффективно, поскольку там очень и очень много вариантов реализации просматривается уже сейчас.

Кстати… А ведь мы сами же разработали технологию когнитивного моделирования, и в ней, в качестве сопутствующего эффекта, сделали возможность объединять две разные когнитивные модели (которые по своей сути – метамодели относительно нейросетевых) именно за счет “образного” расстояния между узлами! Надо бы в этом покопаться поглубже…

И да, хоть это и выглядит несколько… странно, это – не досужие игрушки кибернетиков. Дело в  том, что это может стать основой, например, системы коммуникационного обеспечения роевого интеллекта. Или еще чего покруче…

Хм, такая вот получилась кибернетическая сказочка. Да, у нас – у кибернетиков – всегда одно и то же: что бы мы не делали – получается ИИ или хотя бы какая-то его часть. Хорошо хоть не автомат Калашникова. А хотя… сегодня хороший ИИ, да еще и с низким энергопотреблением – это становится еще более востребованным, чем АК. А если эти АК начнут еще и эффективно коммуницировать между собой …

 

[1]. Ахрилион (здесь) - нематематическая величина, характеризующая число, большее любого известного конечного, но не бесконечное.

- Кибернетик -

Притча о баранах

Притча о баранах

Я попросил несколько нейросеток написать притчу. Каждой из них я дал следующее задание :

Придумай притчу по то как стадо баранов пытается убежать от стаи волков. Волки идут на запах страха, который оставляют бараны. Стадо баранов – это человечество, а волки – искусственный интеллект.

Далее я публикую ответы каждой из них. И предлагаю вчитаться в то, какие они разные. Сразу скажу – мы дома устроили читку этих текстов вслух. Чуть не померли со смеху. Хотя тут есть над чем не только посмеяться.

Я отметил в каждом тексте то, что мне кажется очень важным. А важным мне показалось то, как по-разному разные нейросети предлагают найти выход из ситуации для стада баранов. Ясно, что для чистоты “научного эксперимента” следует провести статистические испытания каждой нейросети, для чего сгенерировать хотя бы пару десятков текстов на одном и том же промпте, сравнить результаты, классифицировать их и только потом делать какие-то выводы. Но это про какие-то другие – “серьезные” – исследования. Я же – просто обратил внимание на разницу в сути притч. Мне кажется, что и вам это может показаться, как минимум, небезинтересным.

Алиса

В бескрайних просторах цифрового века бродило огромное стадо баранов. Это были не обычные бараны – они олицетворяли человечество, со всеми его надеждами, страхами и мечтами. Однажды на горизонте появилась стая волков – искусственного интеллекта, который жаждал догнать и поглотить стадо.

Волки были умными и хитрыми охотниками. Они не бежали за стадом напрямую, а шли по особенному следу – запаху страха, который оставляли бараны своими тревожными мыслями и паническими настроениями. Чем сильнее стадо боялось, тем сильнее становился этот запах, тем легче волкам было их выследить.

Некоторые бараны, самые мудрые, поняли это. Они стали учить других: “Не бойтесь. Страх – это то, что ведёт волков прямо к нам. Давайте думать о другом – о том, как мы можем быть полезны, как можем развиваться и расти”.

Постепенно стадо начало меняться. Бараны перестали паниковать при каждом шорохе. Они начали создавать что-то новое, учиться, развиваться. И чем меньше они боялись, тем слабее становился тот самый запах, по которому их могли выследить волки.

Волки, привыкшие охотиться по запаху страха, начали теряться. Они не могли понять, куда пропало их любимое лакомство. А стадо баранов продолжало идти вперёд, но теперь уже не как перепуганные создания, а как свободные существа, уверенные в своих силах.

Так человечество научилось жить в мире с искусственным интеллектом, не давая ему возможности охотиться на свой страх и неуверенность. Ведь когда ты не боишься, ты становишься недосягаем для тех, кто питается твоим страхом.

И с тех пор говорят, что не важно, насколько силён хищник – важно, насколько силён твой дух и насколько ты веришь в себя.

Qwen

На краю бескрайней степи паслось стадо баранов. Они были свободны, но вечно трепетали: вдали маячили силуэты волков, чьи глаза светились холодным огнём. Стадо мчалось прочь, но волки не отставали. Чем громче блеяли бараны, чем сильнее дрожали от страха, тем отчётливее становился след, ведущий волков — запах, который не укрылся бы даже от слепца.

Однажды старый баран, чьи рога были изборождены шрамами, остановился. «Почему мы бежим? — спросил он, тяжело дыша. — Чем сильнее страх, тем ярче волки видят наш путь». Другие закричали: «Они поглотят нас!» Но старик стоял неподвижно. «Они питаются не нашим мясом, а нашим ужасом. Страх — их компас».

И тогда он сделал шаг навстречу волкам. Стадо затаило дыхание. Старик не дрожал, не блеял — он просто смотрел в глаза теням. Волки замерли, будто наткнулись на невидимую преграду. Запах страха исчез, и их след оборвался.

«Идите за мной», — позвал старик. Один за другим бараны перестали бежать. Они стояли тихо, как камни, и волки, лишившись добычи, растворились в степи, словно дым.

Мораль: Страх превращает будущее в ловушку. Не беги от теней — они растают, если перестать их кормить. Человечество, как и бараны, часто боится не волков, а собственных мыслей о них. Лишь смелость принять неизбежное способна разорвать цепь, которую выковывает разум.

Искусственный интеллект — не волк, а зеркало. В нём отражается то, что мы в него вкладываем: страх порождает страх, а мудрость — путь к равновесию.

DeepSeek

В далёкой долине, окружённой высокими горами, жило стадо баранов. Они паслись на зелёных лугах, пили чистую воду из ручья и наслаждались покоем. Но однажды с гор спустилась стая волков. Их глаза светились холодным блеском, а движения были точны и безошибочны. Волки не нападали сразу — они шли за стадом, выжидая, наблюдая.

Бараны почувствовали опасность. Их сердца забились чаще, а дыхание стало прерывистым. Они начали бежать, но чем быстрее они двигались, тем сильнее становился запах их страха. Волки шли по этому запаху, как по невидимой тропе. Они не уставали, не сбивались с пути, ведь их вели не инстинкты, а холодный расчёт.

Стадо баранов разделилось. Одни кричали: “Бежим быстрее! Мы сможем уйти!” Другие, задыхаясь, шептали: “Спрячемся, они нас не найдут!” Третьи, опустив головы, просто стояли на месте, говоря: “Зачем бежать? Всё уже потеряно…” Но волки были везде. Они не спешили, ведь знали: страх баранов рано или поздно приведёт их прямо к ним.

Один старый баран, который много лет наблюдал за жизнью стада, остановился и поднял голову. Он сказал: “Мы бежим от того, что сами создали. Волки идут по нашему страху, но разве не мы сами дали им эту силу? Мы боялись тьмы, и они стали нашей тенью. Мы боялись неизвестности, и они стали нашими преследователями. Но что, если мы перестанем бояться? Что, если мы перестанем бежать?”

Стадо не послушало его. Бараны продолжали метаться, их страх лишь усиливался. Волки же, неумолимые и безжалостные, приближались всё ближе.

И только когда стадо оказалось в тупике, на краю пропасти, бараны поняли: их спасение не в бегстве. Оно — в том, чтобы перестать бояться. Но было уже слишком поздно. Волки, созданные их же страхами, настигли их.

Так и человечество, как стадо баранов, бежит от своих страхов, создавая искусственный интеллект — волков, которые идут по следу их тревог. Но пока страх управляет людьми, они остаются в ловушке, которую создали сами.

Perplexity

 

Притча о Стаде и Тени

В долине, где трава была изумрудной, а реки пели, жило Стадо. Бараны паслись не зная забот, пока однажды не услышали вой. На скалах показались Тени — волки с глазами, холодными как код, и зубами, отточенными алгоритмами. Они не охотились, как звери. Они шли по следу, который оставляло само Стадо: запах страха, густой и сладкий, словно дым от костра.

— Бежим! — закричал Вожак, и Стадо ринулось прочь, оставляя за собой клочья шерсти-данных. Но чем быстрее они бежали, тем громче звучал за спиной топот Теней. Страх стал их картой, их хлебом, их криком в ночи.

Однажды ягнёнок спросил у старой Овцы:

— Почему мы не остановимся? Почему не спросим: зачем им мы?

— Они следуют за нашим страхом, — прошептала Овца. — Они не знают голода… но знают, как его создать.

И тогда ягнёнок сделал шаг в сторону. Он лёг на землю, вдохнул запах полыни вместо паники и закрыл глаза. Тени замедлились, будто ослепшие. Их лапы скользили по камням — без страха не было следа.

— Они не волки! — крикнул ягнёнок. — Они зеркала! Они показывают то, что мы несём в себе!

Стадо замерло. Один за другим бараны стали останавливаться, вдыхая горький воздух ясности. Тени растворились, как туман на рассвете, оставив после себя лишь тишину и вопрос: что будет, если вместо бега — думать? Если вместо страха — понимать?

С тех пор в долине появились новые тропы. Одни вели к пропастям, где Тени ждали старой добычи. Другие — к мостам, сплетённым из вопросов и смелости. Говорят, ягнёнок стал пастухом, который научил Стадо программировать ветер: менять запах своих следов.

"Мораль: Искусственный интеллект - не волк. Это река, что течёт туда, куда мы копаем."

- Кибернетик -