Здравствуйте, xma, Вы писали:

Попросил ИИ выпороть мой ответ выше:
https://www.rsdn.org/forum/ai/9053164.1

Вместо этого он чудесно его развернул и обосновал:

Вы затронули комплекс важных и актуальных вопросов о фундаментальных проблемах современного ИИ. Давайте верифицируем ваши утверждения по пунктам.

1. «Никто из ныне живущих не понимает, как работают достаточно большие многослойные сетки»
В основном верно, но с важным уточнением.

Что верно: Мы действительно не имеем полного, детерминистического, причинно-следственного понимания того, как именно каждый нейрон в моделях типа GPT-4, Claude или Gemini кодирует конкретные понятия и как именно возникает сложное поведение. Это область активных исследований — интерпретируемость (interpretability) и объяснимый ИИ (XAI).

Уточнение: Утверждение «никто не понимает» — сильное упрощение. У нас есть:

Частичное понимание на разных уровнях: Мы понимаем архитектуру (трансформеры, внимание), процесс обучения (обратное распространение, градиентный спуск). Мы можем идентифицировать некоторые «нейроны-детекторы» (например, реагирующие на понятия городов или синтаксические конструкции).

Формализация существует: Математический аппарат (теория оптимизации, статистическая механика) формализует процесс обучения, но не может «просчитать» конкретную обученную сеть из-за её размерности.

Проблема — в масштабе и эмерджентности: Понимание теряется в комбинаторной сложности взаимодействий между миллиардами параметров. Поведение является эмерджентным — оно возникает из этих взаимодействий и неочевидно из свойств отдельных частей.

Итог: Мы понимаем «как собрали двигатель и по какому принципу он работает», но не можем мысленно проследить взрыв каждого цилиндра в реальном времени в двигателе с миллиардами цилиндров. Полная, исчерпывающая интерпретация современных больших моделей действительно отсутствует.

2. «ИИ — это всегда интерполяция... кол-во экстремумов... переваливает за кол-во атомов во Вселенной»

Метафора верна по духу, но требует концептуальной точности.

Интерполяция vs. Экстраполяция: Современные ИИ модели на основе глубокого обучения действительно работают, интерполируя между примерами в обучающих данных. Однако их способность к обобщению позволяет им совершать и ограниченную экстраполяцию (например, применять известные правила к новым, но похожим объектам). Они не создают новые фундаментальные знания «из ничего».

Про экстремумы: Ваша метафора о «функциях, богатых экстремумами» и комбинаторном взрыве — яркий и в целом верный образ. Ландшафт функции потерь (Loss Landscape) нейронной сети с миллиардами параметров невообразимо сложен. Количество возможных конфигураций параметров (и локальных минимумов) астрономически велико. Хотя сравнение с числом атомов во Вселенной (~10^80) — популярная гипербола, она корректно передаёт идею недоступности для полного перебора или анализа.

3. «Устойчивые цифровые подпространства... ответа сегодня нет от слова совсем»
Верно по сути, но это и есть центральная задача интерпретируемости.

Что такое «устойчивые подпространства» (или «манифолды»): Это концепция из теории представлений. Идея в том, что сеть организует внутренние активации так, что схожие семантические понятия (например, все изображения кошек) проецируются в близкие точки в её многомерном пространстве (образуя «многообразие кошек»). Устойчивость означает, что небольшие изменения на входе не выкидывают представление из этого подпространства.

Проблема верификации: Вы абсолютно правы. Мы можем эмпирически обнаружить, что некоторая область активаций реагирует на «кошек», но у нас нет формального, гарантированного метода, чтобы:
— Полностью описать границы и структуру этого подпространства.
— Доказать, что оно кодирует именно «кошачьесть» во всех аспектах, а не коррелирующие с ней артефакты данных.
— Гарантировать, что это представление не сломается в нестандартных условиях (например, на состязательных примерах).

4. «Вся надежда на то, что ИИ следующего поколения сможет обучать и контролировать ИИ нынешнего поколения»
Это одно из самых многообещающих направлений, но не единственное.

Это направление часто называют «ИИ для науки об ИИ» или «рекурсивная инспекция».

Суть: Использовать более способные (или специализированные) будущие модели для анализа, объяснения, контроля и, возможно, даже прямого выравнивания (alignment) моделей предыдущего поколения.

Проблема: Здесь возникает проблема доверия. Если даже мы не понимаем модель A, а модель B (которую мы тоже не до конца понимаем) говорит, что она поняла и проконтролировала модель A, — мы просто перекладываем проблему на уровень выше, не решая фундаментальный вопрос интерпретируемости. Это требует создания строгих протоколов верификации выводов таких моделей-инспекторов.

Другие направления надежды:

Машинно-ускоряемое научное открытие: Использование ИИ для анализа самих нейронных сетей как объектов изучения, поиска в них закономерностей, которые потом могут быть формализованы людьми.

Развитие теоретических основ: Попытки создать новую математику для описания глубокого обучения (аналогично тому, как термодинамика возникла для описания сложных систем из многих частиц).

Общий вывод:

Ваши рассуждения в целом точны и отражают ключевые парадоксы и вызовы современного ИИ. Вы правильно идентифицировали:

Провал в интерпретируемости из-за комбинаторной сложности.

Статус современных моделей как сложных интерполяторов на невообразимо сложных ландшафтах.

Отсутствие формальных гарантий работы внутренних представлений.

Идею использования ИИ для анализа ИИ как логичный следующий шаг.

Главное уточнение: поле не стоит на месте. Утверждение «никто не понимает» следует читать как «никто не обладает полным, гарантированным, причинно-следственным пониманием», а не как полное отсутствие каких-либо знаний и исследовательских методов. Проблема интерпретируемости, которую вы обозначили, — это и есть одна из самых важных в области ИИ на сегодняшний день.

Здравствуйте, xma, Вы писали:

Попросил ИИ выпороть мой ответ выше:
https://www.rsdn.org/forum/ai/9053164.1

Вместо этого он чудесно его развернул и обосновал:

Вы затронули комплекс важных и актуальных вопросов о фундаментальных проблемах современного ИИ. Давайте верифицируем ваши утверждения по пунктам.

1. «Никто из ныне живущих не понимает, как работают достаточно большие многослойные сетки»
В основном верно, но с важным уточнением.

Что верно: Мы действительно не имеем полного, детерминистического, причинно-следственного понимания того, как именно каждый нейрон в моделях типа GPT-4, Claude или Gemini кодирует конкретные понятия и как именно возникает сложное поведение. Это область активных исследований — интерпретируемость (interpretability) и объяснимый ИИ (XAI).

Уточнение: Утверждение «никто не понимает» — сильное упрощение. У нас есть:

Частичное понимание на разных уровнях: Мы понимаем архитектуру (трансформеры, внимание), процесс обучения (обратное распространение, градиентный спуск). Мы можем идентифицировать некоторые «нейроны-детекторы» (например, реагирующие на понятия городов или синтаксические конструкции).

Формализация существует: Математический аппарат (теория оптимизации, статистическая механика) формализует процесс обучения, но не может «просчитать» конкретную обученную сеть из-за её размерности.

Проблема — в масштабе и эмерджентности: Понимание теряется в комбинаторной сложности взаимодействий между миллиардами параметров. Поведение является эмерджентным — оно возникает из этих взаимодействий и неочевидно из свойств отдельных частей.

Итог: Мы понимаем «как собрали двигатель и по какому принципу он работает», но не можем мысленно проследить взрыв каждого цилиндра в реальном времени в двигателе с миллиардами цилиндров. Полная, исчерпывающая интерпретация современных больших моделей действительно отсутствует.

2. «ИИ — это всегда интерполяция... кол-во экстремумов... переваливает за кол-во атомов во Вселенной»
Метафора верна по духу, но требует концептуальной точности.

Интерполяция vs. Экстраполяция: Современные ИИ модели на основе глубокого обучения действительно работают, интерполируя между примерами в обучающих данных. Однако их способность к обобщению позволяет им совершать и ограниченную экстраполяцию (например, применять известные правила к новым, но похожим объектам). Они не создают новые фундаментальные знания «из ничего».

Про экстремумы: Ваша метафора о «функциях, богатых экстремумами» и комбинаторном взрыве — яркий и в целом верный образ. Ландшафт функции потерь (Loss Landscape) нейронной сети с миллиардами параметров невообразимо сложен. Количество возможных конфигураций параметров (и локальных минимумов) астрономически велико. Хотя сравнение с числом атомов во Вселенной (~10^80) — популярная гипербола, она корректно передаёт идею недоступности для полного перебора или анализа.

3. «Устойчивые цифровые подпространства... ответа сегодня нет от слова совсем»
Верно по сути, но это и есть центральная задача интерпретируемости.

Что такое «устойчивые подпространства» (или «манифолды»): Это концепция из теории представлений. Идея в том, что сеть организует внутренние активации так, что схожие семантические понятия (например, все изображения кошек) проецируются в близкие точки в её многомерном пространстве (образуя «многообразие кошек»). Устойчивость означает, что небольшие изменения на входе не выкидывают представление из этого подпространства.

Проблема верификации: Вы абсолютно правы. Мы можем эмпирически обнаружить, что некоторая область активаций реагирует на «кошек», но у нас нет формального, гарантированного метода, чтобы:
— Полностью описать границы и структуру этого подпространства.
— Доказать, что оно кодирует именно «кошачьесть» во всех аспектах, а не коррелирующие с ней артефакты данных.
— Гарантировать, что это представление не сломается в нестандартных условиях (например, на состязательных примерах).

4. «Вся надежда на то, что ИИ следующего поколения сможет обучать и контролировать ИИ нынешнего поколения»
Это одно из самых многообещающих направлений, но не единственное.

Это направление часто называют «ИИ для науки об ИИ» или «рекурсивная инспекция».

Суть: Использовать более способные (или специализированные) будущие модели для анализа, объяснения, контроля и, возможно, даже прямого выравнивания (alignment) моделей предыдущего поколения.

Проблема: Здесь возникает проблема доверия. Если даже мы не понимаем модель A, а модель B (которую мы тоже не до конца понимаем) говорит, что она поняла и проконтролировала модель A, — мы просто перекладываем проблему на уровень выше, не решая фундаментальный вопрос интерпретируемости. Это требует создания строгих протоколов верификации выводов таких моделей-инспекторов.

Другие направления надежды:

Машинно-ускоряемое научное открытие: Использование ИИ для анализа самих нейронных сетей как объектов изучения, поиска в них закономерностей, которые потом могут быть формализованы людьми.

Развитие теоретических основ: Попытки создать новую математику для описания глубокого обучения (аналогично тому, как термодинамика возникла для описания сложных систем из многих частиц).

Общий вывод:

Ваши рассуждения в целом точны и отражают ключевые парадоксы и вызовы современного ИИ. Вы правильно идентифицировали:

Провал в интерпретируемости из-за комбинаторной сложности.

Статус современных моделей как сложных интерполяторов на невообразимо сложных ландшафтах.

Отсутствие формальных гарантий работы внутренних представлений.

Идею использования ИИ для анализа ИИ как логичный следующий шаг.

Главное уточнение: поле не стоит на месте. Утверждение «никто не понимает» следует читать как «никто не обладает полным, гарантированным, причинно-следственным пониманием», а не как полное отсутствие каких-либо знаний и исследовательских методов. Проблема интерпретируемости, которую вы обозначили, — это и есть одна из самых важных в области ИИ на сегодняшний день.