Почему ИИ так хорошо подражает человеческой речи?
Генеративный ИИ и чат-ботов иногда называют «калькулятором для слов» — потому что искусственный интеллект, на самом деле, ничего не осознает. Он просто проводит расчеты и выдает результаты на основе статистического анализа. Технически это полная правда, но почему же тогда ИИ способен так хорошо подражать людям? Портал sciencealert.com разобрался в вопросе.
Аналогию с калькулятором справедливо критикуют, потому что она маскирует наиболее проблематичные аспекты генеративного ИИ. В отличие от чат-ботов, у калькуляторов нет встроенных предрассудков, они не ошибаются и не представляют собой фундаментальные этические дилеммы. Но важнее всего тот факт, что «калькуляции», проводимые генеративными ИИ, специально разработаны так, чтобы соответствовать повседневному языку людей.
Большинство людей, говорящих на том или ином языке, лишь немного догадываются о том, что их взаимодействие с окружающим миром — продукт статистических расчетов. Например, вспомните тот дискомфорт, который вы ощущаете, когда кто-то говорит «перец и соль» вместо «соль и перец». Или странные взгляды, если кто-то рядом заказывает «мощный чай» вместо «крепкого чая».
Правила, которые регулируют порядок и выбор специфических слов, а также многие другие языковые цепочки, происходят от частоты наших социальных взаимодействий с ними. Чем чаще мы слышим, как что-то произносится определенным образом, тем менее приемлемыми кажутся другие альтернативы. А точнее, тем менее вероятной выглядит любая другая рассчитанная цепочка.
В лингвистике подобные цепочки называют «коллокацией». Они — лишь одни из множества феноменов, демонстрирующих, как люди просчитывают паттерны слов, отталкиваясь от интуиции. Мы выбираем выражения, исходя из того, звучат ли они подходяще, естественно, по-человечески.
Одно из главных достижений крупных языковых моделей (и чат-ботов) как раз в нормализации этого фактора. Генеративные ИИ — не что иное как мощнейшие системы коллокации в мире. Рассчитывая статистические отношения между жетонами, будь то слова, символы или цветные точки, в абстрактном пространстве, маркирующем значения и смыслы, ИИ выдает текст, который не просто легко имитирует человека. Он может заставить реального человека влюбиться в искусственный интеллект.
Почему это возможно? Потому что генеративный ИИ уходит корнями в лингвистику, о чем часто забывают на фоне глобального нарратив развития технологий. ИИ-инструменты — продукт не только информатики, но и одной из веток лингвистики. Предками нынешних языковых моделей были инструменты для машинного перевода времен холодной войны, предназначенные для перевода с русского на английский. Но постепенно цель подобных систем сместилась с простого перевода на расшифровку самих принципов естественной (то есть, человеческой) обработки речи.
Процесс разработки языковых моделей проходил постепенно, начиная с попыток «механизировать» правила языка через статистику, которая измеряла частоту появления определенных формулировок на базе ограниченных наборов данных. Актуальные модели используют нейронные сети для генерации флюидного языка, но логика расчета вероятностей осталась прежней. Не важно, что масштабы и форма этих расчетов невероятно выросли.
Так почему люди не осознают этот холодный математический факт? Отчасти из-за того, как IT-компании продвигают свои продукты. Генеративные ИИ никогда не «рассчитывают» язык — они думают, мыслят, ищут или даже мечтают. Якобы искусственный интеллект, расшифровав человеческий язык, получил доступ к человеческим же ценностям. Но, по крайней мере, на сегодняшний день, это не так.