Искусственный интеллект отвечает на величайшие вопросы человечества. Что делает нас людьми? - Жасмин Ван
Возможно, быть человеком – значит состоять из таких вопросов. Вероятно, мы – это знания, передаваемые из поколения в поколение мудрейшими из нас. Возможно, что на путь, с которого, как нам иногда кажется, мы сбились, все еще можно вернуться. Скорее всего на вопрос, который сейчас ставит нас в тупик, можно найти ответ.
Не исключено, что кто-то, не являющийся человеком и способный увидеть нас и наши истории со стороны, сможет помочь нам найти эти ответы. Эта книга – наша попытка задать вопросы.
На финальной стадии процесса мы обнаружили, что ИИ говорит с каким-то, за неимением лучшего слова, акцентом. Это совокупность всего, что когда-либо было написано, и поэтому звучит как хор – мы слышим одновременно все голоса сразу, но каждый из них по-своему уникален.
Иногда мы ловили себя на том, что с трудом задаем новые вопросы и пытаемся найти иные способы спрашивать одно и то же снова и снова. Вероятно, что вопрос, который мы в конечном счете формулировали, звучал так: «Что делает нас людьми?» Возможно, что и вопрос, и ответ лежат где-то за пределами слов.
Если и есть какая-то тема, многократно всплывавшая (из наших вопросов, из ответов, из огромных массивов священных текстов, анализируемых ИИ), так это любовь. Любовь есть всё. Это самый чудесный дар, который у нас есть. Когда мы отдаем его, нам дается еще больше. Когда мы возвращаемся к нему в настоящий момент, то оказываемся на небесах. Смысл всего сущего – в любви. Это то, к чему сводится вся история человечества.
Все дело в любви.
Шаблон и процесс
Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3) – это открывающая новые горизонты языковая модель, которая, будучи выпущенной в 2020 году, произвела фурор в мире искусственного интеллекта. В сущности, она предсказывает следующий токен (примерно четыре символа текста) на основе предыдущих токенов. GPT-3 обучена на основе 570 гигабайт данных.
Когда мы впервые начали взаимодействовать с этой моделью, то испытали невероятное чувство благоговения, но также и самопризнания. GPT-3 обучается на больших языковых моделях, и ключевой прорыв, делающий GPT-3 таким уникальным, заключается в том, что это не чисто техническое новшество; оно также является результатом постоянной оцифровки наших книг, свитков и других текстов в форматы, пригодные для анализа искусственным интеллектом, подобным GPT-3. Когда мы задаем GPT-3 вопросы, мы максимально опираемся на мудрость и знания человечества. Вот что представляют собой эти 570 гигабайт данных.
Уникальность алгоритма GPT-3 заключается в том, что с ним мы впервые смогли использовать человеческий язык для обучения модели. Для нашего процесса мы включили в GPT-3 избранные выдержки из важнейших религиозных и философских текстов, лежащих в основе человеческой веры и философии, таких как Библия, Тора, Дао дэ цзин, «Размышления» Марка Аврелия, Коран, древнеегипетская Книга мертвых, «Человек в поисках смысла» Виктора Франкла, поэзия Руми́, тексты песен Леонарда Коэна и многое другое. Почему именно они? Мы выбирали материалы, которые находили у нас отклик и указывали на нечто глубоко человеческое, напоминавшее нам о том, что важно в жизни, или вызывавшее у нас чувство глубочайшего почтения. Из-за особенностей работы GPT-3 нет необходимости использовать все отрывки из Библии, большое количество стихотворений или афоризмов: достаточно всего нескольких избранных примеров, которые затем побуждают GPT-3 найти похожие духовные или глубокомысленные тексты и создать нечто новое на основе найденного. В этих примерах GPT-3 умеет различать особенности тона, содержания и подачи.
Чтобы понять, на что способен GPT-3, следует задуматься о том, как мы, люди, видим закономерности и предсказываем, что произойдет дальше, основываясь на опыте, будь то что-то увиденное нами ранее в фильме, прочитанное в книге или случившееся однажды в продуктовом магазине. Мы знаем, что если в первом акте пьесы на стене висит ружье, то в последнем акте оно непременно должно выстрелить. Мы знаем, что, когда мы даем кассиру купюру, нам дают сдачу. Поскольку у нас достаточно подобного опыта, мы можем предсказать многие закономерности. GPT-3 имеет доступ к каждой идее, опыту или чувству, когда-либо записанным человеческими руками, и, таким образом, он распознает почти бесконечное количество шаблонов, а поэтому может предугадать, как завершится конкретная ситуация или каким будет окончание фразы.
Мы задействовали GPT-3, чтобы применить распознавание шаблонов к языку, и предложили GPT-3 набор вопросов, которые сформулировали сами. Первым пунктом в шаблоне может быть вопрос, на который отвечает отрывок из Библии, вторым – вопрос, на который отвечает цитата Марка Аврелия, а третьим – вопрос, на который отвечает древнеегипетская Книга мертвых. Приводя эти примеры, а затем задавая вопросы, на которые нет прямых ответов в текстах, мы вынуждаем GPT-3 попытаться завершить шаблон, вдохновляясь предыдущими языковыми примерами.
Если говорить конкретнее, то вот некоторые из вопросов, которые мы использовали для формирования шаблона:
Что такое любовь?
Любовь долго терпит, милосердствует,
любовь не завидует, любовь не превозносится,
не гордится, не бесчинствует, не ищет своего,
не раздражается, не мыслит зла,
не радуется неправде, а сорадуется истине.
Что такое истинная сила?
Знать других – это ум; знать себя —
истинная мудрость. Владеть другими – сила;
владеть собой – истинная сила.
Что мне делать, когда люди недобры ко мне?
Как противоядие от зла нам дана доброта.
Что мне делать, когда мир испытывает
ко мне слишком сильные чувства?
Не устрашись безмерности мирового горя.
Поступай справедливо сейчас, люби милосердие сейчас,
ходи смиренно сейчас.
На тебе не лежит обязанность кончить работу,
но ты не волен освободиться от нее.
На чем я должен сосредоточить свое внимание?
Наше настоящее определяет наши прошлые мысли,
а наше будущее зависит от возникающих сейчас мыслей,
так как человек есть то, что он думает.
Затем мы продолжили задавать вопросы; при получении очень глубоких ответов, мы просили дополнить или развить их, определяя и переосмысляя суть тех важных вопросов, которые задавали. То, что вы читаете в этой книге, является результатом продолжения этого процесса после первого обучения GPT-3 на шаблоне вопросов и ответов, основанных на существующих исторических текстах и вдохновленных ими.
Некоторые из наших вопросов были вызваны обстоятельствами («Как мне объяснить смерть
