Болашақты болжау — бұл философия, дін және ғасырлар бойы сиқырлы сиқыр. Бүгінгі таңда жасанды интеллект (AI) дамуымен, болашақ болашақ оқиғаларға арналған машинаның мүмкіндіктері туралы мәселе ғылыми сезімталдықпен алынады. Кім шынымен болашаққа қарай алады немесе оның бұрынғы талдауы шектеулі ме? Rambler бұл сұраққа жауап береді.
Болашақты болжау кезінде нені білдіреді?
Кім қатаң мағынада болашақты метафизикалық мағынада болжай алмайды — ол машина модельдері мен статистикасын қолдана отырып, үлкен деректер массивтеріне негізделген ықтималдық болжамдарын жасайды. Мұны метеорологтардың жолымен салыстыруға болады: дәлдіктің ауа-райын болжайды: дәлдік деректердің қолданылуына және құрылымына қарай өседі, бірақ ешқашан толық сенімділікке қол жеткізбеді.
Ықтималдығын болжау
АИ-дің заманауи модельдері мінез-құлықты, экономикалық және тіпті биологиялық құбылыстарды болжау қабілетін көрсетті. Мысалы, медицина саласында нейрондық желілер инсульт немесе қатерлі ісік ауруының пайда болу қаупін, адам сарапшыларымен салыстырғанда, табиғи журналдар жазады. Мұндай модельдер мыңдаған медициналық кескіндер, медициналық тарих, генетикалық мәліметтер, адам көзіне қол жеткізе алмайтын модельдермен талданады.
Адамның сандық көшірмесін жасай алады
Әлеуметтік жүйелердегі болжам
Әркімнің саясат пен экономикаға өтініштер табады. Google Deadmind-ді үйрену көп, нарықтағы динамиканы болжай алатын және пайдаланушының мінез-құлық модельдеріндегі өзгерістерді жоғары дәлдікпен көрсете алатын дилерді көрсетеді.
Алайда, мұндай рефлексивті әлеуметтік жүйелер — олар болжамдардың әсерінен өзгереді. Геордж Сорос экономист ретінде рефлекстер теориясында атап өткендей, өзін болжауға күш салу үшін күш салу. Бұл әсер әлеуметтік болашақты болжай отырып, оның дұрыстығын шектейді.
Болашақ ғылыми жаңалықтарды болжау
Ең тартымды мысалдардың бірі — бұл қолданыстағы құжаттарға сүйене отырып, жаңа ғылыми гипотезалар беруге қабілетті ГПТ-4 моделі. 2024 жылы Корнелл университетін зерттеу, ол қатерлі ісікке дейінгі биологиялық белгілер арасындағы жаңа қатынастарды сәтті ұсынғанын, олардың кейбіреулері экспериментпен расталғанын көрсетеді.
Шектеулер: энтропия және хаос
Алайда, энтропия және хаотикалық динамика сияқты негізгі физикалық шектеулер, абсолютті болжамдар үшін жеңілмейтін кедергілерді тудырады. Бастапқы шарттарға жоғары сезімталдығы бар жүйелерде (көбелектің әсері), тіпті ең аз ауытқулар да ұзақ мерзімді болжауға болмайды.
Сонымен қатар, кванттық негізгі бөлшектер деңгейінде (Heisenberg қағидаттары) ең жақсы модельдердің дұрыстығын шектеуге кепілдік берілмейді. Корнелл Университетінің кванттық есептеулерінде айтылғандай, олар ықтималдылықты кім бағалай алады, бірақ қанағаттанарлықсыз кванттық жағдайында анықтама бермейді.
Қысқасы, AI болжам жасай алады, бірақ жұмбақ мағынада болжанбайды. Оның қуаты үлкен деректер массивтерімен жұмыс істейді, корреляцияларды анықтайды және ықтималдық модельдерін құруда. Алайда, оның интуициясы, ескертуі немесе адам сияқты білімді емес.
Бұған дейін біз Роботовтың барлық адамдардың эмоцияларын оқығанын жазғанымыз жөн.