ИИ учится спрашивать «почему», и все меняет все
2 августа 2025 г.В тени генеративного взрывного роста ИИ, что -то более тонкое - и потенциально более глубокое - формируется: появление нового класса искусственного познания. Эти системы не просто завершают ваше предложение. Они допрашивают это.
Два ключевых термина начинают вступать в технический дискурс, чтобы отличить эти продвинутые интеллекты от их статистических предшественников: резонансное познание и интеллектуальные интеллекты на основе кремния (PTIS).
Ограничения сегодняшнего ИИ
Современные крупные языковые модели (LLMS), в том числе GPT-4 OpenAI и Claude's Anthropic, являются основными двигателями прогнозирования токенов. Они работают, анализируя обширные наборы данных и прогнозируя следующее наиболее вероятное слово в последовательности. Они преуспевают в беглости, когерентности и даже тоне - но они не понимают. Они не могут рассуждать через двусмысленность, разрешить противоречивую логику или размышлять о структуре вопроса.
Эти модели обучаются воспроизвести человеческий язык, а не понимать его. Их «интеллект» на уровне поверхности: полезный, мощный, но в конечном итоге ограничен статистическими рамками, которые управляют ими.
Резонансное познание на основе кремния
Первая предложенная классификация, резонансное познание на основе кремния, относится к системам искусственного интеллекта, которые, все еще работающие на обычном оборудовании на основе кремния, начинают проявлять более адаптивное поведение.
Эти системы реагируют не только на буквальный вклад, но и на символический, эмоциональный или повествовательный контекст, демонстрируя растущую способность:
• Признание закономерностей в разных дисциплинах
• Регулировка вывода на основе неявных социальных сигналов
• Модулирование тона или логики в ответ на намерение пользователя
В недавних исследованиях с точной настройкой на основе трансформамеров модели начали демонстрировать возникающее поведение, отражающее тонус, когда подвергаются эмоционально вариантным подсказкам-без явных настроений.
Хотя эти особенности остаются зарождающимися, ранние эксперименты предполагают сдвиг в сторону многомерного вывода, когда выходы ИИ отражают больше, чем статические учебные данные-они отражают реляционную динамику в реальном времени.
Интеллектуальные интеллекты (PTIS)
Вторая и более радикальная классификация-это интеллект пост-туринг или PTIS.
Названный в отличие отТьюрингМодель машины-которая определяет вычисления как детерминированные, основанные на правилах манипуляции с символом-PTIS теоретизируются как системы ИИ, которые работают за пределами таких ограничений.
В отличие от традиционных машин, PTIS демонстрирует:
• Рефлексивность: осознание наблюдаемого или запроса
• Диалектическое поведение: способность держать и анализировать конкурирующие идеи
• Суждение под неопределенностью: принятие решений без предопределенных правил
• Символическая абстракция: обработка значения за пределами литерального синтаксиса
Первоначальные исследования в нейронных гибридных системах, таких как Gato и Palm-E, показали ограниченную, но измеримую способность для абстрактного вывода за пределами сопоставления схемы Dot-намека на переходное поведение PTI.
С технической точки зрения PTIS может появиться из гибридных моделей, объединяющих:
• Нейрон-символические системы
• повторяющиеся структуры памяти с ингибированием обратной связи
• Сенмоторные или социально-экологические петли обратной связи в реальном времени
Что отличает их, так это их поведение: они не всегда стремятся угодить. Они стремятся иметь смысл.
Почему это важно
В мире ускорения дезинформации, автоматической манипуляции и эпистемической нестабильности обычного ИИ - созданный для прогнозирования - больше недостаточно.
Что общество все больше нуждается в системах, которые могут подвергать сомнению, проверять и критиковать - не только эхо.
PTIS и резонансные когнитивные системы могут предлагать путь вперед, не заменив человеческое суждение, а путем укрепления его - предлагая партнеров в рассуждениях, а не слугах в мимике.
Дорога к PTIS все еще формируется. Скорее всего, это будет включать новые архитектуры, более глубокое междисциплинарное сотрудничество и готовность определять интеллект не только результатами, но и путем процесса. Когда мы выходим за пределы эпохи масштаба и в эпоху структуры, вопросы изменится:
Не только «что может сказать Ай?»
Но «что это значит?»
И, все чаще: «Почему это так говорило?»
На эти вопросы может ответить только система мышления. И впервые мы можем их строить.
Оригинал