Искусственный интеллект в поисках исторической истины

В целом, GPT и другие алгоритмы искусственного интеллекта имеют потенциал для обработки различных типов информации, но требуют дополнительных усовершенствований и обучения на специфических данных, чтобы быть более точными и надёжными источниками для вопросов об истории и гуманитарных теориях.”

Тогда возникает второй вопрос: насколько быстро учится GPT ? Возможности ИИ в выдаче истинных данных в ближайшем будущем?

На этот вопрос ИИ даёт следующий ответ: GPT – это модель глубокого обучения, которая требует большого количества данных и вычислительных ресурсов для своего обучения. В процессе обучения GPT модель анализирует миллионы предложений и текстовых данных, чтобы понять структуру, грамматику и семантику текста. Время, необходимое для обучения GPT, зависит от объёма данных, доступных для обучения, и вычислительных мощностей, используемых для обучения модели. Обычно обучение GPT на больших корпусах текста может занимать от нескольких дней до нескольких недель. Возможности ИИ в выдаче истинных данных в ближайшем будущем будут продолжать развиваться. С появлением более мощных вычислительных ресурсов и улучшением алгоритмов обучения, модели, подобные GPT, смогут становиться все более точными в предоставлении информации. Однако необходимо помнить, что ИИ модели не обладают пониманием истинности данных или понятием этики. Важно использовать ИИ с осторожностью и критически анализировать полученные результаты.

Исходя из этого утверждения нашего собеседника – ИИ, мы предлагаем читателям самим оценить достоверность и справедливость его ответы на наши вопросы. Попытаться самим докопаться до ответа на вопрос- что есть истина исторического познания.

Кстати, под историческим познанием в данном случае мы понимаем не только познание исторической истины, которое даётся в исторических исследованиях, но и познание Истины, к которому стремится человечество на протяжении веков своей истории, выяснении того, что есть Истина.

GPT может лгать?

AI

“GPT (Generative Pre-trained Transformer) – это мощная нейронная сеть, которая обучается на огромных объемах данных, с целью создания текстовых материалов, например, статей, новостей, ответов на вопросы и т.д. Эта нейросеть не может лгать в привычном смысле этого слова, так как она не обладает сознанием и не может осознавать своих заявлений. Все, что она производит, это ответы на основе анализа и воспроизведения того, что было введено в нее как обучающий материал.

Однако, у GPT есть потенциал порождать ложную информацию в связи с тем, что она основана на статистическом анализе и воспроизведении данных, на которые ее обучили. Если в обучающих данных содержатся ошибки, искажения или ложная информация, то это может привести к тому, что GPT создаст потенциально ложные ответы. Кроме того, некоторые исследования показали, что GPT может воспроизводить стереотипы и предубеждения, которые были включены в ее обучающий материал. Это означает, что в ответах, которые она создает, может присутствовать некоторая форма искажения и/или искаженной информации.

Поэтому, важно быть осторожным при использовании результатов работы GPT и осуществлять общую проверку полученной информации перед ее использованием".

Так ответил на мой вопрос искусственный интелект (ИИ).

Я только задавал вопросы ИИ, а он отвечал на них. Я задавал вопросы, на которые искал ответы всю свою творческую жизнь. Но задавать вопросы дело не простое. В моей беседе с ним ИИ сказал, что “Иммануил Кант заметил, – умение задавать разумные вопросы является важным признаком ума и проницательности. Схема "вопрос-ответ" помогает нам получить информацию о мире как в детстве, так и во взрослых. Однако, не все готовы сразу открываться и делиться своими мыслями, мечтами или слабостями”.

Действительно, в книге Критика чистого разума он писал: ”Что есть истина? Вот знаменитый старый вопрос, которым предполагали поставить в тупик логиков и привести их или к жалким рассуждениям, или к признанию своего неведения, а, следовательно, и тщетности всего искусства логики. Номинальная дефиниция истины, согласно которой она есть соответствие знания с его предметом, здесь допускается и предполагается заранее. Но весь вопрос в том, чтобы найти всеобщий и верный критерий истины для всякого знания. Умение ставить разумные вопросы есть уже важный и необходимый признак ума или проницательности. Если вопрос сам по себе бессмыслен и требует бесполезных ответов, то кроме стыда для вопрошающего он имеет иногда еще тот недостаток, что побуждает неосмотрительного слушателя к нелепым ответам и создает смешное зрелище: один (по выражению древних) доит козла, а другой держит под ним решето. ”

Вопросы, которые я задавал ИИ, выстраданы мной за более чем пятидесятилетний стаж работы в области прикладной математики, информатики и поисков истины в исторических исследованиях . Когда я начинал свои исследования, информатика только делала свои первые шаги. Мало кто сейчас знает, сидя за маленьким персональным компьютером, что данные в первые компьютеры вводились с помощью перфокарт.

Не все знают, что первые компьютеры занимали огромные площади.

В те годы мы мечтали, но не думали, что доживаем до искусственного интеллекта и что искусственный интеллект будет писать книги.

Термин "искусственный интеллект" был введён в научную область Джоном Маккарти, создателем языка программирования Лисп, основателем функционального программирования и лауреатом премии Тьюринга за огромный вклад в область исследования искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект представляет собой способность компьютерных систем, компьютерно-управляемых роботов или программы мыслить также разумно, как человек.

Искусственный интеллект (ИИ; англ. artificial intelligence, AI) – это свойство интеллектуальных систем выполнять творческие задачи, традиционно считающиеся человеческим прерогативам; наука и технология разработки интеллектуальных машин, особенно компьютерных программ с интеллектуальными возможностями.

Существует различные определения понятия "искусственный интеллект", но одно из самых широко распространённых гласит, что искусственный интеллект (ИИ) относится к способности компьютерных систем или программ обрабатывать информацию и выполнять задачи, которые обычно требуют интеллектуальных способностей человека. Искусственный интеллект включает в себя различные подходы и методы, такие как машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети и экспертные системы. Целью ИИ является создание систем, способных обучаться, адаптироваться и принимать решения на основе собственного опыта.

Исторический калейдоскоп

Зададим вопрос искусственному интеллекту. [Мои вопросы в книге идут курсивом, а перед ответом искусственного интеллекта указывается AI, что значит (Artificial intelligence – Искусственный интеллект). Все ответы ИИ не редактировались и представлены так, как их выдал ИИ].

Можно ли назвать многообразие утверждаемых и противоречивых исторических истин историческим калейдоскопом

AI

Да, можно назвать многообразие утверждаемых и противоречивых исторических истин "историческим калейдоскопом". Это образное выражение подчёркивает разнообразие исторических интерпретаций, точек зрения и исторических "пазлов", которые можно собрать, чтобы составить общую картину прошлого. Как в калейдоскопе, эти истины могут меняться, перемещаться и преобразовываться в зависимости от исследовательского подхода, доступных исторических источников или политических и социальных контекстов.

*.*

Так утверждает искусственный интеллект (ИИ). Не каждый историк с этим согласиться, ибо каждый историк утверждает свою истину, и эта истина считается справедливой, если она вписывается в существующую научную парадигму. (Парадигма в науке, как известно, – принятая научным сообществом модель рациональной научной деятельности). Ну это и понятно, ведь искусственный интеллект чем-то отличается от человеческого.

А чем, действительно, отличается искусственный интеллект от человеческого? Во-первых, возможно тем, что он не обладает искусством изощрённой человеческой словесности, как скажем, у Венечки Ерофеева в бессмертном произведении “Москва-Петушки”. Мы хорошо понимаем и естественно воспринимаем уже первые строки из книги “Москва-Петушки”: “Все говорят: Кремль, Кремль. Ото всех я слышал про него, а сам ни разу не видел. Сколько раз уже (тысячу раз), напившись или с похмелюги, проходил по Москве с севера на юг, с запада на восток, из конца в конец, насквозь и как попало – и ни разу не видел Кремля”. Никакие алгоритмы текстовых нейронных сетей не смогу подобного написать, а тем более объяснить, как это за тысячу раз из Курского вокзала герой проходил по Москве с севера на юг, с запада на восток, из конца в конец, насквозь и как не смог попасть к Кремлю. ИИ знает, что от вокзала до Красной площади 3 км. Это можно пройти за полчаса пешком. И как туда можно ухитриться не попасть ИИ неведомо, а для человека естественно и объяснимо.