В 1943 году Инженерный корпус армии США инициировал проект, целью которого было ускорение будущего с помощью первого в мире электронного универсального компьютера. Этот компьютер, названный ENIAC (Электронный числовой интегратор и вычислитель), представлял собой тридцатитонную машину с 17 468 вакуумными лампами, способную выполнять 5 000 сложений в секунду. ENIAC потреблял столько киловатт, сколько хватило бы для электроснабжения современного дома в течение трех лет. Футуристы, такие как Джон фон Нейман, провозгласили, что искусственный интеллект сможет заменить человеческий мозг, вычисляя «завтрашний день на основе сегодняшних измерений». Конечной целью было устранить «разрыв между прошлым и будущим», что позволило бы точно предсказывать исходы космических событий, рынков, выборов и войн.
Однако первоначальная мечта о полностью предсказуемом будущем столкнулась с реальностью Второй мировой войны. Анализируя действия самых успешных пилотов, таких как ас ВВС армии США Гэбби Габрески, сбивший 28 немецких самолетов на своем P-47 Thunderbolt, ученые обнаружили неожиданную закономерность. Побеждали не те, кто следовал учебникам и логическим правилам, а те, кто действовал «неожиданно, оригинально и с воображением». Пилоты, придерживавшиеся стандартных тактик, были предсказуемы и легко становились мишенями. Это открытие показало, что будущее не является детерминированным математическим уравнением, которое можно решить на основе прошлых данных, тем самым обрекая первоначальную цель ENIAC на провал.
В том же 1943 году психолог из Университета Южной Калифорнии Дж. П. Гилфорд предложил решение этой проблемы. Он утверждал, что может «свести креативность таких пилотов, как Габрески, к вычислительным протоколам». Армия профинансировала его исследования и присвоила ему звание полковника. Гилфорд предположил, что человеческое творчество можно разложить на два логических, вычислимых процесса.
Первый процесс, названный дивергентным мышлением, представляет собой рандомизированный подбор и смешивание элементов из различных категорий — основа корпоративных мозговых штурмов. Второй, конвергентное мышление, — это вероятностный процесс выявления закономерностей в случайных ассоциациях для определения наиболее жизнеспособных вариантов. Сочетание этих двух процессов Гилфорд назвал «идеацией» (ideation), которая легла в основу концепции «дизайн-мышления». Автоматизация этих двух процессов на компьютерах приводит к тому, что сегодня известно как генеративный искусственный интеллект.
ENIAC был слишком примитивен для реализации идей Гилфорда, но на протяжении XX века вычислительные мощности росли. В конце 2010-х годов появились предшественники ChatGPT, Gemini и DALL-E. Сочетание предиктивного и генеративного ИИ породило эпоху «нейросимволического ИИ», казалось бы, воплотившего мечту 1943 года. Однако практическое испытание этой модели привело к ошеломляющим результатам.
В начале 2000-х годов Командование специальных операций армии США начало интенсивно обучать своих элитных новобранцев дивергентному и конвергентному мышлению. Результат оказался прямо противоположным ожиданиям: практическая креативность солдат резко снизилась. Они стали менее изобретательными, их стратегии — менее эффективными, а сами бойцы — более эмоционально уязвимыми в быстро меняющихся боевых условиях. Эксперимент доказал, что творчество — это не чисто логический вычислительный процесс.
В 2021 году Командование специальных операций обратилось в лабораторию Университета штата Огайо, чтобы понять причину этого провала. Исследование выявило фундаментальное различие: человеческий мозг работает на основе нарративного интеллекта, «думая действиями», тогда как компьютерный ИИ использует логический интеллект, «думая уравнениями». Творчество человека обусловлено механическими процессами в нейронах, которые «не могут быть воспроизведены никакой известной конфигурацией электронных транзисторов».
Эта нарративная природа человеческого мышления позволяет обладать двумя критически важными способностями, недоступными для ИИ. Первая — это умение выявлять «исключительную информацию», которая в руководстве армии США «Mission Command» определяется как «специфическая и немедленно жизненно важная информация, напрямую влияющая на успех текущей операции».
Вторая способность — это «инициатива», необходимая для распознавания такой информации. Инициативу невозможно запрограммировать, поскольку она представляет собой распознавание процессов, а не просто распознавание образов, на котором специализируется ИИ.
Развитие подлинной человеческой креативности требует не логических, а нарративных упражнений. Вместо компьютерного подхода, основанного на поиске по ключевым словам (например, составить список творческих людей), следует использовать метод романиста: вспомнить конкретную историю творческого прорыва каждого человека и представить, как бы он действовал в будущей ситуации.
Создание настоящего искусственного мозга потребует не просто более мощных компьютеров, а «нарративно-компетентного оборудования», которое по своей сути не будет являться компьютером.
Таким образом, 82-летний опыт взаимодействия армии США с вычислительными системами привел к однозначному выводу: компьютерный ИИ «умен лишь частично». Независимо от будущих достижений в области квантовых, нейросимволических или даже разумных систем, именно человеческая креативность остается решающим конкурентным преимуществом и ключом к будущему.
Однако первоначальная мечта о полностью предсказуемом будущем столкнулась с реальностью Второй мировой войны. Анализируя действия самых успешных пилотов, таких как ас ВВС армии США Гэбби Габрески, сбивший 28 немецких самолетов на своем P-47 Thunderbolt, ученые обнаружили неожиданную закономерность. Побеждали не те, кто следовал учебникам и логическим правилам, а те, кто действовал «неожиданно, оригинально и с воображением». Пилоты, придерживавшиеся стандартных тактик, были предсказуемы и легко становились мишенями. Это открытие показало, что будущее не является детерминированным математическим уравнением, которое можно решить на основе прошлых данных, тем самым обрекая первоначальную цель ENIAC на провал.
В том же 1943 году психолог из Университета Южной Калифорнии Дж. П. Гилфорд предложил решение этой проблемы. Он утверждал, что может «свести креативность таких пилотов, как Габрески, к вычислительным протоколам». Армия профинансировала его исследования и присвоила ему звание полковника. Гилфорд предположил, что человеческое творчество можно разложить на два логических, вычислимых процесса.
Первый процесс, названный дивергентным мышлением, представляет собой рандомизированный подбор и смешивание элементов из различных категорий — основа корпоративных мозговых штурмов. Второй, конвергентное мышление, — это вероятностный процесс выявления закономерностей в случайных ассоциациях для определения наиболее жизнеспособных вариантов. Сочетание этих двух процессов Гилфорд назвал «идеацией» (ideation), которая легла в основу концепции «дизайн-мышления». Автоматизация этих двух процессов на компьютерах приводит к тому, что сегодня известно как генеративный искусственный интеллект.
ENIAC был слишком примитивен для реализации идей Гилфорда, но на протяжении XX века вычислительные мощности росли. В конце 2010-х годов появились предшественники ChatGPT, Gemini и DALL-E. Сочетание предиктивного и генеративного ИИ породило эпоху «нейросимволического ИИ», казалось бы, воплотившего мечту 1943 года. Однако практическое испытание этой модели привело к ошеломляющим результатам.
В начале 2000-х годов Командование специальных операций армии США начало интенсивно обучать своих элитных новобранцев дивергентному и конвергентному мышлению. Результат оказался прямо противоположным ожиданиям: практическая креативность солдат резко снизилась. Они стали менее изобретательными, их стратегии — менее эффективными, а сами бойцы — более эмоционально уязвимыми в быстро меняющихся боевых условиях. Эксперимент доказал, что творчество — это не чисто логический вычислительный процесс.
В 2021 году Командование специальных операций обратилось в лабораторию Университета штата Огайо, чтобы понять причину этого провала. Исследование выявило фундаментальное различие: человеческий мозг работает на основе нарративного интеллекта, «думая действиями», тогда как компьютерный ИИ использует логический интеллект, «думая уравнениями». Творчество человека обусловлено механическими процессами в нейронах, которые «не могут быть воспроизведены никакой известной конфигурацией электронных транзисторов».
Эта нарративная природа человеческого мышления позволяет обладать двумя критически важными способностями, недоступными для ИИ. Первая — это умение выявлять «исключительную информацию», которая в руководстве армии США «Mission Command» определяется как «специфическая и немедленно жизненно важная информация, напрямую влияющая на успех текущей операции».
Вторая способность — это «инициатива», необходимая для распознавания такой информации. Инициативу невозможно запрограммировать, поскольку она представляет собой распознавание процессов, а не просто распознавание образов, на котором специализируется ИИ.
Развитие подлинной человеческой креативности требует не логических, а нарративных упражнений. Вместо компьютерного подхода, основанного на поиске по ключевым словам (например, составить список творческих людей), следует использовать метод романиста: вспомнить конкретную историю творческого прорыва каждого человека и представить, как бы он действовал в будущей ситуации.
Создание настоящего искусственного мозга потребует не просто более мощных компьютеров, а «нарративно-компетентного оборудования», которое по своей сути не будет являться компьютером.
Таким образом, 82-летний опыт взаимодействия армии США с вычислительными системами привел к однозначному выводу: компьютерный ИИ «умен лишь частично». Независимо от будущих достижений в области квантовых, нейросимволических или даже разумных систем, именно человеческая креативность остается решающим конкурентным преимуществом и ключом к будущему.
