до последнего научного журнала, от бульварных романов до философских трактатов, от кулинарных рецептов до инструкций по сборке космических кораблей. А теперь вообразите библиотекаря, который провёл в этом хранилище всю свою жизнь. Он не просто прочитал каждую книгу – он проанализировал её на молекулярном уровне. Он не знает, что такое «любовь», но он знает, что в 87% сонетов это слово рифмуется со словом «кровь» и часто соседствует со словами «сердце», «боль» и «луна». Он не понимает вкуса яблочного пирога, но может с точностью до миллиграмма предсказать, какое количество корицы упоминается рядом со словом «яблоко» в поваренных книгах XVIII века. Этот библиотекарь – превосходная метафора для понимания того, как «думает» нейросеть.
Когда мы говорим о «мышлении» искусственного интеллекта, мы невольно становимся жертвой антропоморфизма – склонности приписывать человеческие качества нечеловеческим объектам. Мы смотрим на сгенерированный нейросетью текст или изображение и предполагаем, что за ним стоит процесс, схожий с нашим собственным: понимание, осмысление, творческое озарение. На самом же деле внутри этой «чёрной коробки» нет ни сознания, ни понимания в человеческом смысле. Там нет «призрака в машине». Там царит её величество Статистика.
Давайте вернёмся к нашему примеру с зайцем и лесом. Когда вы вводите в нейросеть промт «Нарисуй зайца», что происходит на самом деле? Система не обращается к некоему внутреннему каталогу «животные» и не извлекает оттуда образ длинноухого грызуна. Вместо этого она преобразует ваше слово «заяц» в сложный математический объект – вектор, который представляет собой точку в многомерном пространстве. В этом пространстве все понятия, когда-либо встреченные нейросетью, расположены не хаотично, а в соответствии с их контекстной близостью. Слова «король» и «королева» будут находиться рядом, так же как «яблоко» и «груша». И вот, найдя точку, соответствующую «зайцу», нейросеть начинает искать её ближайших соседей.
Благодаря анализу миллиардов текстов и изображений, она «знает», что понятие «заяц» статистически очень тесно связано с понятиями «лес», «трава», «морковка», «уши» и «хищник». Слово «лес» оказывается одним из самых сильных «магнитов» в этом смысловом поле. Поэтому, не имея никаких дополнительных указаний, нейросеть с огромной вероятностью поместит своего сгенерированного зайца именно в лесной пейзаж. Она не «решила», что зайцы живут в лесу. Она просто последовала по пути наименьшего статистического сопротивления, по самой протоптанной информационной тропинке. Это не акт понимания, а акт вероятностного предсказания.