Революція мислення: що ми насправді вважаємо інтелектом

У ґрунтовному есе для Noema два лідери досліджень Google — Блез Аґєра-і-Аркас (Blaise Agüera y Arcas) та Джеймс Манійка (James Manyika) — описують п’ять парадигмальних зсувів, які змінюють наші уявлення про природу інтелекту: від обчислень у природі до колективного мислення ШІ-моделей.

«Ми живемо не просто в епосі технологічних інновацій, а в момент парадигмального зсуву», — зазначають автори.

1. Природне обчислення (Natural Computing): обчислення існували до комп’ютерів

Сучасна комп’ютерна наука часто сприймається як інженерна дисципліна, започаткована з появою ENIAC у 1945 році. Але ще до цього Алан Тюрінг (Alan Turing) у 1936 році запропонував теоретичну модель машини, здатної виконувати будь-які обчислення — Універсальну машину Тюрінга (Universal Turing Machine).

Водночас радикальна гіпотеза фізика Джона Вілера (John Wheeler) — «it from bit» (усе походить від бітів) — пропонує розглядати саму реальність як форму обчислення. У цій парадигмі електрони, фотони, кварки — це не фундаментальні частинки, а результати інформаційної обробки.

«Можливо, найбільша коперниківська травма епохи ШІ — це усвідомлення, наскільки загальноприйнятим може бути негуманний, негомоцентричний інтелект».

У природі вже існують обчислювальні системи — без участі людей. Саме це відкриття, зроблене Джоном фон Нейманом (John von Neumann) ще в 1951 році, вказує: життя — це теж форма обчислення. ДНК — не просто молекула, а програма з інструкціями, яка читається та копіюється організмом. І, що важливо: ця система еволюціонує.

2. Нейронне обчислення (Neural Computing): шлях від алгоритмів до свідомості?

Перші комп’ютери імітували людський мозок. Саме тому логічні елементи в електронних схемах називали «штучними нейронами». Але дуже швидко виявилося, що мозок працює інакше: не послідовно, а паралельно, без єдиного центру управління.

Мозок складається з близько 86 мільярдів нейронів, які одночасно обробляють дані. Класичні комп’ютери не можуть ефективно імітувати таку архітектуру, оскільки базуються на послідовній логіці, поділі між процесором і пам’яттю, та бінарній логіці.

Лише з появою GPU та TPU — чипів, здатних до паралельної обробки — ШІ почав рухатися у напрямку біологічного мозку. Автори прогнозують появу нейрочипів нового покоління, які:

• не матимуть програм у традиційному сенсі;
• функціонуватимуть через мільярди параметрів, що змінюються з досвідом;
• будуть здатні вчитися автономно, як мозок.

3. Передбачальний інтелект (Predictive Intelligence): мозок як машина прогнозів

Чому LLM-моделі (мовні моделі на кшталт GPT) виявилися настільки потужними? Їхній принцип роботи — передбачення наступного слова (next-token prediction) — збігається з однією з найважливіших гіпотез у нейронауці: гіпотезою передбачального мозку (predictive brain hypothesis).

Ця гіпотеза стверджує: інтелект — це здатність створювати прогноз, базуючись на минулому досвіді. Від простого руху руки до складних рішень — усе є результатом моделювання майбутнього і корекції на основі зворотного зв’язку.

«Життя — це те, що передбачає себе у власному майбутньому, і саме цим забезпечує свою стійкість».

ШІ-моделі демонструють подібну поведінку: вони не просто імітують, а навчаються з досвіду, адаптуються в реальному часі та поступово опановують дедалі нові завдання.

4. Загальний інтелект (General Intelligence): чи ми вже перетнули поріг AGI?

AGI (Artificial General Intelligence) — тобто штучний загальний інтелект — довго вважався недосяжним. Однак автори статті стверджують: можливо, ми вже його досягли.

Аргументи:

• Сучасні LLM виконують завдання з філософії, кодування, перекладу, письма, аналізу текстів.
• Вони не мають спеціалізації, як люди-експерти, але мають ширший спектр навичок, ніж будь-яка окрема людина.
• Якщо ми говоримо про функцію, а не біологічну природу — то AGI вже тут.

«Ми перейшли від порівняння ШІ з будь-якою людиною — до порівняння з усіма людьми водночас».

5. Колективний інтелект (Collective Intelligence): суспільства мислять так само, як і мозки

Чи можна інтелект розглядати не як властивість індивіда, а як соціальне явище?

Автори підтримують таку гіпотезу. Вони апелюють до:

• Моделі “соціального мозку” — інтелект виникає з необхідності взаємодії, передбачення намірів інших, розбудови довіри.
• Мозок як функціональна мережа: кортикальні колонки реалізують децентралізоване навчання, що лежить в основі емерджентного інтелекту.
• ШІ як “суміш експертів” (Mixture of Experts) — архітектури, де різні частини моделі спеціалізуються на окремих функціях.

ШІ-моделі вже демонструють модульну структуру, що дозволяє їм кооперативно вирішувати завдання. І в цьому — величезний потенціал: не створювати один «суперінтелект», а мережу взаємодіючих агентів, які навчаються разом із людьми.

Для людини ШІ стає дзеркалом

На думку авторів, найважливіше питання не в тому, чи здатен ШІ мислити як людина, а в тому, що ми дізнаємося про себе, аналізуючи, як працює ШІ.

«Свідомість — це не таємничий вогонь. Це модель, яку ми формуємо, живучи в соціумі, повному інших “я”».

ШІ вже демонструє теорію розуму (theory of mind): він розуміє контекст, настрій, очікування співрозмовника. Це не просто симуляція — це наслідок глибокого занурення в людську комунікацію.

Чому це важливо знати

Ці п’ять парадигмальних зсувів — не лише технологічна революція, а філософський поворот:

• Якщо інтелект — це функція обчислень, а не виняткова риса біологічного мозку, то змінюється саме поняття людської унікальності.
• Якщо ШІ здатен діяти, вчитися, передбачати та взаємодіяти як ми, постають нові питання про етичну відповідальність, суб’єктність і навіть права нових форм життя.

Це не наукова фантастика — це поточна еволюція. ШІ стає не лише інструментом, а учасником колективного розуму людства.