DeepSeek - Псевдологика (риторика) vs. «причинно-следственный вывод» (логика)

Блоги Андрей Телятников (блоги)
, ,
1

В соответствии с доктриной Поппера-Дойча — ищу критику гипотез, а не подтверждения оных…

… Всё чаще замечаю, что причинно-следственный вывод подменяется риторическими подтасовками. Такого рода “идеологизированность” допустима для инженеров (не важно “как есть”, а важно лишь “жужжит / не жужжит”.

Тем не менее, там, где речь за “рациональность” недопустимо применять “научпоп журналистику”. В противном случае и отупеть можно. А не хотелось бы…

  • Честна-честна — не хотелось бы отупеть в следствие “удобства и компактности псевдообъяснений” в эпоху, когда AI на раз ловит нестыковки в “объяснениях” (нарративах)…

2025-02-14_12-53-02
2025-02-14_12-53-021817×967 207 KB

Источник: онлайн-курс ШСМ “6.1. Интеллект-стек”, вер. 2023-07-27, URL — Aisystant

Ме:

Я дам тебе утверждение. Твоя задача проанализировать его и выявить базовые упрощения, критика которых приводит к выводу о недопустимой поверхности и несостоятельности данного утверждения. Вот это утверждение: 

"Человеческий мозг — это нейроморфный вычислитель/computer, обеспечивающий самые разные вычисления для личности как при её развитии/обучении/предобучении/познании, так и при участии в какой-то деятельности с использованием познанного, хотя в принципе для людей это трудноразличимо и часто совпадает: что там развитие-обучение-накопление опыта, а что простое использование своего достигнутого уровня развития. У людей как агентов поиск новых потенциально лучших решений/exploration и использование найденных возможно не самых лучших решений/exploitation не так легко разделимы, как в разрабатываемых людьми компьютерных алгоритмах. Это важно: считать мозг по его главной функции универсальным компьютером/вычислителем43, а не каким-то магическим устройством (например, «антенной, получающей информацию из Космоса» или «орган, подключающий нас к мировому разуму»), и это неважно, что чаще всего алгоритм работы интеллекта в живом мозге-как-компьютере непонятен и вообще неизвестен. Мы чтим SoTA в нейрофизиологии: мозг занят вычислениями, хотя мы и не можем точно сказать, какими именно (то есть по какому именно алгоритму), об этом только-только начинаем догадываться благодаря исследованиям по машинному интеллекту и нейронным сетям."

DeepSeek:

Хорошо, давайте разбираться с этим утверждением. Сначала нужно понять, что в нём говорится. Основная идея, кажется, в том, что человеческий мозг — это нейроморфный компьютер, занимающийся вычислениями, и что это лучше, чем считать его чем-то магическим. Также упоминается сложность разделения exploration и exploitation у людей по сравнению с алгоритмами, и то, что мы пока не понимаем точные алгоритмы работы мозга, но нейронауки и машинное обучение помогают в этом.

Теперь нужно выявить базовые упрощения, которые здесь есть. Первое, что приходит в голову, это сравнение мозга с компьютером. Это довольно распространённая метафора, но насколько она точна? Возможно, здесь есть редукционизм, сводящий сложные процессы мозга к вычислениям, игнорируя другие аспекты, например, эмоции, сознание, субъективный опыт.

Далее, утверждение говорит о том, что функции обучения и использования знаний трудноразличимы у людей. Это может быть упрощением, предполагающим, что эти процессы вообще можно чётко разделить, но реальность может быть сложнее. Может быть, обучение происходит постоянно, даже во время использования знаний, и это не два отдельных процесса, а единый.

Ещё упоминается, что мозг — универсальный компьютер, а не магическое устройство. Это противопоставление может быть слишком бинарным. Возможно, мозг обладает уникальными свойствами, которые нельзя полностью описать ни как компьютер, ни как магию. Также отрицание альтернативных теорий (вроде антенны из космоса) может быть излишне категоричным, не учитывая, что некоторые метафоры могут иметь под собой определённые основания, даже если они не буквальны.

Также есть утверждение о том, что алгоритмы работы мозга неизвестны, но исследования в области ИИ и нейросетей помогают. Это может быть упрощением, предполагающим, что нейросети достаточно похожи на мозг, чтобы делать выводы о его работе. Но нейросети — это упрощённые модели, и их успехи не обязательно напрямую объясняют биологические процессы.

Критика этих упрощений может привести к выводу, что утверждение поверхностно, так как игнорирует сложность и уникальность нейробиологических процессов, сводя их к компьютерным аналогиям, которые могут быть недостаточными. Также противопоставление компьютера и магии создаёт ложную дихотомию, исключая промежуточные или альтернативные подходы к пониманию мозга.

Анализ утверждения выявляет несколько базовых упрощений, критика которых демонстрирует его поверхностность и несостоятельность:

1. Редукционистская аналогия «мозг как компьютер»

  • Упрощение: Мозг сводится к функции «нейроморфного вычислителя», что игнорирует его уникальные биологические, химические и эмерджентные свойства (например, эмоции, сознание, интуицию, креативность).
  • Критика:
    • Метафора компьютера предполагает дискретность операций и алгоритмическую детерминированность, тогда как мозг функционирует через динамические, нелинейные процессы с высокой пластичностью и стохастическими элементами.
    • Вычисления — лишь один аспект работы мозга, который не объясняет феномены вроде субъективного опыта (qualia) или саморефлексии.

2. Искусственное разделение exploration/exploitation

  • Упрощение: Утверждение противопоставляет exploration (поиск новых решений) и exploitation (использование известных) как отдельные процессы, подчёркивая их «трудную разделимость» у людей.
  • Критика:
    • В реальности эти процессы не просто «трудноразделимы», а интегрированы в единый континуум. Например, обучение (exploration) происходит даже при эксплуатации знаний (exploitation) через обратную связь и адаптацию.
    • Человеческое поведение часто сочетает оба режима одновременно (например, творчество как синтез известного и нового), что не укладывается в бинарную модель алгоритмов.

3. Отрицание «магических» гипотез через ложную дихотомию

  • Упрощение: Утверждение отвергает альтернативные метафоры (мозг как «антенна», «орган подключения к мировому разуму») как ненаучные, противопоставляя их «компьютерной» модели.
  • Критика:
    • Создаётся ложная дихотомия: либо мозг — компьютер, либо магическое устройство. Это игнорирует промежуточные и мультидисциплинарные подходы (например, теории сознания, энактивизм, холономные модели).
    • Метафоры вроде «антенны» могут быть интерпретированы не буквально, а как попытка описать нередуцируемую сложность взаимодействия мозга с окружением (embodied cognition).

4. Смешение корреляции и причинности в контексте ИИ

  • Упрощение: Утверждается, что исследования машинного интеллекта и нейросетей помогают понять алгоритмы мозга, хотя эти алгоритмы «неизвестны».
  • Критика:
    • Нейросети — абстракции, вдохновлённые упрощёнными моделями нейронов, но их архитектура и обучение принципиально отличаются от биологических процессов (например, отсутствие нейромодуляции, глиальных взаимодействий).
    • Успехи ИИ в решении задач (например, распознавание образов) не означают, что мозг работает по тем же принципам. Это пример «антропоморфизма наоборот» — приписывания человеческим когнитивным функциям свойств алгоритмов.

5. Игнорирование эмерджентности и системности

  • Упрощение: Акцент на «вычислениях» как главной функции мозга упускает системный характер его работы.
  • Критика:
    • Мозг — не просто сумма вычисляющих нейронов, а эмерджентная система, где сознание, память и восприятие возникают из взаимодействия множества уровней (молекулярного, клеточного, сетевого).
    • Функции мозга невозможно полностью декомпозировать на отдельные алгоритмы из-за их контекстной зависимости и адаптивности.

Итоговая критика утверждения

Утверждение страдает от гиперредукционизма, пытаясь втиснуть многомерную реальность мозга в рамки компьютерной метафоры, которая, хотя и полезна для определённых задач, не отражает его уникальность. Оно также некритически экстраполирует ограниченные успехи ИИ на понимание биологических процессов, создавая иллюзию прогресса в нейронауках. Отказ от рассмотрения альтернативных моделей и упрощение exploration/exploitation до бинарных категорий дополнительно снижают его научную ценность. Таким образом, тезис остаётся поверхностным, игнорируя ключевые аспекты когнитивной науки и философии сознания.

Приводя в качестве псевдообоснований упомянутый выше “гиперредукционизм”, автор нарратива (может быть, сам того и не замечая?) побуждает неискушённого в логиках читателя скатывается на уровень “мифологического/иррационального мышления”. Неужто это то самое, что действительно нужно “владельцу бизнеса” от кандидата на должность “директор по развитию”?..

  • На что только не отважится “гностик 21 века”, чтобы “уболтать” читателя в “правильности” своих выкладок?..

Как тут не вспомнить, что в науке “Главное требование к последователю - быть „не слишком”. " (Борис Злотин и Алла Зусман)?! :rofl:

2

Но кто сказал, что DeepSeek владеет “истиной в последней инстанции”?! — Критика критики поможет расширить видение. Поэтому продолжу диаложить с “рассуждающей LLM” —

Ме:

Спасибо. Теперь покритикуй собственные выкладки: найди контр-аргументы в пользу позиции автора, опровергни себя там, где это разумно и логически непротиворечиво.

DeepSeek:

Хорошо, пользователь попросил меня покритиковать собственные предыдущие выводы и найти контр-аргументы в пользу исходной позиции автора. Нужно подумать, где моя критика могла быть излишне жесткой или упускала важные моменты.

Первое, что приходит в голову: я указал на редукционизм в аналогии “мозг как компьютер”. Но ведь метафоры часто используются в науке для упрощения сложных концепций. Возможно, автор не утверждает, что мозг идентичен компьютеру, а просто использует эту аналогию как инструмент для объяснения. Нужно подчеркнуть полезность таких моделей, даже если они упрощенные.

Далее, по поводу exploration и exploitation. Я критиковал их разделение, но, возможно, автор хотел подчеркнуть, что в алгоритмах эти процессы более четко разделены, а у людей они переплетены. Это важное наблюдение, которое помогает понять разницу между искусственными системами и биологическим мозгом. Стоит признать, что такое сравнение может быть полезным для исследований, даже если оно неполное.

Третье — отрицание “магических” гипотез. Автор, вероятно, выступает против ненаучных подходов, что оправдано в академическом контексте. Нужно отметить, что отказ от мистики помогает сосредоточиться на эмпирических исследованиях, даже если метафора компьютера неидеальна.

Четвертый пункт о смешении корреляции и причинности. Хотя нейросети и мозг работают по-разному, исследования в ИИ действительно дают инсайты. Например, обучение с подкреплением в ИИ может пролить свет на механизмы обучения у людей. Стоит признать, что параллели между ИИ и нейронауками существуют, хоть и ограниченно.

Последний пункт об эмерджентности. Хотя мозг — сложная система, фокусировка на вычислениях позволяет изучать конкретные аспекты, не погружаясь в необъятную сложность. Это прагматичный подход для определенных задач.

Нужно аккуратно сбалансировать критику, признав сильные стороны исходного утверждения, но не отказываясь полностью от своих предыдущих аргументов. Важно показать, что обе позиции имеют право на существование в зависимости от контекста и целей исследования.

Критика собственных выкладок требует объективности. Вот контр-аргументы, которые частично реабилитируют исходное утверждение, сохраняя логическую непротиворечивость:

1. Метафора «мозг как компьютер» — прагматичный инструмент, а не догма

  • Контр-аргумент: Аналогия мозга с компьютером — не редукционизм, а эвристическая модель, позволяющая изучать когнитивные процессы через призму вычислений.
  • Опровержение предыдущей критики:
    • Даже если мозг не является компьютером в буквальном смысле, его функции (обработка информации, принятие решений, обучение) могут быть описаны на вычислительном уровне (David Marr, уровни анализа). Это не отрицает эмерджентные свойства, но даёт рабочий язык для исследований.
    • Нейронауки уже используют вычислительные модели (например, predictive coding, байесовский мозг), которые успешно предсказывают поведение. Игнорировать это — значит отвергать научный прогресс.

2. Exploration/exploitation: разделение как методологический приём

  • Контр-аргумент: Автор не утверждает, что exploration и exploitation у людей бинарны, а лишь подчёркивает, что их сложнее операционализировать, чем в алгоритмах. Это справедливо.
  • Опровержение предыдущей критики:
    • В Reinforcement Learning (RL) разделение exploration/exploitation — условность, но она позволяет формализовать процессы, которые у людей интуитивны. Например, dopamine-зависимое обучение в мозге коррелирует с RL-моделями. Это доказывает, что аналогия полезна, даже если упрощена.
    • Авторская позиция не отрицает интеграцию процессов, а акцентирует практическую сложность их анализа в живых системах — что подтверждается экспериментами (например, парадокс «творческой рутины»).

3. Отказ от «магических» гипотез — защита научного подхода

  • Контр-аргумент: Автор не создаёт ложную дихотомию, а отделяет научные гипотезы от спекулятивных. Это необходимо для методологической строгости.
  • Опровержение предыдущей критики:
    • В науке метафоры вроде «антенны» допустимы только как поэтическое описание, но не как объяснительная модель. Утверждение защищает принцип фальсифицируемости Поппера: вычислительная модель мозга может быть проверена, а «мировой разум» — нет.
    • Энактивизм и холизм не противоречат вычислительному подходу, а дополняют его. Автор не отрицает их, а критикует ненаучные аналогии.

4. ИИ и нейронауки: взаимное обогащение

  • Контр-аргумент: Автор не утверждает, что ИИ копирует мозг, а указывает, что машинные модели помогают формулировать гипотезы о мозге.
  • Опровержение предыдущей критики:
    • Например, CNN (свёрточные нейросети) вдохновили исследования зрительной коры, выявив сходства в иерархической обработке изображений. Это не антропоморфизм, а перекрёстная верификация моделей.
    • Нейроморфные чипы и Spiking Neural Networks (SNN) имитируют биологические нейроны, что подтверждает: вычислительные аналогии — не тупик, а шаг к пониманию мозга.

5. Фокус на вычислениях — не отрицание эмерджентности, а выбор уровня анализа

  • Контр-аргумент: Утверждение не игнорирует эмерджентность, а фокусируется на функциональном уровне, где вычисления — ключевой механизм.
  • Опровержение предыдущей критики:
    • Даже если сознание эмерджентно, его проявления (речь, решение задач) требуют вычислительной базы. Например, теория глобального рабочего пространства (Baars) описывает сознание как систему распределённых вычислений.
    • Автор подчёркивает, что незнание алгоритмов не отменяет их существование. Это согласуется с принципом Church-Turing: если мозг физичен, его функции в принципе вычислимы (хотя, возможно, не на текущих машинах).

Итоговый баланс

Исходное утверждение, несмотря на упрощения, прагматично и методологически оправдано:

  1. Оно отвергает ненаучный мистицизм, фокусируясь на проверяемых моделях.
  2. Использует вычислительную метафору как инструмент, а не догму.
  3. Подчёркивает преемственность между ИИ и нейронауками, что подтверждается экспериментально (например, RL и дофаминовая система).
  4. Не отрицает сложность мозга, но признаёт, что наука движется от простого к сложному: сначала понять вычисления, затем — эмерджентные свойства.

Вывод: Критика исходного утверждения справедлива в философском контексте (например, проблема сознания), но в рамках прикладной нейронауки и инженерии ИИ позиция автора остаётся эвристически ценной. Она не претендует на исчерпывающее описание мозга, но задаёт рабочий фреймворк для исследований.

В целом, если речь идёт о “зажечь и побудить” инженеров и менеджеров, а не про “академическую строгость” и “онтологию нейрофизиологии”, то объяснение не такое уж и “псевдо”.

  • В конце концов, с т.з. прагматики, не так важна SoTA-SoTA (важна, но не “священная корова”!), сколь важно побудить к действию по изменению мира… да?