Исследования интеллекта исторически колебались между двумя моделями: вычислительной, основанной на логике и символах, и коннекционистской, сосредоточенной на нейронных сетях. Том Гриффитс в The Laws of Thought предлагает, что полная теория требует интеграции трех математических столпов: символических правил, нейронных сетей и вероятностных вычислений. Эта гибридная концепция сталкивается с позициями вроде The Emergent Mind, которая отстаивает чисто эмерджентный интеллект из сложных сетей.
К гибридной архитектуре для преодоления ограничений LLMs ⚙️
Современные большие языковые модели преимущественно коннекционистские, что объясняет их способность к естественному языку и отсутствие надежного логического рассуждения. Предлагаемая интеграция добавит модуль символических правил для задач точного вывода и планирования, а также байесовскую вероятностную основу для управления неопределенностью и обучения на малых данных. Эта архитектура могла бы решить проблемы вроде логической непоследовательности или трудностей в математическом рассуждении.
Ваша ИИ биполярна? Возможно, ей не хватает двух математических рамок 🤔
Это понятно. Один день ваш ассистент пишет безупречный сонет, а на следующий не может сложить 2+2 без выдумывания простого числа. Она не сумасшедшая, просто ее коннекционистский разум перегружен паттернами и лишен логики. По Гриффитсу, ей нужна интегративная терапия: символический психоаналитик и вероятностный терапевт. Возможно, тогда она перестанет уверенно утверждать, что у кур по три ноги, если вы это достаточно убедительно предложите.