ПРО МОЖЛИВОСТІ СУЧАСНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ЯК ЗАСОБУ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

Анотація

У статті подано ґрунтовний аналіз потенціалу та обмежень штучного інтелекту (ШІ), з особливим акцентом на його здатність генерувати нові наукові й технічні рішення. Основна теза дослідження полягає в розгляді систем штучного інтелекту як апроксиматорів – математичних конструкцій, що встановлюють відповідність між множинами вхідних змінних і відповідними вихідними значеннями на основі тренувальних даних. Серед усіх типів апроксиматорів найпомітнішими та найгнучкішими визнаються штучні нейронні мережі (ШНМ). У статті на основі докладного математичного апарату проілюстровано, як такі системи навчаються на структурованих вибірках даних для формування функціональної залежності вигляду y=F(x), а також показано, що їх прогностичні можливості умовно поділяються на дві категорії: інтерполяція та екстраполяція.
У межах дослідження базовим прикладом є навчання нейронної мережі на простій квадратичній вибірці та аналіз її здатності до узагальнення (інтерполяції) в межах відомого інформаційного простору, на противагу її обмеженій здатності до екстраполяції – прогнозування за межами цього простору.
Далі обговорення переходить до сучасних застосувань ШІ, зокрема до великих мовних моделей (LLMs), побудованих на архітектурі трансформерів, таких як ChatGPT. Попри їх значно вищу структурну складність, концептуально вони залишаються подібними до класичних мереж прямого поширення сигналу. Ці моделі здатні з великою мовною гнучкістю та креативністю виконувати інтерполяцію у величезному інформаційному просторі, генеруючи зв’язні тексти шляхом перекомбінування раніше відомих елементів. Ілюстративний приклад у статті зіставляє цей процес із побудовою художньої історії на основі заданих архетипів персонажів і сюжетних структур, результатом чого можуть бути нові, але все ж укорінені у вже відомому знанні комбінації.
Цей самий принцип переноситься на сферу наукових та інженерних задач, де ШІ може створювати нові варіанти технічних рішень, комбінуючи відомі фізичні, хімічні чи механічні принципи. Наприклад, шляхом комбінування типів сил, джерел енергії та способів її використання, мережа може запропонувати новий тип двигуна, що потенційно має реальну прикладну цінність. Подібні підходи нагадують методи морфологічного аналізу та теорії розв’язання винахідницьких задач (ТРВЗ), проте суттєво перевершуються завдяки швидкодії та масштабності сучасних AI-систем.
Разом із тим, автори акцентують на внутрішніх обмеженнях сучасних архітектур ШІ. Попри високу ефективність в інтерполяційних завданнях, здатність до продуктивної екстраполяції – тобто генерації результатів за межами наявного інформаційного простору – залишається критично недостатньою. Це не лише теоретичне припущення, а й емпірично підтверджений факт, зокрема через явище галюцинацій у великих мовних моделях. В таких випадках, отримавши запит, що виходить за межі знань моделі, система вигадує факти або неіснуючі дані, створюючи текст, який на перший погляд виглядає правдоподібно, але не має наукової достовірності.
У висновку стверджується, що інтерполяційна інновація – тобто генерація нових, але логічно обґрунтованих комбінацій уже наявних знань – цілком доступна сучасним системам ШІ. У ряді випадків такі рішення можуть мати істинну наукову або технічну новизну, особливо коли ці поєднання з певних причин ще не були запропоновані дослідниками. Водночас справжня екстраполяція, тобто створення фундаментально нових теорій або концепцій, поки що залишається поза межами можливостей ШІ на базі нейронних мереж.
Для досягнення такого рівня інтелектуальної діяльності необхідно розробляти гібридні системи, які поєднують нейромережеві підходи з детермінованою логікою, евристичними методами або іншими когнітивними структурами, здатними виходити за межі набутих знань. Саме ці гібридні архітектури мають потенціал не лише імітувати, а й якісно розширити межі людської творчості та наукового пізнання.