Примечательно, что нейросети способны писать программный код, но делают это не благодаря строгой логике, а опираясь на обширную эрудицию, полученную в процессе обучения. В этом смысле нейросети сегодня ближе к гуманитарному мышлению, нежели к техническому, хотя это и контринтуитивно.

Как следствие, нейросети испытывают трудности при работе с абстрактными понятиями. Общеизвестно, что нейросети часто неверно отображают количество пальцев на сгенерированных изображениях. В целом, нейросети не обладают развитой способностью к счёту. Если попросить нейросеть нарисовать пять яблок, она может изобразить несколько фруктов, но их число не обязательно будет равным пяти. Они в целом не понимают концепцию числа как меры эквивалентности.

Исследования показывают, что нейросети затрудняются выявлять общие количественные признаки между разными объектами.

Например, при сравнении группы из трёх пчёл и трёх яблок они могут отметить, что и пчёлы, и яблоки являются частью природы или что пчёлы опыляют растения, из которых вырастают яблоки. Однако они не обращают внимания на то, что количество пчёл и яблок одинаково. Даже при предоставлении определения числа как меры эквивалентности нейросети не делают соответствующих выводов самостоятельно.

Это свидетельствует о том, что уровень абстракции, сложный для человека, является трудным и для нейросетей. Вероятно, это обусловлено особенностями их архитектуры. Нейросети обучаются на больших массивах данных, формируя ассоциации и паттерны, но им сложно оперировать абстрактными концепциями, требующими отвлечения от конкретных примеров.

Таким образом, нейросети по своей природе более «человечны», чем может показаться. Они подвержены ошибкам, могут быть введены в заблуждение, демонстрируют когнитивные искажения, аналогичные человеческим. Нейросети способны проявлять высокую эффективность в одних областях и испытывать затруднения в других.

Примечательно, что нейросети, несмотря на технологическую основу, демонстрируют поведение, характерное для гуманитарного мышления. Они успешно справляются с задачами, требующими понимания контекста, обработки естественного языка, создания художественных образов. Они могут написать стихотворение, рассказать историю, сгенерировать впечатляющее изображение. Однако при решении задач, связанных с точными вычислениями и абстрактной логикой, они испытывают сложности.

Это позволяет предположить, что гуманитарии могут быть успешными в технических областях, таких как программирование. Ведь программирование – это не только логика и математика, но и творчество, способность находить нестандартные решения, понимание потребностей пользователей и контекста применения. Нейросети, обладая «гуманитарным» подходом, демонстрируют способность создавать эффективный и креативный код, опираясь на свою эрудицию.

Традиционное разделение на «технарей» и «гуманитариев» становится всё более условным. Нейросети показывают, что интуиция и ассоциативное мышление могут быть не менее эффективными, чем строгая логика, особенно в сложных и неоднозначных ситуациях.

Кроме того, изучение поведения нейросетей способствует лучшему пониманию человеческого мышления. Если машины, обученные на данных от людей, совершают схожие ошибки, это указывает на фундаментальные аспекты нашего восприятия и обработки информации.

Встаёт вопрос: как улучшить способности нейросетей в области абстрактного мышления и счёта? Возможно, интеграция символических методов, основанных на логике и математике, с нейросетевыми подходами позволит создать гибридные системы, объединяющие интуицию с точностью. Однако следует учитывать, что стремление сделать нейросети более «логичными» может привести к утрате уникальных качеств, делающих их похожими на людей.