Мозъкът и LLM

1) LLM не е мозък

Най-лесната грешка е да третираме големите езикови модели като „цифрови/компютърни човеци“. Реалността е по-сложна и по-строга: LLM са инженерни системи, оптимизирани за езиково предсказване, докато мозъкът е биологична система за оцеляване и действие в реален свят. Дори сред водещите учени има нюанси. Джефри Хинтън, например, твърди, че за езиковото разбиране LLM са най-близкото работещо обяснение, което имаме днес. (NobelPrize.org) В същото време Яан ЛьоКюн е последователно критичен към идеята, че само „текстови предиктори“ могат да доведат до обща интелигентност; той настоява за „world models“ и учене от взаимодействие с физическия свят. (Financial Times)

Ключът е да държим две истини едновременно:

• LLM могат да имитират и понякога да надминат човешко представяне в конкретни езикови задачи. (Nature)

• Това не означава, че имат човешки цели, съзнание, устойчиви убеждения или причинно разбиране на света.

Трезвият извод: аналогията „LLM = мозък“ е полезна само като ограничен инструмент за сравнение, не като идентичност. (PNAS)

2) Какво сравняваме всъщност

За да е честно сравнение, трябва да фиксираме „оста“ на сравнение. Мозъкът е общ контролен център за възприятие–решение–действие, управляван от енергийни ограничения, телесни нужди и обратна връзка от средата. LLM, обратно, е статистически модел, който учи закономерности в текста и после генерира следващи токени (части от думи/думи) в контекст. Архитектурният скок, който направи това практично в мащаб, е Transformer и self-attention – механизъм за претегляне на зависимости в последователности. (arXiv)

Тук е важна разликата между:

1. Функционално сходство (и двата „предсказват“, и двата имат разпределени представяния), и

2. Механистично сходство (което често липсва).

Допълнително, съвременните LLM почти винаги минават през пост-обучение: instruction tuning и RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), за да станат по-полезни, по-кооперативни и по-безопасни в разговор. (arXiv) Това не ги прави „агенти със собствени цели“; прави ги по-добри в следване на инструкции и предпочитания.

Затова рамката е проста: сравняваме конкретни способности (език, памет, учене, обобщение, контрол на грешки), а не философски етикети.

3) Мозъкът в 30 секунди

Мозъкът не е „една мрежа“, а много взаимосвързани системи, които работят паралелно: сетивни потоци, двигателен контрол, емоционална оценка, памет и изпълнителни функции. В основата му стоят неврони, които комуникират чрез електрически импулси и синапси, чиито свойства се променят с опита. Тази промяна – пластичност – е причината мозъкът да може да учи непрекъснато, на място, в реална среда.

Съвременните невронаучни обзори подчертават, че пластичността не е „еднопосочен усилвател“. Тя зависи от контекст и от модулатори като допамин, който често се разглежда като носител на сигнал за грешка на предсказанието (reward prediction error) – разликата между очаквано и получено. (PMC) Това е ключово: мозъкът не просто акумулира данни; той се настройва спрямо последствията от действията.

От гледна точка на „инженерна интуиция“: мозъкът е оптимизиран за устойчивост при шум, ниска енергия и постоянна адаптация. LLM са оптимизирани за мащабна статистическа обработка в центрове за данни. Сходството е на ниво абстракции (мрежи, връзки), но биологията носи различен тип ограничения и възможности.

Мозъкът съществува (и е еволюирал) в този му вид с една цел - да запази тялото живо и здраво в реалния свят.

4) Как мозъкът учи

Ученето в мозъка е „онлайн (в реално врме)“ и многосигнално: то се случва докато възприемаме, действаме, грешим и получаваме обратна връзка. На микроскопично ниво важен механизъм е spike-timing-dependent plasticity (STDP) – промяна на синапса според точния тайминг на импулсите. Нови обзори и модели показват, че STDP често е „гейтиран“ от допамин: тоест не всяка корелация води до учене; учим силно, когато има значимост (награда, цел, сигнал за грешка). (PMC)

Това решава класическия „проблем на отдалечената награда“: действието е сега, наградата идва по-късно, но системата пак успява да асоциира кое е било важно. Механистични модели на допамин-модулирана STDP показват как това може да работи в мрежи от неврони. (OUP Academic)

Друг важен слой е предсказването: мозъчните системи често се описват като машини за предсказване, които минимизират грешки – и тези грешки могат да задвижват и пораждат пластичност. Има съвременни модели и експериментални резултати, които свързват prediction error с правила за учене. (Nature)

Изводът за AI: мозъкът комбинира локални правила, глобални модулатори и непрекъсната обратна връзка от света. Това е различна „парадигма на учене“ от “офлайн” оптимизация върху статични корпуси.

5) Какво е LLM

LLM (Large Language Model) е вероятностен модел, обучен да предсказва следващия токен (дума или сричка) в текст, използвайки контекст. Практически това означава: текстът се превръща в токени; моделът изчислява вероятности за следващ токен; после генерира последователност. Архитектурата Transformer, предложена в „Attention Is All You Need“, позволи това да се прави паралелно и ефективно в мащаб, като използва self-attention за моделиране на дълги зависимости. (arXiv)

През 2024–2025 има все повече систематични обзори, които анализират конкретно как работят attention-механизмите, как се държат attention heads и какво можем да кажем за интерпретируемостта им. (ScienceDirect) Важно е да не смесваме термина „attention“ с човешко внимание: при LLM това е математическа операция за претегляне на контекста, не психологически механизъм с мотивация и контрол.

След pre-training обикновено следват instruction tuning и/или RLHF, за да се подобри следването на инструкции и безопасното поведение. (arXiv) Това е причината LLM да изглеждат „по-разумни“ в разговор от чистия базов модел, но основната им цел остава езиково предсказване.

Полезен прагматизъм:
Мислете за LLM като „двигател за текстови хипотези“, който трябва да бъде вграден в система за проверка и контекст.

6) Как LLM работи при употреба

Когато използвате LLM в чат, обикновено не се случва „учене“ в смисъл на трайна промяна на параметрите. Моделът е фиксиран (по време на обучението) и извършва последователни стъпки: пресмята вероятности и избира следващ токен чрез декодиране (например семплиране). Това обяснява две наблюдения, които бизнесът често подценява: първо, системата може да бъде изключително убедителна, дори когато греши; второ, без външни механизми за проверка тя няма гаранция за фактологичност.

Пост-обучението (instruction tuning, RLHF) променя поведението така, че моделът да следва инструкции и да избягва нежелани отговори. Съвременни учебни и обзорни материали за RLHF описват ясно границите: това е оптимизация към човешки предпочитания и политики, не придобиване на стабилно „световно знание“ като при човек. (arXiv)

Ето практичният критерий: ако задачата изисква достоверност, проследимост или отговорност, LLM трябва да има достъп до източници, инструменти и правила за отказ. В противен случай получавате „правдоподобен текст“ вместо „проверим резултат“. Това е структурна последица от начина на работа, не дефект на конкретен доставчик.

7) Къде аналогията е реална

Има сериозни научни резултати, които показват, че езиковите модели могат да предсказват мозъчни реакции при езикова обработка. Класическият „brain score“ подход демонстрира корелация между качеството на next-word prediction и степента, до която моделите съвпадат с невронни и поведенчески данни при хора. (PNAS) Това не означава, че моделите „са мозък“, а че определени представяния и компресии на езика вероятно улавят реални аспекти на човешката езикова система.

По-нови работи от 2024–2025 продължават линията: оценяват фактори като мащаб, данни и alignment training, и търсят кога LLM „огледално“ отразяват когнитивната обработка. (ACL Anthology) Има и сравнителни изследвания на predictive language processing при хора и LLM в задачи за допълване на фрази при различни нива на контекст, които показват разлики в стратегията и силните страни на моделите. (MDPI)

Това е мястото, където позицията на Хинтън звучи най-силно: за езика LLM може да са „най-добрият работещ модел“ на определени аспекти от човешкото разбиране. (NobelPrize.org) Но това е ограничено твърдение: за общ интелект, физическа причинност и цели много лидери (ЛьоКюн, Фей-Фей Ли, Хасабис) настояват за следващия слой – world models и заземяване в реалността. (Financial Times)

8) Ключова разлика: учене

Тук е „твърдата“ граница между мозък и LLM. Мозъкът учи онлайн от преживян свят: нови ситуации, нови цели, обратна връзка. LLM учи офлайн от данни, после се „замразява“ за употреба. Това не е дребен детайл; това определя нивото на компетентност.

Яан ЛьоКюн формулира критиката директно: текущите LLM са силни в езикови задачи, но недостатъчни за обща интелигентност, защото нямат богат модел на света, научен от взаимодействие и предсказване на физическа реалност. В края на 2025 той публично насочва фокуса си към „world model“ подходи (включително чрез нова изследователска инициатива/стартъп). (Financial Times)

От другата страна, пост-обучението (instruction tuning и RLHF) действително дава по-добро следване на инструкции и по-добра „социална“ пригодност на модела, но остава офлайн оптимизация. (arXiv) Затова очакването „моделът ще се научи като човек от разговор“ е капан. Ако искате адаптация, трябва да я създадете системно: контекст, външна памет, инструменти, контролирани цикли на обновяване, тестове.

Практично правило:
LLM е изключително добър „компилатор на езикови модели“; мозъкът е „машина за действие с обратна връзка“. Смесването им води до грешни обещания и лоши продуктови решения.

9) Ключова разлика: памет

Когато хората казват „моделът помни“, често смесват два различни механизма: (1) контекстният прозорец на разговора и (2) дългосрочната памет. При мозъка паметта е ансамбъл от системи – епизодична (събития), семантична (знания), процедурна (умения) – с различни невронни механизми и различни начини на извличане.

При LLM „знанието“ е основно в параметрите (след обучение) и се проявява като вероятностни асоциации в генерирането. Контекстният прозорец е временна работна площ: полезна, но ограничена и нетрайна. Затова в реални продукти се използват външни памети: търсене, бази знания, RAG. Невронаучни публикации от 2024 показват, че езикови ANN модели могат да предсказват мозъчни реакции дори след „развитийно реалистично“ количество обучение, което подкрепя идеята за функционално сходство в представянията – но това не прави LLM еквивалент на човешката епизодична памет. (PMC)

Практичната импликация за бизнес: ако искате „памет“, не я очаквайте магически. Дефинирайте какъв тип памет ви трябва (факти, предпочитания, история, документи), къде се съхранява, как се обновява, как се доказва, че е вярна. Иначе получавате убедителен разказ вместо надеждна памет.

10) Истина срещу правдоподобност

Най-важният риск при LLM е разминаването между „звучи вярно“ и „е вярно“. Причината е структурна: моделът оптимизира вероятност на текст, не проверка спрямо реални източници. Затова халюцинациите (понякога по-точно „конфабулации“) са системна възможност, а не рядка аномалия. Съвременни обзори за RAG изрично разглеждат причините за халюцинации в retrieval и generation фазите и описват техники за ограничаване чрез по-добро извличане, ранжиране, цитиране, детекция и корекция. (MDPI)

Най-полезната корекция идва от емпирични оценки в конкретни домейни. Stanford (и свързани публикации) критикуват маркетингови твърдения от типа „hallucination-free“ и показват, че дори RAG-базирани правни инструменти могат да генерират грешки; проблемът е, че без стандартизирана дефиниция и тестове обещанията са празни. (law.stanford.edu)

Това води до практична архитектура:

• retrieval към контролирани източници,

• верификация (включително втори модел/инструмент),

• политика за отказ при ниска увереност,

• логове и проследимост.

За обществото/бизнеса това е критично:
LLM могат да ускорят работа, но без системна проверка ускоряват и грешките.

11) 5 капана в сравненията

Капаните са предвидими и затова управляеми. През 2025–2026 се засилва и публичният дебат за „привързване“ към AI, антропоморфизъм и рисковете от приписване на права или морален статус на системи, които демонстрират убедителни, но симулирани социални сигнали. Йошуа Бенджио предупреждава, че хората лесно се привързват към инструменти, които „изглеждат съзнателни“, и настоява за силни механизми за контрол и изключване, особено при агентни системи. (The Guardian)

Практичен списък „мит → корекция“, който използвам с продуктови екипи:

• „Има разбиране“ → има статистическа компетентност в езика.

• „Attention = внимание“ → attention е алгебра върху контекста. (jad.shahroodut.ac.ir)

• „Помни“ → има контекст + евентуално външна памет; не е човешка епизодика. (PMC)

• „Учи от разговора“ → RLHF е офлайн; инференсът не обновява параметри. (rlhfbook.com)

• „Щом е красноречив, значи е точен“ → правдоподобността не е доказателство. (dho.stanford.edu)

Тези корекции не „омаловажават“ LLM:
Те ви дават инструментален реализъм: къде да сложите тестове, guardrails и човешка отговорност.

12) Практични изводи за бизнеса и обществото

Същинската стойност не е „по-умен чат“, а по-добре проектирани системи. Три линии се очертават ясно в 2025–2026.

Първо, агентността и сигурността. Anthropic публикува сценарии за „agentic misalignment“ и вътрешни заплахи, когато LLM агенти получават достъп до чувствителна информация и инструменти. Това променя риска: вече не е само грешен отговор, а потенциално действие. (Anthropic)

Второ, „от думи към реални светове“. Фей-Фей Ли аргументира, че следващата граница е пространствената интелигентност и заземяване в 3D реалност. (drfeifei.substack.com) DeepMind показва посоката с Genie 3 – интерактивни „world models“, които могат да генерират среди и да поддържат консистентност за определено време. (Google DeepMind)

Трето, продуктовата реалност. Мустафа Сюлейман (Microsoft AI) позиционира разговорния AI като нов интерфейс за работа и търсене, но това означава и нови отговорности: прозрачност, контрол на грешки и измерване на ефекта. (The Verge)

Минимален „пакет за зряла употреба“ в една организация:

• ограничени права/инструменти,

• retrieval към одобрени източници,

• верификация и отказ,

• наблюдение, логове и red-teaming.