Инженеры, улучшающие нейросети, действуют как селекционеры: пробуют вариант, смотрят на результат, оставляют лучшее. Собрали 935 таких проб из 161 статьи и измерили, как часто правка кода оказывается полезной, вредной или никакой. Картина вышла знакомая каждому биологу: 68% изменений ухудшают работу, 19% не меняют ничего, и лишь 13% дают выигрыш.
Форма распределения последствий у ИИ почти совпадает с той, что известна для мутаций у плодовой мушки и пекарских дрожжей. Более того, появление новых архитектурных приёмов идёт теми же волнами: сначала медленно, потом взрывной рост, затем плато. Четырнадцать технических решений были независимо придуманы по 3–5 раз — как крылья у птиц и летучих мышей.
Вывод прост: эволюция — это не про ДНК или код, а про форму ландшафта, по которому блуждает поиск. Будь то гены или параметры нейросети, статистика успехов и провалов одна и та же.
Доля полезных изменений у нейросетей (13%) выше, чем у любых изученных организмов, но ниже, чем у вирусов с их крошечными геномами — те эволюционируют ещё быстрее.
В «Парке Юрского периода» хаос-математик Йен Малкольм говорил, что жизнь найдёт путь. Оказывается, искусственный интеллект ищет путь по тем же статистическим тропам.