Протягом останніх кількох місяців у спільноті штучного інтелекту точаться палкі дебати, спровоковані двома впливовими дослідженнями, опублікованими компанією Apple. Перша, "GSM-Symbolic (жовтень 2024 року), і друга, "Ілюзія мислення (червень 2025 року) поставили під сумнів передбачувані можливості міркувань у великих мовних моделях, викликавши неоднозначну реакцію в індустрії.
Як ми вже аналізували в нашій попередній статті "Ілюзія прогресу: симуляція загального штучного інтелекту без його досягнення".питання штучного мислення зачіпає саме серце того, що ми вважаємо інтелектом у машинах.
Дослідники Apple провели систематичний аналіз великих моделей міркувань (Large Reasoning Models, LRM ) - моделей, які генерують детальні сліди міркувань перед тим, як дати відповідь. Результати виявилися несподіваними, а для багатьох - тривожними.
У дослідженні найдосконаліші моделі піддавалися класичним алгоритмічним головоломкам, таким як:
Результати показали, що навіть невеликі зміни у формулюванні завдань призводять до значних відмінностей у результатах, що свідчить про тривожну крихкість міркувань. Як повідомлялося в AppleInsider"продуктивність усіх моделей знижується, коли змінюються лише числові значення в тестових питаннях GSM-Symbolic".
Реакція спільноти ШІ не змусила себе довго чекати. Алекс Лоусен з Open Philanthropy у співпраці з Клодом Опусом з Anthropic опублікували детальне спростування під назвою "Ілюзія мислення".в якому оскаржуються методології та висновки дослідження Apple.
Коли Лоусен повторив тести з альтернативними методологіями, попросивши моделі генерувати рекурсивні функції замість того, щоб перераховувати всі ходи, результати кардинально змінилися. Такі моделі, як Claude, Gemini та GPT, правильно розв'язували задачі про Ханойську вежу з 15 записами, що значно перевищує рівень складності, на якому Apple повідомила про нульовий успіх.
Гері Маркусдавній критик навичок аргументації магістрів права, сприйняв результати дослідження Apple як підтвердження своєї 20-річної тези. За словами Маркуса, магістри права продовжують боротися зі "зміщенням розподілу" - здатністю узагальнювати дані, що виходять за рамки навчання, - залишаючись при цьому "хорошими вирішувачами проблем, які вже були вирішені".
Дискусія також поширилася на спеціалізовані спільноти, такі як LocalLlama на Redditде розробники та дослідники обговорюють практичні наслідки для моделей з відкритим кодом та локальної реалізації.
Ця дискусія не є суто академічною. Вона має прямі наслідки для:
Як підкреслено в декількох технічних дослідженьзростає потреба в гібридних підходах, які б поєднували в собі різні підходи:
Тривіальний приклад: АІ-помічник, який допомагає вести бухгалтерію. Мовна модель розуміє, коли ви запитуєте "скільки я витратив на подорожі цього місяця?", і витягує відповідні параметри (категорія: подорожі, період: цей місяць). Але SQL-запит, який звертається до бази даних, підраховує суму і перевіряє фіскальні обмеження? Це робить детермінований код, а не нейронна модель.
Спостерігачі не могли не помітити, що документ Apple був опублікований незадовго до WWDC, що викликало питання щодо стратегічних мотивів. Як показаваналіз 9to5Mac"вибір часу для публікації доповіді Apple - безпосередньо перед WWDC - підняв кілька брів. Чи було це важливим етапом дослідження, чи стратегічним кроком, спрямованим на репозиціонування Apple в більш широкому ландшафті ШІ?"
Дебати, викликані документами Apple, нагадують нам, що ми все ще перебуваємо на ранніх стадіях розуміння штучного інтелекту. Як зазначалося в нашій попередній статтірозрізнення між симуляцією та автентичним мисленням залишається однією з найскладніших проблем сучасності.
Справжній урок полягає не в тому, чи можуть ШІ "міркувати" в людському розумінні цього терміну, а в тому, як ми можемо побудувати системи, які використовують їхні сильні сторони, компенсуючи їхні обмеження. У світі, де штучний інтелект вже трансформує цілі галузі, питання вже не в тому, чи є ці інструменти "розумними", а в тому, як їх ефективно і відповідально використовувати.
Майбутнє корпоративного ШІ, ймовірно, буде не за одним революційним підходом, а за розумною оркестровкою декількох взаємодоповнюючих технологій. І в цьому сценарії здатність критично і чесно оцінювати можливості наших інструментів сама стає конкурентною перевагою.
Наша команда експертів готова надати індивідуальні консультації щодо стратегії вашої організації у сфері штучного інтелекту та впровадження надійних рішень.
.svg)
.svg)
.svg)
.png)
.png)
.png)
