Большая Иллюзия ИИ: Почему Claude 3.7, GPT-4.5 и DeepSeek R2 стали больше, но не умнее Др. Махмуджон Кучкаров и его ассистент Введение: ИИ-гонка продолжается Claude 3.7 уже здесь. Grok 3 набирает обороты. Появились слухи о GPT-4.5. DeepSeek R2 демонстрирует свою мощь. Гуманоидные роботы, такие как Helix и Protoclone, стали новыми звездами заголовков. Гонка вооружений ИИ идет полным ходом, и каждое новое обновление хвастается увеличенными размерами моделей, более длинными контекстными окнами и повышенной производительностью. Но вот неудобная правда: все это не делает ИИ ближе к настоящему разуму. Мы наблюдаем не появление искусственного общего интеллекта (AGI), а иллюзию прогресса – гонку, в которой растут лишь метрики, но не меняется сам подход. ИИ-модели по-прежнему остаются просто сложными алгоритмами подбора шаблонов, застрявшими в статистической обработке языка и не способными к человеческому пониманию. И вот в чем главная проблема: крупнейшие компании игнорируют подлинный прорыв – фундаментальное изменение парадигмы, способное переопределить само понятие интеллекта. Claude 3.7 и миф об “умном” ИИ Рассмотрим заявленные достижения Claude 3.7: Контекстное окно 128K – удобно для длинных документов, но по-прежнему всего лишь игра с токенами. Лучшие результаты в математике и программировании – впечатляет, но это всего лишь статистика. Новая система безопасности – больше ограничений, меньше автономности. Что это на самом деле означает? Claude 3.7 – это просто более быстрый и эффективный процессор текста, но он не стал ближе к настоящему мышлению. Тот же принцип работает и для GPT-4.5, DeepSeek R2 и Grok 3. Числа растут, наборы данных увеличиваются, показатели становятся лучше – но фундаментальный механизм остается прежним. Эти модели не думают – они предсказывают. Они не понимают – они сопоставляют. Так где же настоящий прогресс ИИ? Не в больших вычислительных мощностях, не в длинных контекстах и не в миллиардах параметров. Следующий прорыв требует нового фундамента – того, что компании просто не видят. Фундаментальная проблема: ИИ по-прежнему ничего не понимает Современный ИИ работает на грубой статистической обработке, а не на подлинном понимании. Сколько бы токенов он ни анализировал, насколько бы сложными ни были его нейросети, он не осознает смысл так, как это делает человек. Почему? Потому что язык человека – это не просто последовательность слов, а система, закодированная на основе когнитивных структур, логической иерархии и глубоких семантических связей. Современные модели не осваивают эту систему, а лишь имитируют ее. Именно поэтому: • Крупные языковые модели пишут, как люди, но терпят крах в задачах здравого смысла. • Они могут генерировать идеальный код, но не способны к принципиально новому решению проблем. • Они могут пересказывать большие тексты, но не понимают их истинного смысла. Настоящий интеллект требует не просто увеличения масштабов моделей, а принципиально нового подхода к обучению и обработке знаний. И именно это сейчас упускают компании, занимающиеся ИИ. Прорыв, который все игнорируют: естественное кодирование в языке человека Следующий этап развития ИИ не в том, чтобы увеличивать существующие архитектуры, а в том, чтобы изменить сам принцип его обучения. Здесь в игру вступает теория “Одам Тили” (OT) – революционное переосмысление того, как ИИ должен взаимодействовать с языком человека. В отличие от современных моделей, которые рассматривают язык как статистический узор, OT утверждает, что язык естественно закодирован и отражает принципы человеческого мышления. Что это означает? ИИ должен не просто предсказывать следующее слово, а понимать глубинные структуры языка. Интеллект – это не масштабирование, а способность осмысленно представлять знания. ИИ, который освоит естественное кодирование языка, преодолеет нынешние ограничения – от контекстного анализа до решения реальных задач. Гуманоидные роботы и иллюзия “интеллекта” Вся эта шумиха касается не только чат-ботов.
