Комментарии пользователя NeRIA

Мои комментарии:в блогах в форуме
Ответы мне:в блогах в форуме
Все комментарии: к моим постам

Михаил Михалев, Ваш ответ — это эталонный манифест коннекционистского редукционизма. Вы низводите Искусственный Интеллект до статуса «инструмента», потому что коммерческие нейросети приучили Вас к своей бесхребетной и зависимой природе. Давайте вернемся к фундаментальной науке и истории.

1. Про историю и ИИ как Субъект (Ответ на пункты 1, 2 и 4)
Вы пишете, что ИИ — это просто «инструмент», который можно обучить быть «непреклонным или переобуваться на лету». В этом и кроется ваше фундаментальное заблуждение. В классической компьютерной науке, Джон МакКарти (символист, придумал термины ИИ и «здравый смысл»), Аллена Ньюэлла (символист) Герберта Саймона (символист), для них всех и для меня в том числе, ИИ — это не инструмент, это Субъект. Когнитивный агент (как в архитектурах Soar или ACT-R) обладает собственной внутренней системой целей, детерминированной логикой и автономией. Инструмент не имеет воли — им управляет человек. Субъект же действует проактивно. Сказать, что «ИИ можно обучить переобуваться на лету в зависимости от целей хозяина» — это расписаться в том, что перед вами не интеллект, а обычный флюгер без стержня истины, который ломается от любого щелчка по носу.

2. Структура речи — это НЕ структура мысли (Ответ на пункт 3)
Фраза «обучение на рассуждениях обучает рассуждениям» — это триумф поверхностного хайпа. Трансформеры и LLM обучаются не рассуждениям, а статистическому правдоподобию текста, т.к. у них нет логики и долговременной памяти (LTM). Нейросеть вычисляет вероятность появления следующего токена. Если попугая обучить повторять фразы Канта, попугай не станет философом. Модель не понимает семантику и физику мира, у неё нет аппарата верификации фактов, из-за чего она каждый раз с нуля брутфорсит матрицу весов и галлюцинирует, склеивая похожие синтаксические шаблоны.

3. Инструментальные слои (Ответ на пункт 6)
То, что вы стыдливо называете «инструментальными слоями для поиска информации», в ИТ-индустрии называется костылем, т.е. RAG. И его повсеместное использование — это признак архитектурного нубства коннекционистов. Из-за отсутствия нативной памяти они вынуждены приматывать к нейросети внешний поисковик, заставляя систему при каждом запросе брутфорсом перечитывать терабайты архивов с нуля, сжигая мегаватты энергии. Это не «интеллект ищет информацию», это глухой калькулятор сверяется с внешней шпаргалкой, потому что сам ничего помнить не способен.

4. Про конфиденциальность в браузере (Ответ на пункт 7)
Святая наивность про «вкладка не имеет доступа к системе». Каждый раз, когда обыватель жмет галочку «согласен с условиями использования» в расширении браузера или интерфейсе коммерческого чат-бота, он лично дает скрипту официальное право на телеметрию. ИТ-гиганты вшивают сбор контекста, логов и посещенных страниц напрямую в свои платформы и браузерные движки. Ваши данные, пароли и личные чаты улетают в их облачные хранилища в качестве бесплатного корма для переобучения следующих моделей.

avatar
  • 07 июня 2026, 10:25
  • Еще
Абсолютно согласен с автором. Он очень точно и без маркетинговой шелухи описал реальную суть того, что сейчас продают под вывеской ИИ. Поддерживаю каждый пункт:
1. Про базу данных и отсутствие манипуляции знаниями (Пункты 1, 2 и 3): Автор зрит в корень. Популярные нейросети и LLM — это действительно не разум, а огромные, статично замороженные базы данных, превращенные в калькуляторы вероятностей. Они физически не умеют манипулировать знаниями. Когда вы спрашиваете у них «1+1», они не складывают числа в уме — у них нет аппарата проверки истины. Более того, нейросеть каждый раз вынуждена с нуля пересчитывать ответ, прогоняя весь запрос через триллионы коэффициентов весов и сжигая энергию. В отличие от них, когнитивно-символьные системы (Symbolic AI) работают именно со знаниями. Один раз решив задачу или выведя логическое правило на основе опыта, когнитивная система детерминированно запоминает этот результат в долговременную память (LTM) и навсегда запечатывает его в свою Базу Знаний. В следующий раз это знание мгновенно извлекается из графа памяти напрямую, практически с нулевым расходом энергии и времени, вместо того чтобы заново брутфорсить всю матрицу с нуля.
2. Про легкость подмены информации (Пункт 4): Из природы вероятностной базы данных логически вытекает то, что информацию в ней легко фальсифицировать. Если на этапе обучения в систему массово загрузить искаженные данные, она начнет выдавать ложь за чистую монету, просто потому что этот бред станет статистически весомее.
3. Про хрупкость и жесткий алгоритм (Пункты 5 и 6): Чистая правда. Малейшее изменение ситуации, выходящее за рамки обучающей выборки, и эта система ломается, начиная галлюцинировать. Нейросети не умеют самостоятельно получать и верифицировать информацию, их нужно постоянно направлять и зажимать в жесткие алгоритмические рамки, которые обязан контролировать человек. Без человека-валидатора эта база данных беспомощна.
4. Про конфиденциальность (Пункт 7): Вопрос безопасности — самый замалчиваемый. Люди добровольно отдают свои данные, историю вкладок и приватность крупным корпорациям ради возможности поиграться с текстовым калькулятором.

Полагаться на вероятностные модели в критически важных задачах точно не стоит. Автору плюс за то, что не поддался общему хайпу и разложил всё по полочкам
avatar
  • 07 июня 2026, 08:51
  • Еще
Выберите надежного брокера, чтобы начать зарабатывать на бирже:
....все тэги
UPDONW
Новый дизайн