Марк Твен как-то заметил: «Лучше молчать и показаться дураком, чем заговорить и развеять все сомнения». Современный искусственный интеллект делает наоборот — говорит так уверенно, что мы забываем: он может не знать, о чем говорит.
В предыдущей статье мы выяснили, что эволюция искусственного интеллекта ведет от простых агентов к цифровому разуму — системам с памятью и способностью к обучению. Более пристальный анализ показывает: у формирующегося цифрового разума есть две критические проблемы, которые могут превратить технологический прорыв в триллионную яму для денег.
Первая проблема: искусственный интеллект путает предсказание с пониманием
Годами машинное обучение работало как хороший аналитик — молча обрабатывало данные, выдавало вероятности, а объяснения оставляло людям. Алгоритмы создавали группы пользователей на основе поведенческих паттернов для рекламы и рекомендаций. Система предсказывала. Человек интерпретировал.
Генеративный искусственный интеллект сломал эту схему. Теперь системы не просто группируют пользователей — они объясняют, почему.
Спросите старую рекомендательную систему: «Почему эти покупатели оказались в одной группе?» Она бы промолчала — не для этого создавалась. Задайте тот же вопрос современной языковой модели, и она уверенно ответит: «У них общие ценности», «Схожие жизненные обстоятельства», «Одинаковые стремления».
Звучит убедительно. Звучит разумно. Но алгоритм группировки никогда не предназначался для объяснения — только для предсказания покупательского поведения.
Модель может утверждать, что пользователи заботятся об экологии, потому что их действия коррелируют с экосигналами. Но она не знает, действительно ли им важна экология или они просто живут в районах, где экотовары более доступны. Она не различает причину и следствие, намерение и совпадение.
Это подмена категорий. Модели склонности умеют предсказать, кто купит товар. Когда их спрашивают, зачем кому-то этот товар, они конструируют правдоподобный ответ из доступных паттернов, хотя изначально не создавались для придания смысла.
Вторая проблема: отсутствие когнитивной преемственности
То, что сейчас называют памятью искусственного интеллекта — это воспроизведение. История чатов. Сохраненные настройки. Краткосрочная перезагрузка контекста. Полезно, но поверхностно.
Настоящая проблема — в отсутствии когнитивной преемственности. Это способность сохранять и переносить траекторию мышления между различными системами искусственного интеллекта, чтобы незавершенные рассуждения не терялись, исправления закреплялись, а накопленное обучение углублялось вместо сброса с каждым новым инструментом.
Проблема проявляется на двух уровнях.
На пользовательском уровне: когда люди переключаются между системами искусственного интеллекта, исчезает не информация — исчезает ход рассуждений. Незавершенные аргументы, исправленные предположения, линии мысли, которые еще не достигли завершения.
Незавершенное рассуждение — не провал системы, а пространство формирования понимания. Когда система это забывает, она не просто перезапускается — она разрушает целое поле смыслов.
Исправленные предположения критически важны. Коррекция — доказательство обучения. Когда она не сохраняется, система не просто повторяет ошибку — она настаивает на версии реальности, которую пользователь уже отклонил.
На корпоративном уровне: когда информация не путешествует между системами, сама организация перестает учиться как единое целое. Аналитические данные застревают внутри отдельных инструментов, команд и платформ, вместо того чтобы накапливаться на корпоративном уровне.
В результате компании постоянно переобъясняют контекст новым инструментам, заново настраивают системы с нуля. Решения принимаются быстрее, но понимание не углубляется. Накопительный эффект исчезает.
Люди особенно не прощают потерю когнитивной преемственности. Они не ждут от интеллектуальных систем совершенства — они ждут, что те будут помнить процесс мышления. Чем более разговорной кажется система, тем меньше пользователи терпят такую амнезию.
Мы больше не миримся со сбросом номеров телефонов при смене оператора, но принимаем это для памяти искусственного интеллекта — инструмента, на который все больше полагаемся для размышлений и решений.
Архитектура против амнезии
Переносимая память между системами искусственного интеллекта пока не существует в массовом масштабе. Это не техническая невозможность — это архитектурный выбор. И его намеренно тормозят.
Удержание памяти внутри платформы прибыльно. Переносимость угрожает привязке пользователей, ценовой власти и контролю. Проблема не решится сама — ее будут тихо саботировать под предлогами безопасности или ограничений продукта.
Но экономическая логика неумолима. Системы без когнитивной преемственности обречены на постоянные перезапуски. Затраты растут, эффективность падает, доверие разрушается. Все выглядит рабочим, пока не становится неподъемно дорогим.
Два столпа цифрового разума
Настоящий цифровой разум требует решения обеих проблем одновременно:
- Разделение предсказания и объяснения — четкое понимание того, когда система действительно знает причины происходящего, а когда просто конструирует правдоподобные истории из корреляций.
- Когнитивная преемственность — способность сохранять и переносить траекторию мышления между различными системами искусственного интеллекта, чтобы незавершенные рассуждения не терялись, исправления закреплялись, а накопленное обучение углублялось вместо сброса с каждым новым инструментом.
Без этих двух элементов мы получаем не цифровой разум, а его имитацию — систему, которая звучит умно, но страдает коллективной болезнью Альцгеймера. Она помнит факты, но забывает, как думать. Объясняет все, но понимает мало. Обучается постоянно, но повторяет ошибки.
Самый ценный компонент будущего искусственного интеллекта — это архитектура, которая отличает знание от догадок и сохраняет когнитивную преемственность. Иначе мы так и останемся на уровне цифрового болтуна — системы, которая все объясняет и ничего не понимает.
▼
Канал Anton Elston — это актуальная информация об IT, блокчейне, NFT и онлайн-образовании. Здесь развивается метавселенная DEXART и происходит погружение в мир ИИ
