Найти в Дзене

ИИ больше не развивается: Жестокая правда о тупике нейросетей

Оглавление

Великий обман ИИ-революции

Ещё вчера нам обещали, что к 2025 году искусственный интеллект превзойдёт человека. ChatGPT будет писать гениальные романы, беспилотные Tesla поработят дороги, а нейросети заменят врачей и юристов. Но сегодня становится ясно: всё это было красивой ложью.

ИИ упёрся в фундаментальный барьер, который не могут преодолеть даже OpenAI и Google. И самое страшное — никто не знает, что делать дальше.

Миф о бесконечном прогрессе

Долгие годы индустрия жила по простому правилу: чем больше данных и мощностей — тем умнее ИИ.

  • GPT-3: 175 миллиардов параметров
  • GPT-4: уже 1.7 триллиона
  • GPT-5 (Orion): обещали нечто невообразимое...

Но когда инсайдеры OpenAI протестировали Orion, оказалось, что после 20% обучения модель лишь догнала GPT-4. Никакого прорыва.

Почему?

  1. Данные закончились. Чтобы обучить GPT-5 так же лучше, как GPT-4 превзошёл GPT-3, нужно в сотни раз больше текста — но такого количества просто нет в природе.
  2. Энергетический коллапс. Обучение GPT-4 потребовало энергии небольшой страны. GPT-5 потребует больше, чем годовые ресурсы Google.

Синтетические данные — путь в никуда

Компании пытаются выкрутиться: учат ИИ на данных, которые сами же ИИ и создали. Но это ведёт к катастрофе:

  • Исследование Стэнфорда показало, что после 5 циклов "самокопирования" нейросети деградируют на 34%.
  • Модели начинают галлюцинировать ещё сильнее, выдавая абсурдные ответы.

"Это как пытаться накачать мышцы, питаясь только фастфудом", — говорит эксперт MIT Лиза Донован.

Физические пределы: почему ИИ никогда не сравняется с человеком

Главная иллюзия — что нейросети развиваются "по экспоненте". На деле:

  • Человеческий мозг решает сложные задачи, используя 20 ватт энергии.
  • GPT-4 тратит мегаватты на простейшие диалоги.

"Даже если мы построим термоядерные реакторы, этого не хватит для ИИ человеческого уровня", — заявил физик-теоретик Митио Каку.

Что будет дальше?

  1. Конец "больших моделей". OpenAI и Google сворачивают гонку параметров — теперь они делают ставку на узкоспециализированные микро-ИИ.
  2. Возврат к старым методам. В лабораториях снова изучают символьный ИИ 1980-х — возможно, он окажется эффективнее нейросетей.
  3. Крах стартапов. 90% компаний, обещавших "революционный ИИ", закроются к 2026 году — инвесторы больше не верят в сказки.

Вывод: золотой век ИИ закончился, так и не начавшись. Технология, которая должна была изменить мир, упёрлась в законы физики и математики. И похоже, это окончательный приговор.