Автор - Андрей Валерьевич Толмачев
Изображение выше - это кадр из анимационного фильма «Призрак в доспехах» 2005 года, от автора Сиро Масамунэ, режиссёр Кэндзи Камияма.
Фильм повествует о мире, где «Искусственный Интеллект» - обыденность, а полиция борется с киберугрозами.
https://www.mirf.ru/wp-content/uploads/2016/11/vr31.jpg
Читатель - Вопрос № 1: Есть ли ИИ?
Теоретик - Ответ № 1:
Многое, что сейчас называется «ИИ» - это программы, работающие с базами данных (далее Б.Д.) в рамках заданного алгоритма, к сожалению, Б.Д. собираются даже не с Wiki, а больше с форумов.
Более того программы врут и тупеют, искажают данные вследствие деградации в силу самого алгоритма работы.
ИИ, осознающего себя без Клиента, - нет, и в ближайшем будущем его появление сложно представить.
Исследователи не до конца понимают, где и как, что нужно сделать, чтобы пресловутый «ИИ» работал сам.
Стихийно это не появится, а изыскания требуют времени, поэтому под видом «ИИ» речь идёт чаще всего о LLM (Large Language Model), то есть это Большая Языковая Модель.
Читатель - Вопрос № 2: Как работали до «ИИ»?
Теоретик - Ответ № 2:
Приведём 2 наглядных примера:
Пример № 1
Моргана Робертсон в 1898 году опубликовал новеллу «Тщетность», в которой повествуется о гибели крупнейшего в мире лайнера под названием «Титан».
Используя свои знания в области кораблестроения (Морган Робертсон был опытным моряком), писатель четко описал все технические характеристики лайнера «Титан» и детали жизни на судне, в том числе, риски плавания в северных широтах.
Пример № 2
Игорь Леонардович Викентьев в процессе разработки программы-консультанта «EXPO: 1001 Рекламоноситель», собрал и обобщил материалы нескольких сотен книг по маркетингу, рекламе, PR, выставочной деятельности, а также данные разнообразных СМИ за последние 5 лет. При запросе алгоритм выдавал десятки решении по 1 области.
https://www.triz-chance.ru/2001.html
Здесь мы видим, только 2 примера из десятков тысяч примеров, когда сложные проблемы и задачи решались годами и десятилетиями.
К примеру, Игнаца Земмельвайса, Карла Маркса не приняли академики своего времени, но в итоге данные «еретики» оказались правы, а тех академиков никто не помнит.
Источник скриншота: https://vkvideo.ru/video-230615125_456239033
«Г.С. Альтшуллер [автор ТРИЗ (Теория Решения Изобретательских Задач) и основоположник системного изучения творчества и творческой личности, коллективов] ввёл пятиуровневую классификацию изобретений по их качественному уровню. Вот как это лаконично описано в одной из последних книг автора:
«1) Первый уровень: применены средства, которые прямо предназначены именно для данной цели; использовано готовое решение для готовой задачи;
2) Второй уровень: выбран один из немногих альтернативных вариантов решения задачи, которая также выбрана из нескольких возможных;
3) Третий уровень: изменена исходная задача, изменено привычное решение;
4) Четвёртый уровень: найдена новая задача и новое решение;
5) Пятый уровень: найдена новая проблема, открыт новый принцип, пригодный для решения не только этой, но и других задач, проблем».
Альтшуллер Г.С. и др, Как стать гением. Жизненная стратегия творческой личности, Минск, «Беларусь», 1994 г., с. 36. Цит. по https://vikent.ru/enc/396/
«Драма изобретательства состоит в том, что на высших уровнях приходится работать методами, соответствующими низшим уровням».
Альтшуллер Г.С., Алгоритм изобретения, М., «Московский рабочий», 1973 г., с. 37. Цит. по https://vikent.ru/enc/396/
Сбор примеров и вывод решений из примеров - примерно так и работали почти 5.000 лет известной истории до появления «ИИ».
Читатель - Вопрос № 3: Откуда появились «ИИ»?
Теоретик - Ответ № 3:
Из военной сферы, для которой и разрабатывались «ИИ» алгоритмы. Да, «ИИ» на истребителе F-16 победил лётчика, но «ИИ не могли учиться на собственном опыте во время тестов».
Когда на учениях «ИИ» управлял беспилотником XQ-58 Valkyrie, тот попытался уничтожить пункт управления, алгоритм обнаружил, «что он не получал разрешение уничтожать угрозу, но он получал очки, только поражая угрозу, поэтому он решил уничтожить оператора».
Как видите, «ИИ» пока крайне ограничены, и используются только для опознавания целей, а оператор по связи подтверждает поражение, но данные модели предназначены только для типовых действии в этой узкой сфере и не более.
Чтобы достичь подобных результатов, ушли сотни и тысячи часов тестов и анализа данных, и десятки-сотни редакций «ИИ», при этом алгоритм не учится на ходу, пока.
Как описал Джордж Лукас в «Звёздных войнах. Эпизод 2: Атака клонов», благодаря импровизации на поле боя и высокой адаптивности, превосходящей жесткое программирование, клоны превосходили дройдов.
Читатель - Вопрос № 4: То есть «ИИ» модели ошибаются?
Теоретик - Ответ № 4:
Для рынка «ИИ» необходимо поддерживать ажиотаж, успешность презентации проецируется через шумиху, модели специально тренируются для демонстрации хороших показателей в бенчмарках для конференции, а на деле в версии для клиента изменений гораздо меньше.
В чем минусы работы «ИИ» сегодня?
1) Не учится ДО нового этапа обучения;
2) Переобучение ломает сетевые параметры. Вместо накопления знаний, происходит замещение;
3) В нейросети знания хранятся в распределенном виде. Факт «размазан» тонким слоем по миллионам параметров. В модель нельзя ни добавить, ни изъять точечные знания в отличия от обычной СУБД на SQL;
4) У «ИИ» долговременная память отсутствует и никакого накопления опыта нет, пока;
5) Программирование связей между десятками миллиардов параметров приводят к закономерным ошибкам понимания;
6) Сигнал клиента проходит через десятки и сотни слоев. На каждом слое происходит умножение матриц, что ещё больше усиливает % ошибок;
7) Если из LLM изъять «механизм бредогенерации», программа превратится в справочное бюро;
8) Спустя время программы чаще всего начинают заполнять пробелы наиболее вероятными шаблонами;
10) Запрет на «отказ от ответа» и «не знаю». Все модели обучаются быть полезными, поэтому «отрицательный ответ или отказ от ответа» отсутствуют.
В чем ограниченность «ИИ»?
1) Архитектуры LLM были созданы в 2017 году на двух чипах эквивалентах Blackwell. Сейчас «ИИ» фабрики требуют миллионов чипов;
2) Современные модели, несмотря на огромные объемы обучения, обобщают знания значительно хуже людей. Программе требуются миллионы и миллиарды примеров, чтобы совершать элементарные операции;
4) Да, «ИИ» могут генерировать правдоподобный текст, но не обладают внутренним пониманием о правильности направления рассуждений, особенно в сложных и многомерных темах.
Источник скриншота: https://vkvideo.ru/video-230615125_456239033
Каковы проблемы развития «ИИ»?
1) Каждая следующая итерация требует несоизмеримо больше ресурсов ради минимального прироста качества;
2) Современные модели не являются «Искусственным Интеллектом» в широком смысле, так как не обладают механизмом самообучения, критерием истинности, осознанием себя вне запросов, целеустремлением по собственной воле;
3) Проблема современных нейросетей состоит в том, что нет динамического создания новых связей в ответ на опыт.
Источник скриншота: https://vkvideo.ru/video-230615125_456239033
Читатель - Вопрос № 5: Но «ИИ» уже заменяют граждан, разве машина не эффективнее?
Теоретик - Ответ № 5:
Верно, и что в итоге? Получается следующее: приобретают «ИИ», налаживают работу, и падает КПД. Компании, уволившие работников, снова их возвращают. Даже колл-центры вновь набирают ранее уволенных сотрудников. Анализ Forrester показал, что около 55% работодателей сожалеют о массовых сокращениях, заменяя сотрудников программами.
В фантастике Д. Кэмерона робот терминатор Т-800, он же инфильтратор, на водородном реакторе, был ограниченной серией, но выводился из строя из снайперской винтовки калибром 50 BMG / 12,7×99 мм.
Но вернёмся к реальности. Команда Larian видит пользу в применении ИИ для ускорения внутренних рабочих процессов и проработки идей и отказывается от него. И дело не столько в критике от клиентов, которые не хотят играть в игры, созданные «ИИ», сколько в пока ещё сырой технологии. Да, картинку и аудио можно сделать, не без артефактов. А что дальше?
Games Workshop официально объявляет о запрете для своих сотрудников использовать инструменты «искусственного интеллекта» при создании контента и в процессе дизайна.
Пока нейросети - это точечный инструмент, готовящий средние решения, но не прорывные. Хотите решение на «3-ку» - вперёд.
Читатель - Вопрос № 6: В чём коммерческие риски внедрения «ИИ»?
Теоретик - Ответ № 6:
1) Серьёзные вычислительные центры требуют серьёзных вложений от 100 млрд. $, несколько сотен миллионов рублей. Это - узкие решения, которые пока не понятно как использовать, даже на Западе, кроме операции с захватом Мадуро;
2) При этом прибыль от «ИИ» пока равна нулю = 0 $. Исследование MIT установило: 95% пилотных проектов по генеративному ИИ в крупных корпорациях - проваливаются;
3) На западе Клиенты начали требовать отдачи от «ИИ» прямо сейчас, так как затраты на GPU-инфраструктуру «съедают» прибыль;
4) Владельцы компании Oracle начинают занимать на рынке ещё 50 миллиардов, лишь бы избежать банкротства. Нужны чипы на проекты, но резервных мощностей производителей чипов под эти проекты нет.
Почему так?
Причины: неспособность корпоративных ИИ-решений накапливать знания о специфике компании + адаптироваться под ее процессы + «сырость» технологии + кто будет отвечать за убытки контор, не понятно.
Читатель - Вопрос № 7: Что с железом у «ИИ»?
Теоретик - Ответ № 7:
1) Проблемы с электричеством - главные. К примеру, для «ИИ» только в США, в штате Пенсильвания, уже уходят около 835 МВт от АЭС на центры «ИИ», то есть требуются не просто подстанции, а полноценные мини АЭС для обеспечения работы и прироста мощностей.
При этом на выходе - картиночки, видео, порно, а не прорывные расчёты, или моделирование сложных устройств;
2) Сами центры требуют большое количество воды. Серверы генерируют тепло. Чтобы предотвратить их перегрев, используют охладительные башни и системы забора наружного воздуха, которым необходима чистая пресная вода;
3) Так, «ИИ» потребили от 1,8 до 12 литров воды на 1 киловатт-час у Microsoft. На обучении только 1 версии языковой модели GPT-3 в США было использовано около 700 тыс. литров чистой пресной воды;
4) И всё это ради картиночек, аудио, коротких роликов, и текстовых подсказок, без реальных сложных решении, на текущий момент.
При этом расход ресурсов только увеличивается, и тут речь не только про энергию и воду.
Ещё одно ограничение для массового внедрения - это цены от производителей на вычислительные процессоры «ИИ», которые растут скачкообразно. И дело тут не только в доступности элементов для SMD компонентов меди, серебра, золота, платины и т.д.
Читатель - Вопрос № 8: Роль «ИИ» в сфере образования?
Теоретик - Ответ № 8:
Хороший ответ заключается в том, что «ИИ» неплохо выполняют домашние задания, способны выдать сжатый текст, по шаблону.
Но это не отменяет знание, ведь и интернет, и любого робота могут отключить, или его может заразить вирус.
«ИИ» СЕЙЧАС может:
1) Подсказать решение бытовых задач, типа «как починить розетку»;
2) Перевести в среднем качестве текст;
3) Написать несложные программы на распространённых языках, к примеру, Python, ЕСЛИ есть хорошее ТЗ.
Но школьникам и студентам нужно самостоятельно не только выделять важное в тексте, будь это юридический документ типа заявления в полицию или написание сценария свадьбы и т.д., но важны и другие умения. Нужно знать базу по своей сфере, хотя бы по смежным областям, которые с ней пересекаются. Например, врач без знания химии и физики - не врач.
Какие универсальные базовые навыки:
1) Умение представляться, поддерживать контакты, извиняться;
2) Анализ, синтез, сопоставление разных фактов, сравнения;
3) История мира, правильная устная и письменная речь, чтобы выражаться доступно и понятно;
4) Наличие кругозора, который можно получить, запоминая факты, явления, гипотезы, теории;
5) Развитие точного цитирования, точной памяти, хотя бы в сфере своей профессии;
6) Умение отодвинуть своё «Я» на задний план и работать в команде, а это, например, участие в групповых видах спорта;
7) Изучение языка, с которым связана профессиональная деятельность, например, английский или китайский язык.
Ничего ФАНТАСТИЧЕСКОГО или СВЕРХ НЕВОЗМОЖНОГО.
Отмечу, Президент России, Владимир Владимирович Путин подчеркнул, что есть проблема, когда школьник, не думая (!) самостоятельно, нажимает на кнопку и получает готовый ответ (ответ средней паршивости, прим. Толмачева А.В.), и этот вопрос не решён. А главное это то, что за ответы придётся отвечать гражданам.
И тут очевидно, что без самостоятельного выполнения ДОМАШНИХ ЗАДАНИЙ пойти вперёд не получится.
Хотите решения на ТРОЕЧКУ, дерзайте в «ИИ».
Нужны прорывы как у США с операцией против Мадуро, нужны СПЕЦЫ, а «ИИ» только инструмент при работе с сотнями источников.
Читатель - Вопрос № 9: Куда движется история с «ИИ»?
Теоретик - Ответ № 9:
Вырисовывается на ближайшие годы 4 направления, которые открыты и уже озвучены самими гигантами:
1) Создание узких «ИИ» под решение конкретных задач в рамках отлаженных процессов;
2) Развитие «ИИ» инструментов для работы с программами;
3) Создание Качественных баз данных для «ИИ» в рамках конкретной задачи;
4) Создание «ИИ» моделей в рамках кибербезопасности.
Полезные ссылки:
1) Видеозапись Доклада с I-й онлайн-конференции «Интеллектуальные / Креативные навыки & #Метанавыки», прошедшей 25 января 2026 года:
Толмачев Андрей Валерьевич | Искусственные интеллекты про навыки...
https://vkvideo.ru/video-230615125_456239033
2) II-я онлайн-конференция по Творческим коллективам & креативным командам, 25 октября 2026.
Организатор: Толмачев Андрей Валерьевич vk.com/atolmachiov
Сообщество в ВК: vk.com/cgresarchru
#ИсследованияИИ #Творческиенавыки #Интеллектуальныенавыки #КакпользоватьсяИИ #ИИвобразовании #РискиИИ #Креативность #Социальныеинновации #Креативныеиндустрии #Альтшуллер #ТРИЗ #АРИЗ #РТВ #ЗРТС #Гениальность #ОТСМ #ЖСТЛ #TRIZ #ТРТЛ