Kantor.AI

Про the illusion of thinking

Как говорится, не можешь в рисерч - хотя бы выложи датасет или бенчмарк и напиши о нем статью (что, заметим для протокола, не умаляет полезности бенчмарков❗️)

Когда РБК меня просили прокомментировать провал Apple Intelligence, я очень удивился и был сдержан в выражениях. Все же Apple последние лет 10 уж точно был компанией победившего маркетинга, а по технологиям в продуктах отставал от конкурентов на пару-тройку лет, однако все-таки в конечном счете делал откровенно удобные решения. Я вежливо объяснял, что ну не работает после релиза, и ладно, так бывает, будет еще десяток апдейтов и заработает, что бухтеть-то.

Но вот сегодня половина твиттера обсуждает яблочную статью The illusion of thinking и теперь у меня закралась определенная тревога по поводу дел с AI в Apple (не потому что статья не супер, а потому что нет более интересных от них и как будто идут по пути наименьшего сопротивления в поисках о чем написать). Статья в сухом остатке про «мы придумали еще один бенчмарк» и «нам не понравилось, как LRM с ним справляется». Бенчмарк в виде задачек про ханойские башни и волка-козу-капусту (и еще 2 типа заданий) с регулируемым уровнем сложности. Основная претензия к LRM - Large Reasoning Models - в том, что они, видите ли, не понимают какие-то концепты и рассуждают, а пытаются вспоминать и воспроизводить заученные паттерны (алё, вы в курсе какую задачу решают языковые модели?)))), судя по тому, как они справляются с бенчмарком. И, о ужас, мы с вами так далеки от AGI, гораздо дальше чем Альтман говорит инвесторам 🤡

Это конечно офигеть какая новость (конечно же нет 😐), однако как человек много работающий с обучением живых людей, могу сказать, что радикального отличия не вижу. Как только человек существенно выходит за пределы знакомых задач и знакомой ситуации, первым делом активируется воспроизведение знакомых паттернов и попытка из них собрать решение, словно Кай слово «вечность» из ледышек или инженер что угодно из говна, палок и синей изоленты. Только единицы начинают в незнакомой ситуации разбираться в основных концептах и правилах игры, а затем придумывать алгоритмы решения задачи, большинство же людей так делает только внутри той области, где уже более-менее комфортно разбирается.

Касательно нытья о том, что LRM не рассуждает, а воспроизводит паттерны, вспоминается один частый вопрос про возможности AI: “Могла бы LLM придумать квантовую механику или общую теорию относительности?”. Скорее всего, нет, по крайней мере в ближайшие годы наверняка нет (но буду рад оказаться неправ). Зато пересказывать и немного дописывать за другими, сразу владея последними публикациями человечества по любой теме - легко. И это тоже сильное преимущество, которого у людей нет, и которое даже с поисковиком наверстывается долго. Возможно, нам не стоит переоценивать себя и говорить, что такой интеллект «недостаточно general». Это скорее Гейзенберг и Эйнштейн исключения из нормального представления об интеллекте, а эрудированный попугай вполне себе general intelligence :)

www.tg-me.com/in/Kantor AI/com.kantor_ai/478

2.7K viewsJun 9 at 19:28

Про the illusion of thinking

Как говорится, не можешь в рисерч - хотя бы выложи датасет или бенчмарк и напиши о нем статью (что, заметим для протокола, не умаляет полезности бенчмарков❗️)

Когда РБК меня просили прокомментировать провал Apple Intelligence, я очень удивился и был сдержан в выражениях. Все же Apple последние лет 10 уж точно был компанией победившего маркетинга, а по технологиям в продуктах отставал от конкурентов на пару-тройку лет, однако все-таки в конечном счете делал откровенно удобные решения. Я вежливо объяснял, что ну не работает после релиза, и ладно, так бывает, будет еще десяток апдейтов и заработает, что бухтеть-то.

Но вот сегодня половина твиттера обсуждает яблочную статью The illusion of thinking и теперь у меня закралась определенная тревога по поводу дел с AI в Apple (не потому что статья не супер, а потому что нет более интересных от них и как будто идут по пути наименьшего сопротивления в поисках о чем написать). Статья в сухом остатке про «мы придумали еще один бенчмарк» и «нам не понравилось, как LRM с ним справляется». Бенчмарк в виде задачек про ханойские башни и волка-козу-капусту (и еще 2 типа заданий) с регулируемым уровнем сложности. Основная претензия к LRM - Large Reasoning Models - в том, что они, видите ли, не понимают какие-то концепты и рассуждают, а пытаются вспоминать и воспроизводить заученные паттерны (алё, вы в курсе какую задачу решают языковые модели?)))), судя по тому, как они справляются с бенчмарком. И, о ужас, мы с вами так далеки от AGI, гораздо дальше чем Альтман говорит инвесторам 🤡

Это конечно офигеть какая новость (конечно же нет 😐), однако как человек много работающий с обучением живых людей, могу сказать, что радикального отличия не вижу. Как только человек существенно выходит за пределы знакомых задач и знакомой ситуации, первым делом активируется воспроизведение знакомых паттернов и попытка из них собрать решение, словно Кай слово «вечность» из ледышек или инженер что угодно из говна, палок и синей изоленты. Только единицы начинают в незнакомой ситуации разбираться в основных концептах и правилах игры, а затем придумывать алгоритмы решения задачи, большинство же людей так делает только внутри той области, где уже более-менее комфортно разбирается.

Касательно нытья о том, что LRM не рассуждает, а воспроизводит паттерны, вспоминается один частый вопрос про возможности AI: “Могла бы LLM придумать квантовую механику или общую теорию относительности?”. Скорее всего, нет, по крайней мере в ближайшие годы наверняка нет (но буду рад оказаться неправ). Зато пересказывать и немного дописывать за другими, сразу владея последними публикациями человечества по любой теме - легко. И это тоже сильное преимущество, которого у людей нет, и которое даже с поисковиком наверстывается долго. Возможно, нам не стоит переоценивать себя и говорить, что такой интеллект «недостаточно general». Это скорее Гейзенберг и Эйнштейн исключения из нормального представления об интеллекте, а эрудированный попугай вполне себе general intelligence :)

BY Kantor.AI