Когда система «умнее», чем позволяет контекст
Есть странная вещь, которую почти никто не обсуждает всерьёз. Мы любим говорить про мощность, масштаб, Big Data, триллионы параметров. Это звучит убедительно. Солидно. Почти как аргумент. Но в реальной работе регулярно происходит обратное: чем больше ты даёшь системе — тем хуже она себя ведёт. Не потому что «глупая».
Вопрос первый (без ответа)
Если бы объём информации сам по себе давал интеллект, то любая энциклопедия была бы гением. Почему она им не стала?
Большие данные и маленькое мышление
Маркетинг приучил нас к простой формуле:
больше данных → лучше результат
На практике это работает… до определённого момента. А потом внезапно ломается.
Не постепенно. Не «чуть хуже». А резко — как будто система теряет опору.
И вот здесь начинается самое интересное: ошибка выглядит как логическая, но причина — контекстная.
Вопрос второй
Что именно «думает» система, когда ей дают слишком много сразу? Она обрабатывает — или теряет границы?
Иллюзия универсального запроса
Есть ещё одна красивая идея: «Если я задам задачу достаточно точно и достаточно подробно — система справится».
Инженерно это звучит логично. Когнитивно — уже нет.
Человек так не мыслит. Он не держит одновременно весь мир в голове. Он работает локально, шаг за шагом, с фиксацией опор.
Почему мы ждём от системы обратного?
Вопрос третий
Если мышление всегда локально, почему мы требуем глобальности от инструмента?
Парадокс последнего шага
Самый болезненный момент возникает не в начале и не в середине. Он возникает почти в конце, когда:
- логика выстроена
- структура ясна
- решение «почти готово»
И вдруг — сбой. Не потому что сложно. А потому что слишком цельно.
Как будто система спотыкается не о сложность, а о...
Вопрос четвёртый
Может ли задача быть слишком хорошо собрана — настолько, что её невозможно выполнить за один проход?
Небольшое наблюдение (без инструкции)
Иногда результат появляется не тогда, когда ты добавляешь ещё один уточняющий абзац.
А тогда, когда ты:
- убираешь лишнее
- сужаешь фокус
- разрешаешь системе работать не «целиком», а по частям
Не как хитрость. Не как костыль. А как признание реального устройства мышления — любого, не только человеческого.
Вопрос пятый
Мы оптимизируем запрос — или мы наконец-то оптимизируем процесс мышления?
Big Data как красивая вывеска
Big Data звучит внушительно. Как будто объём — это доказательство глубины.
Но глубина почти всегда возникает не из объёма, а из ограничения.
Рамка. Контур. Чётко очерченное поле, где что-то нельзя трогать.
Именно там появляется ответственность.
Именно там появляется результат.
Последний вопрос (так же, неприятный)
А что, если проблема была не в модели, не в задаче и даже не в её сложности…
А в нашем желании сразу всё?
Я не предлагаю решения.
Я не продаю метод.
Я даже не утверждаю, что прав...
Я лишь фиксирую странное наблюдение: иногда система начинает работать ровно тогда, когда мы перестаём требовать от неё невозможного.
Возможно, дело не в объёме.
Возможно, дело в границах.
И если вы это дочитали — вероятно, вы уже знаете, о чём здесь на самом деле...