Почему ИИ до сих пор не заменил человека? Ответ ужасно прост.

Все говорят об искусственном интеллекте. Нам обещают мир, где за нас работают ИИ-агенты, а мы наслаждаемся жизнью. Но давайте будем честны: мы все еще работаем. ИИ помогает, автоматизирует рутину, но финальное решение, ответственность и основная работа — на нас.

Почему так? Почему революция, которую нам обещали, забуксовала? Ответ до смешного простой и лежит на поверхности.

Когда человек решает задачу, он задействует всю полноту своей памяти. Весь жизненный опыт, все успехи и провалы, все знания и интуитивные догадки доступны ему в моменте. Мы не «подгружаем» воспоминания из базы данных, чтобы понять, как общаться с клиентом или написать код. Мы просто знаем. Наш мозг — это единая, целостная система, работающая с гигантским контекстом.

У искусственного интеллекта этого нет. Его «память» — это ограниченное окно контекста. Чтобы нейросеть дала релевантный ответ, ей нужно сначала «скормить» всю необходимую информацию. Идеальный ИИ должен был бы в моменте помнить абсолютно все, что ему когда-либо говорили, и иметь постоянный доступ к этой информации. Но сейчас это технологически невозможно.

Все это — лишь имитация человеческого мышления. Это двухэтапный процесс: сначала найти данные, потом ответить. Человек же делает это одновременно. Нам не нужно постоянно подсовывать «базу знаний», чтобы решить задачу, — у нас она уже в голове.

Мы до сих пор не получили одну универсальную модель, которая одинаково хорошо справляется со всем. Вместо этого у нас есть «зоопарк» нейросетей: одна хорошо пишет тексты, другая анализирует код, третья рисует.

Идея «чем больше модель, тем она умнее» — это тоже заблуждение. Увеличение числа слоев и параметров ведет к другим проблемам, включая стабильность и колоссальное потребление ресурсов. Иногда более компактная и стабильная модель дает ответы лучше и «думает» быстрее.

Разработка LLM — это сплошной эксперимент. Даже сами компании-гиганты не знают, какая архитектура «выстрелит». Они запускают очередной цикл обучения и по факту смотрят, что получилось. Вы замечали, как после обновления модель иногда начинает работать хуже? Это и есть результат этих экспериментов. То, что происходит внутри — все эти веса и связи — подбирается почти вслепую.

И вот мы подходим к самому главному хайпу последних месяцев — ИИ-агентам. Идея в том, чтобы заставить множество нейросетей работать вместе, кооперировать и решать сложные задачи.

Но это путь в никуда, если не решена основная проблема.

Мы пытаемся числом (множеством несовершенных нейронок) решить проблему качества (неспособности одной нейронки мыслить целостно).

Любой, кто пробовал настроить такую систему, знает: она легко зацикливается, уходит «не в ту степь» и становится хаотичной. Организовать их совместную работу — невероятно сложная задача.

Пока у нас нет качественного скачка в работе с контекстом, все разговоры про армию ИИ-агентов, которые заменят целые отделы — маркетинговая мишура. И меня откровенно раздражает, как под этот хайп продают всевозможные цифровые токены и курсы. Это обман. Простые нейросети для классификации картинок («кошечка или собачка») существуют уже давно. Нынешняя волна — это просто новая, красивая обертка для старых идей. Писать ботов которые бы "сами" могли принимать решения можно было сразу же как стало доступно API OpenAI. Почему вдруг так стрельнул термин "ИИ-агент" лишь недавно, хотя делать их можно было уже со старта?

Пока нейросеть не научится работать с контекстом так же, как человек, она не сможет нас полностью заменить. Она останется мощнейшим инструментом, «вторым пилотом», который помогает, но не принимает решения.

Настоящая революция случится не тогда, когда мы создадим еще сто ИИ-агентов, а тогда, когда одна-единственная нейросеть сможет совершить качественный скачок в мышлении. Когда ей больше не понадобятся костыли в виде эмбеддингов и базы знаний.

Это обязательно произойдет. Но мы пока только на пороге этого пути, как бы громко ни звучали заголовки новостей. А пока — продолжаем работать сами.