Comments 8
Ну если проводить аналогию с крахом доткомов то проблема точно не в технологии
Как только перестанут врать и называть LLM - "ИИ" и станут называть свои настоящим именем, а именно статистический анализатор с генерацией данных, может ситуация и улучшится.
Ну технически это действительно разновидность ИИ в том смысле в каком это направление было придумано в 1956 году. Просто не нужно проводить аналогию с реальным человеческми интелектом а понимать что это просто ,компьютерная програма имитирующая конгитивные способности человека .и не писать чатботу "спасибо" за ответ
Вы правы в том, что термин "искусственный интеллект" действительно восходит к 1956 году и изначально обозначал попытку формализовать человеческие когнитивные способности: обучение, рассуждение, принятие решений. Но тогда это были математические гипотезы, логические модели и скромные алгоритмы, построенные на понимании, что ИИ - это система, способная к пониманию, а не к предсказанию. К 1980-м годам, с появлением первых персональных компьютеров и экспертных систем, стало ясно: настоящий ИИ должен обладать моделью мира, объяснять свои решения и адаптироваться. Именно тогда и начались серьёзные дебаты о границах: можно ли назвать ИИ то, что просто выполняет правила? Ответ был осторожным - только если система демонстрирует признаки разума, а не имитации.
Сегодня технологии ушли вперёд, но смысл термина "ИИ" не уточнился и он был "растянут" до бессмысленности. Когда мы называем LLM "искусственным интеллектом", мы стираем грань между автономной, рассуждающей, самокорректирующейся системой и статистическим анализатором, который генерирует текст на основе "триллионов примеров". Настоящий ИИ - это не программа, которая отвечает на запрос, а система, которая может задать вопрос сама, осознать пробел в знаниях, перестроить модель мира и предложить решение, которого не было в данных. До этого уровня LLM не дотягивают. И пока мы продолжаем называть их ИИ, мы не просто вводим в заблуждение, мы замедляем развитие настоящего "интеллектуального программирования", потому что начинаем считать, что уже достигли цели.
P.S.: Было бы очень интересно, если Вы не против - не могли бы Вы кратко перечислить все современные "разновидности ИИ"? Просто чтобы я, наконец, вошёл в курс дела.
«Спасибо» за ответ
Интересно.
А вот та система прогнозирования, от которой отказались логисты, что включала в анализ? Упомянута только сезонность.
Ну и контрдовод о "ненадёжном поставщике" никак не опровергнут. Анализ срывов ошибочных поставок проводился?
Что значит "математичеки безупречный" прогноз? Кто оценивал это? Формула заказа по сути то одна. Прогноз сбыта на срок поставки. Дьявол в поправочных коэффициентах. Как сильно отличался прогноз модели от имеющейся системы заказа? Анализ причин проводился?
Хотите честно? У Вас написано "мы обиделись", а на что - неясно.
Согласен, кейс описан слишком легко для технической аудитории. Хотел показать типовую управленческую ошибку, когда измеряют активность ИИ вместо бизнес-интеграции.
"Математически безупречный" вольность с моей стороны. ИТ оценивал точность на исторических данных, но без сравнения с baseline это действительно поверхностно. Анализ причин расхождений -именно его отсутствие и стало проблемой. Система выдавала рекомендации, но не объясняла логику. Логисты не понимали, почему алгоритм предлагает именно такие объемы.
Про "ненадежного поставщика" вы правы, контрдовод не опровергнут. Это как раз пример того, как локальная экспертиза не была учтена в модели. Согласен: без детального технического разбора такие кейсы теряют доказательную силу. Спасибо за детальный разбор.
Как вы объясните клиенту, почему ИИ отказал ему в кредите?
Серьёзно? Банки кому-то когда-то объясняют почему отказали в кредите?
ИИ-проекты съедают бюджеты, но не приносят ROI. Виновата технология?