Искусственный интеллект: когда физика станет ключом к подлинному прогрессу

[NeriaLab]

Статья типичный пример наукообразной риторики, в которой желаемое выдаётся за действительное, а инженерные проблемы маскируются под фундаментальные прорывы. С точки зрения когнитивно-символьной парадигмы и строгой инженерной критики, она страдает сразу несколькими иллюзиями.

Во-первых, интеграция физики в ИИ не новая идея, а давно известный частный случай ограничения пространства гипотез. Physics-Informed Neural Networks (PINN) - это просто регуляризация моделей с использованием дифференциальных уравнений. Это полезный инструмент в узких прикладных задачах (например, гидродинамика), но это не решает проблему отсутствия рассуждения, модели мира или каузального понимания. Физика здесь не "ключ к подлинному прогрессу", а априорное знание, встроенное в функцию потерь. Это не делает модель "умнее", а только уже.

Во-вторых, статья впадает в ту же ловушку, что и большинство коннекционистских текстов: она путает надёжность с пониманием. Да, байесовские сети или оценка неопределённости позволяют модели "сознавать" свою неуверенность, но это "вероятностная осторожность", а не семантическое понимание.

В-третьих, апелляция к квантовым вычислениям и аналоговым системам - чистая спекуляция. Ни одна из этих технологий сегодня не решает задач когнитивного уровня. Квантовые машины (QCM) - это гипотетические конструкции, не имеющие отношения к реальному ИИ; аналоговые вычисления интересная ниша, но они не гарантируют смысловой точности, только энергоэффективность. Статья использует их как риторический жетон "фундаментальности", чтобы придать весу иначе пустым утверждениям.

Наконец, сама концепция "Big AI" - это эвфемизм, призванный замаскировать провал текущих LLM архитектур. Вместо того чтобы признать, что LLM неспособны к научному познанию (поскольку не имеют теории разума, не строят гипотез и не проверяют их каузально), авторы предлагают "влить физику", будто бы законы сохранения энергии сами по себе породят рассуждение. Но физика - это предметная онтология, а не архитектура разума. Чтобы ИИ "делал физику", ему нужна не только физика в данных, но и механизм генерации, критики и пересмотра теорий, то, что есть у учёного, но отсутствует у любой нейросети.

Итог: статья - это попытка спасти коннекционистскую парадигму за счёт заимствования авторитета у физики. Но никакая физика не превратит корреляционную модель в разумную систему, если в ней изначально не заложены механизмы символьного представления, логического вывода и каузального моделирования. Пока этого нет - "Big AI" остаётся большим разочарованием в красивой упаковке.

[Kamil_GR]

) автор делает ошибку, противопоставляя аналоговые системы как "физические". LLM работает не божьим духом или волевым усилием, а на основании законов физики и математики.