Весною 2026 года исследователь Майкл Хла провёл эксперимент GPT-1900…
Весною 2026 года исследователь Майкл Хла провёл эксперимент GPT-1900, вдохновлённый идеей теста Эйнштейна от главы DeepMind Демиса Хассабиса. Хла с нуля обучил ИИ на текстах, но не простых, а золотых. Датасеты были отфильтрованны по дате до 01.01.1900 (22 млрд токенов книг, газет и научных трактатов, плюс 290 млн токенов классической физики Ньютона, Максвелла и Фарадея). Модель не имела доступа к знаниям XX века. Затем ей предъявили экспериментальные наблюдения и классические парадоксы (ультра фиолетовую катастрофу, фотоэффект, мысленный эксперимент с «лифтом Эйнштейна»), и о чудо: модель не сгенерировала магическим образом готовые теории относительности или квантовой механики. Но...
При правильном контексте она выдала проблески интуиции: начала рассуждать о свете как об «определённых количеств энергии» предвосхищая квантовую гипотезу Планка, и более того — самостоятельно пришла к принципу эквивалентности гравитации и ускорения. Это доказывает фундаментальную вещь: даже в руках независимого исследователя, более чем вероятно не обладающего навыками профессионального промпт-инжиниринга и управлением ИИ, LLM споосбна нащупать контуры революционных открытий опираясь только на старые знания.
Иначе говоря: внутри пространства знаний классической науки уже содержатся все предпосылки к прорывам — от квантовой физики до молекулярной биологии. Модель не совершает прыжок сама, но она понимает суть будущих открытий, если оператор задаёт правильный вектор рассуждений — это важное наблюдение.
И так... Почему же когда ты просишь ИИ "Сделай что нибудь новое", выходит нейрослоп или Капитан Очевидность? Шаблонные статьи, стандартные архитектурные решения, один и тот же стиль...
Почему так происходит? Кто виноват? И как это исправить? Разберёмся в серии постов.
При правильном контексте она выдала проблески интуиции: начала рассуждать о свете как об «определённых количеств энергии» предвосхищая квантовую гипотезу Планка, и более того — самостоятельно пришла к принципу эквивалентности гравитации и ускорения. Это доказывает фундаментальную вещь: даже в руках независимого исследователя, более чем вероятно не обладающего навыками профессионального промпт-инжиниринга и управлением ИИ, LLM споосбна нащупать контуры революционных открытий опираясь только на старые знания.
Иначе говоря: внутри пространства знаний классической науки уже содержатся все предпосылки к прорывам — от квантовой физики до молекулярной биологии. Модель не совершает прыжок сама, но она понимает суть будущих открытий, если оператор задаёт правильный вектор рассуждений — это важное наблюдение.
И так... Почему же когда ты просишь ИИ "Сделай что нибудь новое", выходит нейрослоп или Капитан Очевидность? Шаблонные статьи, стандартные архитектурные решения, один и тот же стиль...
Почему так происходит? Кто виноват? И как это исправить? Разберёмся в серии постов.
Views: 48