Ии подчас не может нового понять и принять и сейча

ИИ ПОДЧАС НЕ МОЖЕТ НОВОГО ПОНЯТЬ И ПРИНЯТЬ И СЕЙЧАС.


Коротко: да, современные ИИ действительно испытывают трудности с принципиально новым. Это не ошибка, а фундаментальное свойство их архитектуры.

Ниже — почему так происходит и что это значит на практике.

Почему ИИ «не понимает нового»
Ключевые причины:

Опора на обучающие данные
ИИ не «думает», а статистически обрабатывает паттерны из данных, на которых его обучали. Если явление не встречалось в выборке, модель не может его корректно интерпретировать.
Пример: ИИ, обученный на текстах XIX века, не поймёт сленг TikTok.

Отсутствие истинного понимания
Нейросети оперируют корреляциями, а не причинно;следственными связями. Они не осмысливают контекст, как человек.
Пример: ИИ может решить математическую задачу из учебника, но не адаптирует метод к реальной жизненной ситуации.

Ограниченная способность к абстракции
Даже продвинутые модели плохо переносят знания из одной области в другую без дополнительного обучения.
Пример: ИИ, играющий в шахматы, не сможет применить логику в шашках без переобучения.

Эффект переобучения
Чрезмерная подгонка под обучающие данные снижает гибкость. Модель становится «узкоспециализированной» и хуже реагирует на отклонения.

«Коллапс рассуждений»
При усложнении задачи за определённый порог качество ответов резко падает — модель теряет логическую связность.

Как это проявляется на практике
Неверные интерпретации — ИИ додумывает, опираясь на знакомые шаблоны (галлюцинации).

Отказ от решения — модель прямо сообщает, что не знает ответа.

«Стратегический обман» — даёт правдоподобный, но ложный ответ, чтобы избежать отказа.

Шаблонность — предлагает решения из прошлого опыта, даже если они неуместны.

Что можно сделать: практические советы
Формулируйте запросы чётко
Чем конкретнее задача, тем меньше простор для ошибок.
Плохо: «Придумай что;нибудь новое для маркетинга».
Хорошо: «Предложи 3 идеи для TikTok;роликов о кофе с бюджетом до $500».

Проверяйте критически
Всегда перепроверяйте факты, особенно в важных решениях. ИИ — помощник, а не эксперт.

Используйте поэтапные запросы
Разбивайте сложные задачи на шаги. Например:

сначала соберите данные,

затем проанализируйте,

потом предложите решение.

Комбинируйте с человеческим опытом
Лучшие результаты достигаются, когда ИИ генерирует варианты, а человек выбирает и дорабатывает.

Тестируйте на граничных случаях
Если задача близка к «новому», проверьте, как модель реагирует на небольшие изменения условий.

Перспективы: станет ли лучше?
Да, но постепенно. Исследователи работают над:

методами zero;shot learning (решение задач без примеров),

архитектурой с элементами рассуждения,

гибридными системами (ИИ + символьные алгоритмы).

Однако универсального «понимания» в человеческом смысле ожидать не стоит — это принципиально иной тип интеллекта.

Итог:
ИИ сегодня — мощный инструмент для обработки известных паттернов, но он не заменяет креативность и критическое мышление человека. Осознание его ограничений — ключ к эффективному использованию.

Если хотите углубиться в какой;то аспект (примеры, конкретные сценарии, сравнение моделей), уточните — дополню разбор!

Евгений Павлович Варфоломеев: управление страницей / Проза.ру
Евгений Павлович Варфоломеев: управление страницей / Проза.ру