Логические языковые модели приносят пользу уже сегодня, поэтому хайп вокруг общего искусственного интеллекта не важен.

Саймон Уиллисон (Simon Willison) прокомментировал недавнюю публикацию исследователей Apple, в которой говорится о том, что современные большие языковые модели (LLM) демонстрируют полное падение производительности при достижении определенных порогов сложности. По его мнению, эта работа получила излишнее внимание, а заголовок "Иллюзия мышления" привлек сторонников, утверждающих, что LLM – это переоцененный и бесполезный инструмент. Он ознакомился с достаточно убедительными опровержениями, поэтому не стал углубляться в изучение данной темы.

Теперь известный скептик в отношении LLM, Гэри Маркус (Gary Marcus), сэкономил ему время, собрав лучшие из этих опровержений в одном месте.

Разногласие заключается в другом. Саймона не интересует, являются ли LLM "путем к общему искусственному интеллекту" (AGI). Он по-прежнему заинтересован только в том, имеют ли они полезные применения уже сегодня, при условии понимания их ограничений.

LLM с возможностями рассуждения – это относительно новый и интересный поворот в развитии этой области. Они продемонстрировали способность решать множество задач, которые были недоступны предыдущим LLM, что и стало причиной появления новых моделей от OpenAI, Anthropic, Gemini, DeepSeek и Qwen, а также Mistral.

Они становятся еще более интересными при интеграции с инструментами.

Они уже полезны для меня сегодня, независимо от того, способны ли они надежно решать головоломки "Ханойская башня" или "Переправа через реку".