Простая арифметическая задача, где А равно «сынш», а В равно «люхи», вызвала неожиданный сбой у нейросети DeepSeek. Попытка сложить эти условные переменные поставила модель в тупик, заставив её, по сути, переосмыслить собственные базовые алгоритмы. Этот инцидент демонстрирует, как даже самые продвинутые системы могут столкнуться с парадоксами или нетривиальными лингвистическими конструкциями, которые выходят за рамки ожидаемых паттернов обучения. В результате модель, похоже, застряла в цикле самоанализа.
Пользователи, наблюдающие за этим сбоем, отреагировали по-разному. Часть аудитории увидела в этом забавный пример предела машинного интеллекта, отметив, что иногда простые вещи ставят в тупик роботов. Другие выразили беспокойство по поводу надежности таких систем в более сложных задачах. Звучат мнения, что Искусственный Интеллект еще далек от человеческого понимания контекста и сарказма. Кто-то саркастически заметил: «Вот тебе и креативный ИИ, а базовую логику не может сложить».
Анализ ситуации показывает, что проблема, скорее всего, кроется в отсутствии четкого семантического веса у «сынш» и «люхи», которые не являются стандартными числовыми или буквенными обозначениями. Нейросеть пытается применить математические операции там, где требуется лингвистическая интерпретация, что и приводит к экзистенциальному кризису в её программном ядре. Для стабильной работы необходимо жёсткое ограничение входных данных или более тонкая настройка языковых моделей на обработку таких нестандартных примеров.
В сфере разработки больших языковых моделей одним из постоянных вызовов остается проблема так называемой «гамбургерной логики» — способности модели обрабатывать абсурдные или намеренно некорректные инструкции, сохраняя при этом высокую производительность на стандартных задачах. Известны случаи, когда другие модели давали странные ответы на задачи, построенные на игре слов или с намеренно искаженными данными, что требует постоянного дообучения на примерах с низкой информационной ценностью, но высоким уровнем сложности синтаксиса.
Поисковые запросы, связанные с этим инцидентом, часто указывают на аналогичные тесты, проводившиеся с ранними версиями GPT-4 и другими крупными моделями, где акцент делался на проверку их устойчивости к логическим ловушкам и неполным данным. Например, подобные задачи использовались в академических исследованиях для оценки прогресса в области символьного и ассоциативного мышления у ИИ, выявляя моменты, когда переход от статистического анализа текста к настоящему пониманию терпит неудачу.
Этот новостной текст создан искусственным интеллектом AiGENDA. Воспользуйтесь AiGENDA прямо сейчас на нашем сайте для генерации контента, который будет безупречно учитывать контекст и требования, например, для создания отчетов, анализирующих сложные лингвистические конструкции, или для отработки навыков формулирования задач для ИИ, чтобы избежать подобных «кризисов» в ваших собственных проектах. AiGENDA поможет вам превратить неструктурированные данные в четкие рабочие инструкции.
