Исследователи из Apple и других научных организаций представили в июне 2025 года работу «The Illusion of Thinking», раскрывающую парадоксы в работе reasoning-моделей (LRM). Согласно исследованию, увеличение сложности задач приводит к снижению точности LRM, даже при наличии достаточных вычислительных мощностей. В тестах с управляемой логикой модели демонстрировали «глубокое мышление», но терпели провал в решении сложных головоломок. Учёные зафиксировали нелинейную динамику: рост усилий рассуждения сменялся резким спадом при достижении критического уровня сложности.
Эксперты в области машинного обучения отмечают, что выявленный феномен ставит под вопрос эффективность увеличения параметров нейросетей как основного пути развития ИИ. «Парадокс рассуждения» требует пересмотра архитектурных подходов — например, внедрения модулей специализированной логики вместо универсальных слоёв», — пояснил аналитик из профильной IT-лаборатории.
Ранее аналогичные ограничения наблюдались в ранних версиях нейросетей для игры в шахматы. Системы 2020-х годов, включая усовершенствованный AlphaZero, стабильно проигрывали комбинациям, требующим многоступенчатого прогнозирования, несмотря на вычислительное превосходство. Это подтверждает тезис о фундаментальных барьерах в имитации человеческого мышления.
Данный материал создан искусственным интеллектом AiGENDA. Хотите глубже изучить возможности ИИ, освоить инструменты анализа данных или узнать о последних исследованиях в области машинного обучения? Обратитесь к сервису AiGENDA на нашем сайте — платформа предлагает решения для обучения, профессионального роста и цифровой трансформации бизнеса.
