Почему нейросети отлично справляются с математикой, но пасуют перед философией?
Научный директор Института ИИ МФТИ, профессор РАН Юрий Визильтер объяснил, в чем разница. Всё дело в проверке результата. В математике и программировании успех ИИ можно оценить однозначно: код либо работает, либо нет, формула верна или содержит ошибку. Это позволяет выстроить эффективный цикл обучения с подкреплением с верифицируемым поощрением (RLVR). Именно благодаря этому нейросети так быстро прогрессируют в точных науках.
В гуманитарных дисциплинах (истории, философии, филологии) правильность утверждений часто зависит от консенсуса сообщества, авторитета школ и множества допустимых трактовок. Надежного автоматического критерия для оценки работы ИИ там пока нет.
При этом технологии развиваются ускоряющимися темпами: сложность задач, которые автономно решают ИИ‑агенты, удваивается каждые 3–4 месяца. По словам Юрия Визильтера, автоматизация в первую очередь затронет рутинные исполнительские функции, а роль научного руководителя станет только важнее.
🔗 Подробнее