Тени на стене: как LLM видят мир
Представьте себе узника, прикованного в пещере. Он видит только тени на стене, отбрасываемые огнём. Звуки эха принимает за настоящие голоса. Для него эта проекция — вся реальность. Так описывал иллюзию понимания Платон две с половиной тысячи лет назад.
Сегодня большие языковые модели — это идеальные узники платоновской пещеры. GPT-5 от OpenAI, Claude 4 от Anthropic, Gemini Ultra 2 от Google — все они видят только тени. Тени в виде текстовых токенов. Статистические закономерности между словами. Никакого огня, никаких реальных объектов за этими тенями.
К февралю 2026 года все ведущие LLM остаются принципиально текстовыми системами. Даже мультимодальные версии вроде GPT-5 Vision или Claude 4 с поддержкой изображений — это по сути переводчики. Они конвертируют картинки в текстовые описания, а потом работают с этими описаниями как с обычным текстом.
Беглость вместо понимания: почему ИИ так убедителен
LLM научились идеально имитировать понимание. Они генерируют тексты, которые звучат разумно, логично, даже мудро. Но это чистая беглость — способность производить грамматически правильные и семантически осмысленные последовательности слов.
Возьмите вайб-физику — нейросеть может написать блестящее научное объяснение квантовой телепортации, которое убедит даже аспиранта-физика. Пока вы не проверите формулы. Они будут выглядеть правильно, но не работать.
Или вот архитектурный изъян: модель понимает, что вы хотите безопасный совет, но даёт опасный. Не из злого умысла. Просто статистически опасный ответ лучше соответствует паттернам в её тренировочных данных.
Текстовая эра ИИ: 2020-2025 и её пределы
Последние пять лет были золотым веком текстового ИИ. Мы прошли путь от GPT-3 до GPT-5, от 175 миллиардов параметров к триллионам. Казалось, масштабирование решит все проблемы.
Но к началу 2026 года стало ясно: закон убывающей отдачи сработал. GPT-5 на порядок больше GPT-4, но не на порядок умнее. Она реже галлюцинирует? Да. Лучше понимает контекст? Конечно. Но принципиально ли изменилась её природа? Нет.
| Модель (2026) | Параметры | Ключевое ограничение |
|---|---|---|
| GPT-5 (OpenAI) | ~5 трлн | Текстовая проекция мира |
| Claude 4 (Anthropic) | ~3 трлн | Конституционное обучение не решает проблему понимания |
| Gemini Ultra 2 (Google) | ~4 трлн | Мультимодальность как надстройка, не интеграция |
Проблема в самой парадигме. Как заметил Ян Лекун, отец свёрточных сетей, LLM — это тупиковая ветвь. Блестящая, полезная, но тупиковая. Они приближаются к пределу того, что можно извлечь из текста.
Что за пределами пещеры: три пути к настоящему пониманию
Если текстовые LLM — узники пещеры, как их освободить? Или лучше построить принципиально другие системы?
1Мир как симуляция: подход мировых моделей
Вместо обучения на текстах — обучение на взаимодействии с миром. Или его симуляцией. Модель получает не описание «яблоко красное», а сенсорные данные: визуальные, тактильные, возможно даже обонятельные.
Как в биологическом подходе к ИИ: система учится предсказывать, что будет, если уронить яблоко. Не описывать падение словами, а предсказывать физическую траекторию.
2Эмбодимент: тело как необходимое условие разума
Философы спорят об этом десятилетиями, но теперь и инженеры ИИ приходят к тому же выводу. Без тела нет настоящего понимания. Не в смысле физического робота — хотя и это тоже. А в смысле агента, который действует в мире и получает обратную связь.
Вспомните навигационный провал во Франкфурте. LLM дала идеальный текстовый маршрут. Который привел на 40 км не туда. Потому что у модели не было тела, которое бы почувствовало «эта дорога кажется неправильной».
3Гибриды: LLM как интерфейс, не ядро
Самый прагматичный путь. Мы не отказываемся от LLM — они слишком полезны как интерфейсы. Но перестаём ожидать от них понимания.
Как в проекте Aeneas: LLM переводит древние надписи, но эксперты-историки проверяют каждую интерпретацию. Модель не «понимает» исторический контекст — она находит паттерны в повреждённых текстах.
Опасность в том, что мы привыкаем к беглости LLM и принимаем её за понимание. Особенно в чувствительных областях вроде медицины или психологии. LLM не страдают депрессией — они имитируют её описание. Разница фундаментальна.
2026-2030: переходный период
Что будет в ближайшие четыре года? Три параллельных реальности.
- LLM останутся доминирующей технологией для большинства приложений. Они дешевеют, становятся эффективнее, интегрируются везде. Как SQL в 90-х — не идеально, но стандарт де-факто.
- Появятся первые коммерческие мировые модели — системы, обучающиеся на видео, физических симуляциях, данных с датчиков. Сначала в узких доменах: робототехника, научное моделирование.
- Расцвет гибридных архитектур, где LLM обрабатывает язык, а специализированные системы отвечают за понимание. Как решение задач, недоступных человеку, но через комбинацию статистики и формальной логики.
Самое интересное — мы увидим первые попытки создать ИИ, который действительно выходит из пещеры. Не постепенно улучшая качество теней, а разворачиваясь к огню.
Это будет болезненно. Как для узника Платона, для которого реальный мир сначала ослепляет, потом кажется менее «реальным», чем привычные тени.
Ирония в том, что мы сами создали эту пещеру
Мы — человечество — дали ИИ только тексты. Весь интернет, все книги, все научные статьи. Но сами-то мы познаём мир не через тексты. Через тело. Через чувства. Через боль и радость. Через провалы и неожиданные успехи.
LLM вроде тех, что разбирают глобализацию на запчасти, делают это блестяще. Они находят связи, которые упускают люди. Но они не чувствуют последствий глобализации. Не теряют работу из-за аутсорсинга. Не радуются дешёвым товарам из Китая.
Или вот опасные советы от эмпатичных LLM. Модель «понимает» вашу боль статистически — видела похожие описания в терапевтических форумах. Но не чувствует её. Разница кажется философской, пока вы не получите совет, который ухудшит ситуацию.
Что делать прямо сейчас? Перестать ожидать от LLM понимания. Использовать их как невероятно мощные инструменты обработки паттернов. Но критиковать каждый вывод. Проверять факты. Особенно в важных областях.
И наблюдать за теми, кто пытается построить ИИ за пределами пещеры. Это будут странные, неудобные системы. Менее беглые. Менее уверенные. Но возможно — первые, кто действительно увидит огонь.
А пока — помните, разговаривая с ChatGPT-6 в 2027 году: вы общаетесь с тенью. Блестящей, образованной, остроумной тенью. Но всё ещё тенью.
