100,000+ Subscribers  —  Weekly  —  EN / IT

Illuminate the
future with AI

Щотижневий аналіз у сфері штучного інтелекту, фінансового прогнозування та технологічної стратегії для європейських бізнес-лідерів

Підписатися
30 січня 2026 року

Ілюзія розуму: дебати, які стрясають світ штучного інтелекту

Apple публікує дві розгромні статті - "GSM-Symbolic" (жовтень 2024) та "The Illusion of Thinking" (червень 2025), які демонструють, як LLM не справляється з невеликими варіаціями класичних задач (Ханойська вежа, переправа через річку): "продуктивність знижується, коли змінюються лише числові значення". Нульовий успіх на складній Ханойській вежі. Але Алекс Лоусен (Open Philanthropy) заперечує "Ілюзією мислення", демонструючи невдалу методологію: невдачі були пов'язані з обмеженнями на виведення символів, а не з колапсом міркувань, автоматичні скрипти неправильно класифікували частково правильні результати, деякі головоломки були математично нерозв'язними. Повторюючи тести з рекурсивними функціями замість того, щоб перераховувати ходи, Claude/Gemini/GPT розгадали 15 рекордів Ханойської вежі. Гері Маркус приймає тезу Apple про "зміну розподілу", але стаття про хронометраж до WWDC піднімає стратегічні питання. Наслідки для бізнесу: наскільки можна довіряти ШІ у вирішенні критично важливих завдань? Рішення: нейросимволічні підходи - нейронні мережі для розпізнавання образів + мова, символьні системи для формальної логіки. Приклад: АІ-бухгалтерія розуміє "скільки витрат на відрядження?", але SQL/розрахунки/податковий аудит = детермінований код.
29 листопада 2025 року

Винятки: де наука про дані зустрічається з історіями успіху

Наука про дані перевернула парадигму з ніг на голову: викиди більше не є "помилками, які потрібно усунути", а цінною інформацією, яку потрібно зрозуміти. Один викид може повністю спотворити модель лінійної регресії - змінити нахил з 2 до 10, але його усунення може означати втрату найважливішого сигналу в наборі даних. Машинне навчання представляє складні інструменти: Isolation Forest ізолює викиди шляхом побудови випадкових дерев рішень, Local Outlier Factor аналізує локальну щільність, Autoencoders реконструює нормальні дані і повідомляє про те, що вони не можуть відтворити. Існують глобальні викиди (температура -10°C в тропіках), контекстуальні викиди (витрати 1000 євро в бідному районі), колективні викиди (синхронізовані сплески трафіку в мережі, що вказують на атаку). Паралельно з Гладуеллом: "правило 10 000 годин" оскаржується - Пол Маккартні сказав: "Багато гуртів провели 10 000 годин у Гамбурзі без успіху, теорія не є безпомилковою". Азійський математичний успіх є не генетичним, а культурним: китайська система числення більш інтуїтивна, вирощування рису потребує постійного вдосконалення на відміну від територіальної експансії західного сільського господарства. Реальні застосування: британські банки відшкодовують 18% потенційних збитків завдяки виявленню аномалій у реальному часі, виробництво виявляє мікроскопічні дефекти, які не помічає людина, охорона здоров'я перевіряє дані клінічних випробувань з чутливістю виявлення аномалій понад 85%. Останній урок: оскільки наука про дані переходить від усунення відхилень до їх розуміння, ми повинні розглядати нестандартні кар'єри не як аномалії, які потрібно виправляти, а як цінні траєкторії, які потрібно вивчати.