AI силен в тех областях где много данных для обучения (в форме запрос — правильный ответ).

Самый лучший вариант — если данные можно искусственно генерить (например в играх вроде шахмат или Го он играет сам с собой и смотрит какие ходы приводят к победе). Тоже можно проделать и для некоторых математических задач — генерировать уравнения и их решать (можно проверить результат на правильность).  И в программировании такое возможно, но не для всех задач. В таких областях AI становится сильнее человека.

Хороший вариант — если данных просто много. Например распознавать прописные буквы, популярные предметы, популярные болезни на снимках, переводить не очень редкие строки на другие языки. Тут результаты получается тоже сильные, главное найти или собрать хорошие данные для обучения с правильными четкими ответами.

А вот если данных мало или нет четких надежных ответов — то результат будет слабый. Текущие LLM в основе это как раз пример где данных вроде много (тексты со всего интернета), но надежных ответов нет. Ответы не отбираются тщательно вручную (так как их очень много нужно), а просто берутся из текста автоматически (вопрос — начало текста, ответ — что за ним следует). В итоге получается общий интеллект, который сам научился разным областям знаний, где-то больше, где-то меньше — но средний уровень слабый.

( Читать дальше )