Проблема обобщения в AI vs человеческое обучение

Проблема обобщения в AI vs человеческое обучение

Современные AI-модели демонстрируют фундаментальную слабость в обобщении по сравнению с людьми. Человек учится водить за 10 часов практики, модели требуют гигантские датасеты. Человек не повторяет одни и те же ошибки циклически, модели это делают. Эта разница в sample-efficiency и robustness указывает на качественное отличие в механизмах обучения и обобщения.

Связи

• Робастность как ключевой критерий AI-систем — Оба о слабости генерализации AI: необходимость переобучения vs человеческая адаптивность
• LLM как ненадежный сотрудник — Контрастирует: исходная заметка о превосходстве людей, эта о сходстве ошибок
• Джуны уязвимы из-за кодифицированных знаний — Парадокс: AI слаб в обобщении, но превосходит людей в кодифицированных знаниях
• Редкость сочетания аналитического и интуитивного мышления — Объясняет человеческое преимущество: интеграция разных типов мышления для обобщения

---

Источник: Telegram, 2025-11-25