նեյրոնային ցանցեր

Վրաստանի սոցիալական ցանցերում հայտնաբերվել է բարձրաստիճան քաղաքական գործիչների հայտարարությունների ժողովրդականությունը արհեստականորեն մեծացնելու լայնածավալ արշավ։.

Ինչպես նշում է Newsgeorgia-ն

Անսովոր Facebook-ի ակտիվությունը սկսվել է վարչապետի օգոստոսի 12-ին՝ 2008 թվականի ռուս-վրացական պատերազմի տարեդարձին, կայացած ճեպազրույցից։ Իր ելույթի ընթացքում վարչապետը ուշադրությունը սևեռել է արտաքին ուժերի և նրանց «տեղական գործակալների» վրա, որոնք, նրա պնդմամբ, փորձում էին խափանել Ռուսաստանից զբոսաշրջիկների հոսքը։ Քաղաքական գործիչը այս արշավի նպատակը բացատրել է որպես Մոսկվային տնտեսական կապերը խզելու, Վրաստանի տնտեսությունը փլուզելու և երկիրը ռազմական հակամարտության մեջ ներքաշելու ցանկություն։ Դրանից հետո «երկրորդ ճակատի» մասին վկայող կառավարական լրատվամիջոցների հրապարակումները սկսել են անսովոր մեծ թվով լայքեր ստանալ։.

Կեղծ ցանցի անատոմիա

Մասնագետները հայտնաբերված մանիպուլյացիան բնութագրել են որպես «համակարգված, ոչ իսկական վարքագիծ»։ Հետազոտողները մեջբերել են մի շարք ապացույցներ, որոնք ենթադրում են, որ հավատարիմ մեկնաբանողների էջերը մանիպուլացվում են բոտերի կողմից

• Պատկերների ստեղծում նեյրոնային ցանցերի միջոցով. Hive Moderation գործիքի միջոցով վերլուծությունը ցույց տվեց 90%-ից 100% հավանականություն, որ բոլոր 230 օգտատերերի ավատարները ստեղծվել են արհեստական ​​բանականության կողմից: Լուսանկարները պարունակում են բնորոշ տեսողական արտեֆակտներ, ինչպիսիք են անատոմիապես աղավաղված ձեռքերը:
• Արհեստական ​​սոցիալական բազմազանություն. լայն աջակցությունը սիմուլյացնելու համար բոտերին տրվել են տարբեր ինքնություններ։ Դրանց թվում են Glovo-ի սուրհանդակները, ֆերմերները, թոշակառուները, կրոնական պահպանողականները և երիտասարդները, որոնց լուսանկարները պատկերում են հանգիստ, սպորտ կամ խաղողի բերքահավաք։
• Կասկածելի համաժամանակություն. կեղծ հաշիվների ճնշող մեծամասնությունը իրենց էջերում նշել է, որ «տեղափոխվել» են վրացական քաղաքներ նույն ժամանակահատվածում՝ 2026 թվականի հուլիսի 20-ից 24-ը։ Ավելին, որոշ հաշիվներում օգտագործվել են նույնական անուններ և նույն լուսանկարի փոքր-ինչ փոփոխված պատճեններ։

Նախագծի ներկայացուցիչները ընդգծում են, որ սա նմանատիպ առաջին միջադեպը չէ։ 2026 թվականի ապրիլին փորձագետները բացահայտել են 75 արհեստական ​​բանականության հաշիվներից բաղկացած խումբ, որոնք ուռճացնում էին Դյուշենի մկանային դիստրոֆիայի բուժման համար նախատեսված դեղամիջոցների մասին լուրերի և Թբիլիսիի քաղաքապետ Կախա Կալաձեի հայտարարությունների վերաբերյալ արձագանքները։.

Ավանդական որոնողական համակարգերի անխուսափելի մահվան մասին լուրերը վաղաժամ էին, չնայած որ ոլորտը տեկտոնական տեղաշարժեր է ապրում։.

Վերջերս iPhones.ru-ն հրապարակել է մեկ շաբաթ տևած փորձի արդյունքները, որի ընթացքում հեղինակը ամբողջությամբ հրաժարվել է Google-ից և Yandex-ից՝ անցնելով բացառապես ChatGPT-ի, DeepSeek-ի և Perplexity-ի: Պարզվել է, որ չնայած առօրյա առաջադրանքներում դեռևս հնարավոր չէ ամբողջությամբ փոխարինել ծանոթ գործիքները արհեստական ​​բանականությամբ, նեյրոնային ցանցերն արդեն իսկ ցուցաբերում են ճնշող գերազանցություն որոշակի իրավիճակներում՝ խնայելով օգտատերերի թանկարժեք ժամանակի ժամեր:

Որտեղ ավանդական որոնումը մնում է անվիճելի առաջատարը

Նեյրոնային ցանցերի որոնման հիմնական խնդիրը վատ օգտագործողի փորձառությունն (UX), դանդաղ աշխատանքը և նուրբ կարգավորումների բացակայությունն է: Արհեստական ​​բանականությունը լուրջ դժվարություններ ունի համապատասխան ռեսուրսներին ուղիղ հղումներ տրամադրելու հարցում: Օրինակ՝ Իլյա Բիրմանի հայտնի ստեղնաշարի դասավորությունը որոնելիս նեյրոնային ցանցը տրամադրել է մանրամասն տեքստային պատասխան, բայց օգտատիրոջը վերահասցեագրել է աջակցության բաժին՝ ստիպելով ավելորդ սեղմումներ, մինչդեռ Google-ը օգտատիրոջն ուղղակիորեն ուղղորդում է ներբեռնման կոճակին: Տեխնիկական ինտեգրացիան նույնպես լուրջ խոչընդոտ է ստեղծում. Safari-ում և Chrome-ում դուք չեք կարող պարզապես սեղմել Cmd + T և հարցում մուտքագրել արհեստական ​​բանականության հասցեի դաշտում, իսկ iOS և Android օպերացիոն համակարգերը թույլ չեն տալիս ChatGPT-ը սահմանել որպես ձեր լռելյայն որոնողական համակարգ:.

Ավելին, արհեստական ​​բանականությունը չունի հարմար ամսաթվի ֆիլտրեր, լիարժեք պատկերի որոնում (նույնիսկ մասնագիտացված Perplexity-ում այն ​​ավելի վատ է աշխատում, քան Google-ը) և անկայուն է թարմ լուրերը մշակելու հարցում: Օրինակ՝ DeepSeek-ը անցյալի իրադարձությունները նկարագրել է որպես ապագայի լուրեր: Ինչպես զգուշացնում է գրախոսը, էական թերություն է մնում հալյուցինացիաների ռիսկը. «Եթե նեյրոնային ցանցը հիմնված է սխալ տեղեկատվության վրա, այն սովորաբար այն ներկայացնում է վստահորեն, կարծես այն հաստատված փաստ լինի»: Հեղինակը խորհուրդ է տալիս կրկնակի ստուգել ցանկացած բարդ հարց, այդ թվում՝ պատասխանները անցկացնել այլընտրանքային նեյրոնային ցանցերի միջոցով, ինչպիսին է Claude-ը:.

Սցենարներ, որտեղ արհեստական ​​բանականությունը ժամեր է փրկում կյանքից

Վերը նկարագրված թերություններին չնայած, նեյրոնային ցանցերը գերազանց են կատարում վերլուծական և առօրյա առաջադրանքները՝ վերացնելով օգտատերերի կողմից գովազդային պաստառների միջով քայլելու և տասնյակ կայքեր ինքնուրույն ուսումնասիրելու անհրաժեշտությունը: Արհեստական ​​բանականությունը կարդում է վեբ էջերը ձեզ համար և անմիջապես ստեղծում է մարսվող ամփոփում, միաժամանակ զտելով ավելորդ տեղեկատվական աղմուկը:.

Արհեստական ​​բանականությունը ցուցաբերում է ամենաբարձր արդյունավետությունը հետևյալ իրավիճակներում

• Ապրանքների համեմատություն և գների վերլուծություն. Երբ դուք որոնում եք Mac mini-ի գները և հասանելի կոնֆիգուրացիաները, արհեստական ​​բանականությունը միանգամից տրամադրում է համապարփակ պատասխան, մինչդեռ Google-ը կպահանջեր մի քանի առանձին որոնումներ։
• Կենցաղային և տեխնիկական խնդիրների լուծում. եթե լվացքի մեքենան տարօրինակ ձայներ է հանում կամ համակարգիչը անհայտ սխալ է ցուցադրում, նեյրոնային ցանցը, պահպանելով զրույցի համատեքստը, թույլ է տալիս պարզաբանող հարցեր տալ և արագորեն գտնել պատճառը։
• Բարդ տեղեկատվության հարմարեցում. արհեստական ​​բանականությունը կարող է պարզ լեզվով բացատրել որոշակի տերմիններ, հեռացնել տեխնիկական մանրամասները կամ կառուցվածքային չհամարվող տվյալները կառուցել տեսողական աղյուսակի մեջ։
• Օբյեկտների ճանաչում. ChatGPT-ն հիանալի է լուսանկարներում օբյեկտները նույնականացնելու և դրանց մասին առցանց տեղեկատվություն անմիջապես գտնելու համար։

Սիմբիոզ՝ մրցակցության փոխարեն

Փորձարկված լուծումների շարքում ChatGPT-ն դարձավ լրագրողի ակնհայտորեն սիրելին՝ իր ցածր սխալների մակարդակի և ներկառուցված հիշողության շնորհիվ, որը հարմարեցնում է պատասխանները անհատ օգտատիրոջը: Perplexity-ն՝ ինքնուրույն ծառայությունը, կորցրեց իր արդիականությունը, երբ Google-ը և Yandex-ը իրենց սեփական արհեստական ​​բանականության պատասխանները (ինչպես Gemini-ն) անմիջապես ինտեգրեցին որոնման արդյունքների մեջ: Վերջիվերջո, հեղինակը մշակեց պրագմատիկ ալգորիթմ. եթե նրան անհրաժեշտ է գտնել որոշակի կազմակերպություն (ռեստորան, պետական ​​​​մարմին), մեջբերման սկզբնական աղբյուրը, հազվագյուտ տեղեկատվությունը կամ վերջին նորությունները, նա բացում է ավանդական որոնողական համակարգ: Եթե ​​նրան անհրաժեշտ է ավելի մանրամասն աշխատել գտնված տեղեկատվության հետ՝ ստանալ բացատրություն, համեմատել սարքերը կամ հարցեր տալ, նա հարցումն ուղարկում է ChatGPT-ին: Արհեստական ​​​​բանականությունը չի ոչնչացրել ավանդական որոնումը, այլ պարզապես փորագրել է իր սեփական խորշը: Ինչպես հեղինակը ամփոփում է. «2026 թվականին լավագույն տարբերակը Google-ի և արհեստական ​​​​բանականության միջև ընտրություն կատարելը չէ, այլ յուրաքանչյուր գործիքն օգտագործել այնտեղ, որտեղ այն իսկապես գերազանցում է»:.

Ավտոմատացման և արհեստական ​​բանականության համակարգերի լայն տարածումը ժամանակակից բիզնեսը հասցրել է կեղծ արտադրողականության պարադոքսալ ճգնաժամի։.

Վլադիսլավ Բիխանովը՝ Cornerstone հավաքագրման ընկերության կառավարիչ գործընկերը, գազետա.ռու-ին տված հարցազրույցում խոսել է այս վտանգավոր միտման մասին : Մասնագետի խոսքով՝ նոր տեխնոլոգիաների մեջ կատարված հսկայական ներդրումներից անկախ, որոնք թույլ են տալիս րոպեների ընթացքում տեքստեր ստեղծել և վայրկյանների ընթացքում հսկայական տվյալների հավաքածուներ վերլուծել, ընկերությունների մեծ մասի ղեկավարությունը բիզնեսի արդյունավետության իրական բարելավում չի տեսնում: Մասնագետը այս երևույթը բացատրում է առաջնահերթությունների համակարգային աղավաղմամբ. «Մենք սովորել ենք ավելի շատ գործողություններ կատարել, բայց դա չի նշանակում, որ սկսել ենք ավելի ճիշտ որոշումներ կայացնել: Այսօր բիզնեսները հաճախ չափում են քանակը, չնայած մրցակցային առավելությունը ստեղծվում է որակով»:

Աշխատանքային ժամանակը օպտիմալացնելու համար նախատեսված թվային գործիքները գործնականում ստեղծել են հսկայական տեղեկատվական գերբեռնվածություն։ Աշխատակիցները հայտնվում են տասնյակ զրույցներով, անվերջ զանգերով և նեյրոնային ցանցերի կողմից ավտոմատ կերպով ստեղծված փաստաթղթերի լեռներով։ Մինչ ներգրավվածության մակարդակը կարող է աճել, աշխատանքի իրական արտադրողականությունն ու որակը մնում են լճացած։ Այս խնդիրը պատկերավորելով՝ Բիխանովը նշում է. «Եթե ինչ-որ մեկը պատրաստել է տասը ներկայացում երկուսի փոխարեն, դա չի նշանակում, որ ընկերությունն ավելի հաջողակ է դարձել։ Արդյունավետությունը գործողությունների քանակը չէ, այլ բիզնեսը առաջ մղող որոշումների որակը։

Կեղծ արդյունավետության չափանիշներ և կառավարման նոր մարտահրավերներ

Գործարարները դեռևս հակված են չափել միայն հեշտությամբ քանակականացվող չափանիշները։ Սա հանգեցնում է մի շարք տարածված կառավարման սխալների.

• Նրանք օպտիմալացնում են երկրորդական չափանիշները, ներառյալ հանդիպումների, ուղարկված էլեկտրոնային նամակների կամ կատարված առաջադրանքների քանակը, որոնք քիչ ազդեցություն ունեն վերջնական ֆինանսական կամ ռազմավարական արդյունքի վրա։.
• Նրանք բախվում են մի իրավիճակի, որտեղ «Սա կեղծ արդյունավետության ծուղակ է. երբ արագությունը գնահատվում է որակի փոխարեն, աշխատակիցները աշխատում են չափանիշների, այլ ոչ թե արդյունքների համար»։.
• Նրանք անտեսում են թվայնացնել դժվար, բայց չափազանց կարևոր գործոններ, ինչպիսիք են որոշումների կայացման խորությունը, թիմի ներսում փոխադարձ վստահության մակարդակը կամ ընկերության ընդհանուր ռազմավարությունը արագորեն փոփոխելու կարողությունը։.

Արհեստական ​​բանականության զարգացումը ազատում է զգալի ժամանակային ռեսուրսներ, բայց միաժամանակ բարձրագույն ղեկավարությանը դնում է հիմնարար դիլեմայի առջև՝ ճիշտ զարգացման ուղին ընտրելու հարցում։ Գնահատելով մարդկային գործոնի հիմնական դերը՝ փորձագետը նշում է. «Արհեստական ​​բանականությունը պատասխանում է «ինչպե՞ս դա անել ավելի արագ» հարցին, բայց ոչ թե «ի՞նչն է իրականում արժե անել» հարցին։ Այստեղ է ծնվում առաջնորդի հիմնական արժեքը»։ Ներկայիս միջավայրում գլխավոր խնդիրը անձնակազմի գնահատման համակարգերի վերանայումն է՝ «Որքա՞ն է արվել» հարցից անցնելով «Ի՞նչ արժեք ունի սա բիզնեսի համար» հարցի։Ամփոփելով աշխատաշուկայի վերափոխումը՝ Բիխանովը եզրակացնում է. «Մենք մտնում ենք մի դարաշրջան, որտեղ ամենակարևոր ռեսուրսը այլևս աշխատանքի արագությունը չէ, այլ ճիշտ որոշումներ կայացնելու ունակությունը։ Տեխնոլոգիան արդեն կարող է կարգավորել մնացած ամեն ինչ։

Amazon-ի հիմնադիր Ջեֆ Բեզոսը հավակնոտ հայտարարություն արեց, որում հերքեց արհեստական ​​բանականության (AI) տեխնոլոգիաների զարգացման պատճառով զանգվածային գործազրկության մասին տարածված մտավախությունները։.

Ռուսական առաջատար ՏՏ հրատարակչությունը քննարկում է տեխնոլոգիական ապագայի նրա տեսլականը ։ Մոլորակի չորրորդ ամենահարուստ մարդը խորապես համոզված է, որ մարդկությունը մտնում է տեխնոլոգիական բարգավաճման դարաշրջան, և ինտելեկտուալ ալգորիթմների լայնածավալ ներդրումը կհանգեցնի ոչ թե աշխատատեղերի կորստի, այլ շուկաների զանգվածային ընդլայնման պատճառով պակասորդի։

Այս մեկնաբանությունները հնչել են իր նոր՝ «Prometheus» ստարտափի հեռանկարների վերաբերյալ քննարկման ժամանակ, որը միլիարդատերը անձամբ ղեկավարում է առաջին անգամ՝ 2021 թվականին Amazon-ի գործադիր տնօրենի պաշտոնից հեռանալուց հետո: Նախագիծը, որը համահիմնադրվել է անցյալ տարվա նոյեմբերին Google-ի նախկին գործադիր տնօրեն Վիկրամ Բաջաջի հետ, նպատակ ունի ինտեգրել արհեստական ​​բանականությունը ֆիզիկական գործընթացների մեջ: Ընկերությունն արդեն իսկ ցուցաբերում է հսկայական ֆինանսական հաջողություններ. վերջերս այն ներգրավել է 12 միլիարդ դոլար՝ իր շուկայական արժեքը հասցնելով 41 միլիարդ դոլարի: «Prometheus»-ի գլխավոր նպատակն է զարգացնել «ընդհանուր նշանակության հմտություններով արհեստական ​​ինժեներ»:.

Տեխնոլոգիական առաջընթացի քաղաքակրթական նշանակության մասին խորհրդածելով՝ Բեզոսը պատմական զուգահեռ անցկացրեց անցյալի գյուղատնտեսական հեղափոխության հետ։ Նա կարծում է, որ ժամանակակից մտահոգությունները անհիմն են, քանի որ նորարարությունը միշտ առաջ է մղել մարդկությանը. «Ըստ էության, քաղաքակրթական բոլոր բարգավաճումները որոշվում են գյուտերով։ Վեց հազար տարի առաջ ինչ-որ մեկը հորինել է գութան, և մենք բոլորս ավելի բարգավաճ դարձանք»։.

Միլիարդատիրոջ նոր նախագծի ռազմավարական նպատակներն ու հիմնական պարամետրերը ներառում են լայնածավալ նախաձեռնությունների մի ամբողջ շարք

• 100 միլիարդ դոլարի ներդրումային հիմնադրամ. «Պրոմեթևս»-ի թևի ներքո ստեղծված կապիտալը կօգտագործվի ավանդական զարգացման և արտադրության ոլորտի ընկերություններում բաժնեմասեր գնելու համար։
• Թվային երկվորյակների տեխնոլոգիա. արտադրական ցիկլերի օպտիմալացում և նախատիպերի փուլերի կրճատում վիրտուալ մոդելավորման միջոցով։
• Սիներգիա Blue Origin-ի հետ. Բեզոսի ավիատիեզերական կորպորացիան կլինի նոր ստարտափի կողմից մատակարարվող արհեստական ​​բանականության գործիքների հիմնական շահառուներից մեկը։

Խոսելով իր ակտիվներում նոր տեխնոլոգիաների ներթափանցման մասշտաբների մասին՝ ձեռնարկատերը նշել է. «Ամեն ինչ, ինչի վրա ես հիմա աշխատում եմ, ինչ-որ կերպ կապված է արհեստական ​​բանականության հետ։ Մենք գտնվում ենք երկար ոսկեդարի մեջտեղում՝ շնորհիվ արհեստական ​​բանականության։ Բայց կարծում եմ, որ նույնը վերաբերում է տիեզերքին և այլ ոլորտների, ինչպիսին է կենսատեխնոլոգիան։ Կարծում եմ՝ հաջորդ տասը տարիների ընթացքում դուք կտեսնեք անհավանական հրաշքների մի ամբողջ շարք»։ Ամփոփելով ոլորտում որակյալ տաղանդների համար կատաղի մրցակցությունը՝ Բեզոսը հեգնանքով հիշել է այն լուրերը, թե իբր Մարկ Ցուկերբերգը OpenAI ինժեներներին տնական ապուր է մատուցել՝ նրանց հավաքագրելու համար, կատակով ավելացնելով, որ անձամբ կպատրաստի արժեքավոր մասնագետների համար։.

Ամերիկյան տեխնոլոգիական Anthropic ընկերությունը, որը Claude նեյրոնային ցանցերի ընտանիքի մշակողն է, պաշտոնական կոչ է արել աշխարհի առաջատար լաբորատորիաներին դադարեցնել կամ դանդաղեցնել արհեստական ​​բանականության զարգացման տեմպը։.

ՏՏ ոլորտի առաջնորդների այս անսպասելի նախաձեռնության մասին հաղորդել է «Ինտերֆաքս» լրատվական գործակալությունը՝ հղում անելով ընկերության համահիմնադիր Ջեք Քլարկի և «Մարդկային ինստիտուտի» գործադիր տնօրեն Մարինա Ֆավարոյի առաքելության հայտարարությանը: Կորպորացիայի ղեկավարությունը զգուշացնում է, որ տեխնոլոգիաները արագորեն մոտենում են «ռեկուրսիվ ինքնակատարելագործման» փուլին՝ համակարգերի՝ առանց մարդու միջամտության զարգանալու ունակությանը: Մասնագետները նշում են, որ արհեստական ​​բանականությունը շուտով կկարողանա ինքնուրույն նախագծել իր նոր տարբերակները՝ ստեղծելով անկանխատեսելի ռիսկեր հասարակության համար:

Հրապարակված հոդվածի հեղինակները մատնանշում են այն անխուսափելի մարտահրավերները, որոնց կբախվեն գործող պետական ​​հաստատությունները անվերահսկելի տեխնոլոգիական առաջընթացի դեպքում: Հաշվետվությունը շեշտում է. «Եթե այս գործընթացը շարունակվի, ապա բավարար հաշվողական հզորության դեպքում դա կարող է հանգեցնել արհեստական ​​բանականության համակարգի ի հայտ գալուն, որը կարող է ինքնուրույն նախագծել և մշակել իր հաջորդ տարբերակը: Սա կոչվում է ռեկուրսիվ ինքնակատարելագործում: Մենք դեռ չենք հասել այս փուլին, և ռեկուրսիվ ինքնակատարելագործումը անխուսափելի չէ: Այնուամենայնիվ, այն կարող է հասնել շատ ավելի շուտ, քան պատրաստ են պետական ​​հաստատությունների մեծ մասը»: Լրագրողների հետ հարցազրույցում Anthropic-ի համահիմնադիր Ջեք Քլարկը ոլորտում տիրող իրավիճակը համեմատել է վտանգավոր վարորդության հետ՝ նշելով. «Այս պահին արհեստական ​​բանականության ոլորտը կարծես ունի արագացուցիչ, բայց չունի արգելակի ոտնակ»: Նա վճռականորեն համոզված է, որ «անհրաժեշտ է կարողանալ ոտքը հանել արագացուցիչից և սեղմել արգելակը»:.

Հեղինակները ընդունում են, որ հետազոտությունների դանդաղեցումը միայն մեկ կազմակերպության կողմից գործնականում իմաստ չունի, քանի որ մրցակիցները անմիջապես կանցնեն։ Արդյունավետ դադար ապահովելու համար զեկույցի հեղինակները առաջարկում են կիրառել խիստ, համակարգված միջոցառումներ

• Տարբեր երկրների՝ հիմնականում ԱՄՆ-ի և Չինաստանի առաջատար արհեստական ​​բանականության մշակողների միջև համաժամանակյա համաձայնագիր՝ դադարեցնելու իրենց մոդելների հնարավորությունների ընդլայնումը։
• Հուսալի միջազգային կառավարման համակարգի ստեղծում, որը լիովին կվերացնի նոր մոդելների թաքնված ուսուցման ռիսկը։
• Մշակել ստուգման գործիքներ, որոնք թույլ կտան յուրաքանչյուր կազմակերպության ապահովել, որ մյուս մասնակիցները իրականում համապատասխանում են համաձայնագրերին։.

Դժվարությունը կայանում է նրանում, որ նմանատիպ ստուգման ենթակառուցվածքների ստեղծումը (ինչպիսիք են միջին և միջին հեռահարության միջուկային ուժերի մասին պայմանագրի շրջանակներում) նախկինում տևել է տասնամյակներ, ինչը մարդկությունն այժմ չունի։ Այնուամենայնիվ, Քլարկը պնդում է անհապաղ կարգավորող միջամտության անհրաժեշտության մասին՝ նշելով. «Աշխարհը պետք է լրջորեն մտածի այս հարցի մասին։ Վերջիվերջո, մենք ստիպված կլինենք մշակել նոր կարգավորող կանոններ, որոնք կապահովեն այս համակարգերի անվտանգությունն ու հուսալիությունը»։.

Հատկանշական է, որ նման սարսափելի որոշումը կայացրել է մի ընկերություն, որն ինքն էլ գտնվում է առևտրային հաջողության գագաթնակետին: Anthropic-ը, որը հիմնադրվել է հինգ տարի առաջ Դարիո Ամոդեյի գլխավորած OpenAI շրջանավարտների թիմի կողմից, 2026 թվականին շուկայական հսկայական առաջընթաց գրանցեց՝ թողարկելով Claude Code ծրագրավորման գործիքը: Ընկերության շուկայական գնահատականը գերազանցեց իր հիմնական մրցակցի գնահատականը՝ հասնելով 965 միլիարդ դոլարի, և հունիսի 1-ին ապրանքանիշը հայտարարեց մոտալուտ IPO-ի մասին: Չնայած այն հանգամանքին, որ ինքնակատարելագործվող արհեստական ​​բանականությունը «կարող է հսկայական օգուտներ բերել մարդկությանը՝ գիտության, առողջապահության և շատ այլ ոլորտներում», Claude-ի ստեղծողները պահանջում են, որ արգելակները կիրառվեն քաղաքակրթության ապագայի նկատմամբ վերահսկողությունը պահպանելու համար:.

Աշխարհի տարբեր ծայրերից գիտնականները փորձարկել են արհեստական ​​բանականության սահմանները: «Մարդկության վերջին քննությունը» թարմացված տարբերակը նկարագրվել «The Conversation»-ում, իսկ արդյունքները հրապարակվել են Nature-ում: Արդյունքները զարմանալիորեն թույլ էին, նույնիսկ ամենահզոր մոդելների համար:

Չափանիշի վրա աշխատել է մոտ հազար հետազոտողներից բաղկացած թիմ։ Նրանք ստեղծել են մեքենայական ինտելեկտի վերջնական թեստը։ Թեստի անունն անմիջապես սահմանել է տոնը՝ «Մարդկության վերջնական քննություն»։.

Քննությունը ներառում էր 2500 մարտահրավերային հարց, որոնք ընդգրկում էին մաթեմատիկա, կենսաբանություն, ֆիզիկա և հումանիտար գիտություններ: Նույնիսկ GPT-5-ի և Gemini 2.5 Pro-ի նման առաջադեմ մոդելները հավաքեցին մոտ 25 տոկոս:.

Մտածելու փոխարեն ծանրաբեռնվածություն

Արհեստական ​​բանականությունը վստահորեն կատարում է դպրոցական և ստանդարտ առաջադրանքները: Սակայն այս փորձարկման ժամանակ այն անօգնական էր: Պատճառը նեյրոնային ցանցերի մարզման եղանակի մեջ է:.

Եթե ​​պատասխանը հասանելի է առցանց կամ մարզումների տվյալներում, մոդելը գտնում է այն։ Սակայն քննության հարցերը պատրաստի լուծումներ չունեն։ Դրանք պահանջում են տրամաբանություն և գիտելիքների կիրառում նոր իրավիճակներում։.

Որպես օրինակ ծառայեց հին լեզվով արձանագրության թարգմանությունը։ Նման տեքստեր դասագրքերում չեն հանդիպում։ Պարզ դարձավ, որ «բանականության» հետևում հաճախ թաքնված է հիշողությունը։.

Մրցավազք միավորների համար

Թեստի հրապարակումից հետո մշակողները սկսեցին մոդելների մարզումը: Նոր տարբերակները, ինչպիսիք են GPT-5.2-ը և Gemini 3 Pro-ն, արդեն իսկ հասնում են 30-38 տոկոս հաջողության: Գիտնականները ընդգծում են. սա ինտելեկտի աճ չէ:.

Հոդվածի հեղինակները նշում են. «Մարդկային ինտելեկտը առաջնային է, լեզուն՝ գործիք»։ Մոդելների համար լեզուն ինտելեկտ է, դրանից զատ ոչինչ։ Բարձր միավորները չեն ցույց տալիս բարդ որոշումներ կայացնելու ունակություն։.

Հետազոտողները խորհուրդ են տալիս կուրորեն չվստահել չափանիշներին։ Քննությունը ցույց տվեց, որ մեքենաները դեռևս շատ հեռու են մարդկանց ճկուն ինտելեկտին հասնելուց։.

Գիտնականները հայտնել են ռոբոտների համար նեյրոմորֆ արհեստական ​​մաշկի նախատիպի ստեղծման մասին: Հեղինակները նշում են, որ մշակումը ոգեշնչված է մարդու նյարդային համակարգի աշխատանքային սկզբունքներով: Ի տարբերություն ավանդական սենսորների, այն օգտագործում է կենսաբանական նեյրոնների նման իմպուլսային ազդանշաններ:

Ինչպե՞ս է աշխատում արհեստական ​​կաշի։

Հպման և ճնշման տեղեկատվությունը կոդավորվում է որպես էլեկտրական «սպիներ»։ Յուրաքանչյուր սենսոր ունի եզակի նույնականացուցիչ։ Իմպուլսների ձևը, ամպլիտուդը և տևողությունը օգտագործվում են տվյալներ փոխանցելու համար։.

Հաջորդ մակարդակում ազդանշաններն ուղարկվում են ողնուղեղին նման մոդուլի։ Այնտեղ դրանք զտվում, տեղայնացվում և վերլուծվում են։ Այս միավորը նաև սահմանում է ցավի շեմը։ Երբ այն գերազանցվում է, ռոբոտը դադարեցնում է ճնշում գործադրելը և հետ է քաշում մանիպուլյատորը։.

Ռեֆլեքսներ առանց պրոցեսորի ներգրավման

Հիմնական արձագանքները ծրագրավորված են ճարտարապետության ամենացածր մակարդակում: Սա թույլ է տալիս ռոբոտին անմիջապես արձագանքել՝ առանց կենտրոնական մշակման անհրաժեշտության: Այս մոտեցումը կարևոր է մարդկանց հետ շփվելիս, այդ թվում՝ տարեցների և հիվանդանոցային հիվանդների:.

Բացի այդ, սենսորները պարբերաբար ուղարկում են կառավարման իմպուլս։ Դրա բացակայությունը վկայում է մաշկի որևէ հատվածի վնասման մասին։ Մագնիսական ամրակը թույլ է տալիս արագ փոխարինել անսարք տարրը։.

Մինչև հիմա միայն ճնշում է

Արհեստական ​​մաշկը ներկայումս միայն ճնշում է հայտնաբերում: Նոր սենսորներ անհրաժեշտ կլինեն ջերմաստիճանը և այլ զգացողություններ հայտնաբերելու համար: Գիտնականները կարծում են, որ սպիկավոր նեյրոնային ցանցերը զգայական և հաշվողական կարողությունների նման սիմբիոզի օպտիմալ հիմքն են, նույնիսկ եթե սա կենսաբանության միայն մոտավոր պատկերացում է:.