AI is impressive because we've failed at personal computing 💬 Длинная дискуссия
Современные ИИ-чаты умеют отвечать на сложные вопросы, потому что мы так и не научились структурировать информацию. Пример: «Какое животное изображено на флаге страны, где первая британская колония появилась в год, когда Швеция объявила войну Франции?» — ChatGPT за секунды выдал «попугай сиссеро на флаге Доминики, колония 1805 г.», а Google AI-виджет провалился.
Такой «поисковый» паттерн повсюду: Google Drive — облачная папка, которую легче искать, чем упорядочивать; сайты вместо структуры набиты ключевыми словами; документацию заменяют чат-боты.
Семантический веб, где данные должны были быть машиночитаемыми и связанными, так и не случился: вместо структурированного HTML — динамические div-ы без метаданных. Личные компьютеры не стали персональными базами знаний с семантическими связями, как мечтал ХайперКард.
Если бы знания хранились структурированно, ответ нашёл бы простой алгоритм без миллиардов параметров. ИИ — не триумф элегантного дизайна, а грубое решение: он выстраивает мимолётную семантику из хаоса, но само знание остаётся недоступным и непрозрачным.
Комментарии (155)
- Участники сравнивают идею «всё структурировать» с утопией «если бы все просто были хорошими людьми» – красивая теория, но нереалистична.
- Напоминают, что Semantic Web, Knowledge Graph и Cyc пытались кодировать знания вручную, но масштабировались плохо: люди не умеют быстро и точно описывать мир.
- Отмечают, что современные ИИ-модели стали «пластырем», который сам строит семантические связи из хаотичных данных, хотя и с ошибками.
- Подчёркивают: поисковики и LLM дополняют друг друга; ни один не решает всё, но вместе дают результат.
- Главный вывод: неудача не в «плохих людях», а в сложности мира и в том, что рутинная работа по разметке никому не принадлежит и никем не финансируется.