NeurIPS 2025: ИИ уперся в «масштабируемую стену» — без новых идей AGI не будет

Ведущие специалисты в области искусственного интеллекта, собравшиеся на конференции NeurIPS 2025, отмечают: привычная стратегия масштабирования уже достигла своего логического предела. Даже такие достижения, как высокотехнологичная модель Gemini 3, не способны скрыть ключевую проблему — современные ИИ-системы по-прежнему не умеют настоящим образом рассуждать и понимать причинно-следственные связи.

За последний год появление все более совершенных языковых моделей вызывало восторг и даже иллюзию стремительного прогресса. Однако на NeurIPS ученые выразили серьезную обеспокоенность: если принципы проектирования и обучения ИИ не претерпят глубокой трансформации, долгожданная эра искусственного общего интеллекта (AGI) останется недостижимой мечтой (фото: ru.freepik.com).

Эксперты сходятся во мнении — наращивание размера трансформеров, увеличенные массивы данных и все более дорогие вычислительные мощности больше не приносят былых прорывов. Рывок, который позволил GPT‑4 вырваться вперед после GPT-3 сейчас выглядит скорее исключением, чем правилом. Многие отмечают: мы достигли «стены масштабируемости«, а вместо очередного качественного скачка наблюдаем лишь косметические улучшения.

Объективно, накопленный опыт доказывает — простое усовершенствование текущих архитектур не решает фундаментальных задач. Новые модели искусственного интеллекта кажутся всё более «умными», однако на поверку оказываются лишь эффективными системами сопоставления паттернов, неспособными к настоящему осмысленному мышлению. Даже самая совершенная версия Gemini 3, несмотря на внушительную оптимизацию, в своем основании остается ограниченной трансформерной системой, далеких от требований настоящего универсального интеллекта.

Сейчас всё чаще обсуждаются альтернативные подходы — в частности, гибридные нейросимволические решения, сочетающие методы глубокого обучения с логическими символьными структурами. Другие исследователи считают наиболее перспективным внедрение «моделей мира» — таких систем, которые имитируют реальное человеческое понимание причин и следствий. Ведь существующие чат-боты могут красиво отвечать на вопросы, но подлинного представления об элементах физики и реальности у них попросту нет.

В рамках обсуждения становилось ясно: задача экспертов — не просто сделать ИИ более разговорчивым или интересным, а создать надежный искусственный интеллект, который сможет стать помощником в ответственных сферах, где критически важна безошибочность. Понятие AGI постепенно превращается в маркетинговый лозунг, но без наличия действительно новых компонентов и переосмысления всей парадигмы движения вперед не будет.

Можно с уверенностью сказать, что нынешний NeurIPS запомнится не рекордом производительности, а осознанием паузы в интеллектуальном развитии индустрии. Чтобы приблизиться к созданию настоящего искусственного разума, ИИ-сообществу предстоит отказаться от принципа «больше — значит лучше» и осмелиться искать совершенно новые пути. Александр Степанов