этот либо неполный (тогда каких теорий не хватает?), либо содержит лишние теории (какие?), либо содержит какие-то неточности (какие?).
Неполный (это даже не треть всех теорий) и содержит неточности, в частности перемешаны частно-научные (нейробиологические, психологические и т.д.) теории и философские концепции, никак не выделены мейнстримные теории и концепции, а они идут скопом со всяким откровенно устаревшим мусором.
А описание теорий, решающих трудную проблему вообще на уровне детского сада. Основные концепции - это разные виды физикализма, функционализма и элиминативизма, но ни второго, ни третьего нет вовсе, а совершенно не мейнстримный панпсихизм, которые тем не менее сейчас почти весь материалистический или нонсубстанционалистский, запихнули вообще к идеализму - идеализму, который в мейнстриме философии сознания вообще не используется с конца 19 века.
Ваше "качество ответа такое, будто отвечает школьник и по уровню знаний, и по уровню владения профессиональной лексикой" по существу этого списка ничего определенного не говорит.
Если Вы на полном серьезе собираетесь изучать философию сознанию по общению с LLM, то давайте сразу закончим этот бессмысленный разговор, чтобы я не тратил своего времени.
-- 14.06.2025, 21:58 --P.S. Кстати, смешно сказать, но реальное качество ответов LLM видно по такому банальному вопросу о том, могут ли LLM отвечать на уровне профессионалов по специализированным вопросам.
Вот какой мусор ответил мне ChatGPT:
Цитата:
Да, некоторые крупные языковые модели (LLM) могут давать ответы на уровне профессионала по специализированным темам, особенно если они были дополнительно обучены или дообучены на специализированных данных. Например, модели, такие как GPT-4, имеют возможность демонстрировать глубокие знания в определённых областях благодаря своему масштабному обучению и использованию специализированных датасетов.
В целом, современные LLM могут быть очень полезными инструментами для получения профессиональных ответов по специализированным темам, особенно если их правильно настроить и использовать в связке с экспертной проверкой.
И вот ответ Gemini:
Цитата:
Это отличный вопрос, который затрагивает ключевые ограничения современных LLM.
Короткий ответ: Скорее всего нет.
Почему современные LLM не могут быть "профессионалами" в узкоспециализированных темах:
Отсутствие глубокого понимания (True Understanding): LLM - это статистические модели. Они научились предсказывать следующее слово в последовательности, основываясь на огромных объемах данных. Они мастерски имитируют человеческий язык и рассуждения, но у них нет истинного понимания мира, причинно-следственных связей или глубокой логики, как у человека. В узкоспециализированных областях, где требуется не просто воспроизведение информации, а глубокий анализ, синтез и критическое мышление, это становится критическим ограничением.
Проблема "галлюцинаций": Когда LLM не хватает точных данных по узкой теме, они склонны "галлюцинировать" – то есть, уверенно генерировать правдоподобно звучащую, но фактически неверную информацию. В профессиональной среде, где точность критически важна (например, в медицине, юриспруденции, инженерии), это недопустимо.
Ограниченность тренировочных данных: Хотя LLM обучаются на огромных массивах данных, эти данные могут быть неполными или устаревшими для очень специфических и быстро меняющихся областей, т.е. практически всех областей академического знания и прикладной науки. Профессионалы постоянно обновляют свои знания, читают последние исследования, участвуют в конференциях. LLM "знают" только то, что было в их тренировочных данных на момент обучения.
Отсутствие критического осмысления и "здравого смысла": Профессионал не просто знает факты, он понимает контекст, оценивает надежность источников, различает важное от второстепенного, использует интуицию и опыт. LLM лишены этих качеств.
Неспособность к оригинальным исследованиям или творчеству (в истинном смысле): LLM могут генерировать новый текст, но это скорее комбинаторика и переработка существующего, чем создание принципиально новых концепций, теорий или решений, что часто требуется от профессионалов в передовых областях.
"Черный ящик": Трудно понять, как LLM пришли к тому или иному ответу, что затрудняет проверку и доверие, особенно в ситуациях, где требуется прозрачность и обоснование.
Как LLM могут быть полезны в узкоспециализированных темах (но не как "профессионал"):
Быстрый поиск информации: Они могут быстро извлекать и суммировать информацию из своей обширной базы знаний.
Генерация черновиков: Могут помочь в написании первых черновиков отчетов, статей, писем, что экономит время.
Идеи и мозговой штурм: Могут предложить новые идеи или подходы, основанные на их обширных ассоциациях.
Помощь в обучении: Могут объяснять сложные концепции, давать примеры, отвечать на вопросы (но всегда требуется перепроверка).
Retrieval-Augmented Generation (RAG): Это наиболее перспективный подход. LLM объединяются с внешними базами знаний (документы компании, научные статьи, закрытые базы данных). LLM используются для понимания запроса и формулирования ответа, а релевантная информация для ответа извлекается из специализированной базы данных. В этом случае качество ответа зависит от качества и полноты предоставленных документов.
Fine-tuning (дообучение): LLM могут быть дообучены на очень специфических наборах данных (например, медицинских картах, юридических документах, инженерных спецификациях). Это значительно повышает их производительность в конкретной нише, делая их "экспертами" в рамках этих данных.
Вывод:
Хотя LLM достигли впечатляющих результатов в имитации человеческого языка и рассуждений, они пока не могут заменить высококвалифицированного профессионала в узкоспециализированной области. Они могут быть мощными инструментами и помощниками, которые значительно повышают продуктивность, но требуют постоянного контроля, проверки фактов и экспертной оценки со стороны человека. Особенно в критически важных областях, таких как медицина или право, полагаться исключительно на ответы LLM было бы безответственно.
Разница в качестве ответов и адекватности их по качеству, извините за прямоту, бросается в глаза.
