Искусственный интеллект

Что такое настоящее Понимание и почему современные нейросети понимают смысл?

Конспект сделан с доклада - https://www.youtube.com/watch?v=6fvXWG9Auyg

Эпизоды
00:00:07 Необходимость научного консенсуса о 'Понимании'
00:00:51 Две парадигмы ИИ: Логическая против Биологической
00:01:42 Переход к Биологически Вдохновленному Подходу (2012)
00:02:39 Доминирование Нейронных Сетей и Скептицизм Лингвистов
00:03:20 Критика Хомского и Отторжение Обучения Языку Нейросетями
00:04:17 Теории Значения Слов: Символизм против Семантических Признаков
00:05:10 Психологический Взгляд на Значение и Ранняя Модель 1985 Года
00:05:59 Принцип Работы Ранней Модели и её Эволюция
00:06:43 Развитие Векторных Представлений и Появление Трансформеров
00:07:28 Аналогия Понимания: Слова как Тысячемерные Блоки Lego
00:08:37 Механизм Взаимодействия Слов: Рукопожатия в Трансформерах
00:09:31 Деформация Слов и Формирование Структуры Понимания
00:10:23 Понимание как Структура Взаимодействующих Слов
00:11:24 Критика LLM: Автозаполнение и Галлюцинации как Аргументы Скептиков
00:12:33 Конфабуляции, Обмен Знаниями и Превосходство Цифрового Обучения

Джеффри Хинтон, один из "крестных отцов" глубокого обучения озвучил свое видение сущности "понимания" и того, как оно проявляется в работе больших языковых моделей (LLM). В этом докладе он призывает научное сообщество срочно выработать единое определение "понимания", чтобы двигаться дальше в развитии ответственного ИИ.

Мы разбираем ключевой сдвиг в истории ИИ: от логики и символов к биологически вдохновленным нейронным сетям, который произошел в 2012 году. Хинтон объясняет, почему скептики ошибались, считая, что нейросети никогда не смогут освоить язык, и как его ранние модели 1985 года заложили основу для современных эмбеддингов.

Хинтон сравнивает слова с тысячемерными блоками Lego и как механизм "рукопожатий" (внимание в Трансформерах) формирует то, что мы называем смыслом.

В этом выпуске:

• Почему научный консенсус по "пониманию" критически важен для будущего ИИ.

• Переход от символьного ИИ (рассуждение первично) к нейронным сетям (обучение первично).

• Критика Хинтоном лингвистических теорий, отрицающих способность нейросетей изучать язык.

• Аналогия "тысячемерных блоков Lego" для объяснения векторных представлений слов.

• Как деформация слов и механизм "рукопожатий" создают контекстуальное понимание.

Далее приводится полный текст конспекта доклада:

Необходимость научного консенсуса об 'Понимании'

Джеффри Хинтон в своем докладе поднимает критически важный вопрос: научное сообщество должно прийти к единому определению того, что такое «понимание». Он проводит аналогию с изменением климата: только после достижения научного консенсуса о причинах проблемы стало возможным разрабатывать эффективные меры противодействия.

Эта проблема особенно актуальна в контексте современных больших языковых моделей (LLM) и чат-ботов. Существует значительное расхождение во мнениях среди ученых относительно того, обладают ли эти модели пониманием, аналогичным человеческому. Многие исследователи придерживаются совершенно иной модели человеческого понимания, что затрудняет оценку возможностей и ограничений ИИ.

Главный вывод: Для дальнейшего прогресса и ответственного развития технологий, основанных на ИИ, необходимо срочно выработать общепринятое научное определение понятия «понимание».

Две парадигмы ИИ: Логическая против Биологической

В истории искусственного интеллекта (ИИ) доминировали две основные парадигмы, или подходы к пониманию интеллекта.

Первая, логически вдохновленная парадигма, господствовала примерно первые 50 лет развития ИИ. Сторонники этого подхода считали, что суть интеллекта заключается в рассуждении. Рассуждение, по их мнению, достигается путем манипулирования символическими выражениями с использованием строгих символических правил. Знания при этом представлялись как набор таких символических выражений в "голове" системы.

Ключевым моментом этой парадигмы было убеждение, что представление знаний (то есть, создание некоего специального, логически однозначного языка для хранения информации) должно быть решено в первую очередь. Вопросы обучения и адаптации считались второстепенными и могли быть отложены до момента, пока не будет решена проблема кодирования знаний.

Переход к Биологически Вдохновленному Подходу (2012)

В 2012 году произошел значительный сдвиг в сторону биологически вдохновленного подхода к искусственному интеллекту, который поддерживали такие пионеры, как Тьюринг и фон Нейман.

Суть этого подхода заключается в том, что интеллект определяется обучением силе связей в нейронной сети. Сторонники этой идеи полагают, что рассуждение (reasoning) является вторичным и может быть изучено позже, поскольку в биологических системах оно появилось значительно позже, чем способность к обучению.

Ключевым моментом, закрепившим этот переход, стал 2012 год. Тогда глубокая нейронная сеть, обученная методом обратного распространения ошибки (back propagation), снизила частоту ошибок вдвое по сравнению со стандартными системами компьютерного зрения, участвовавшими в престижном конкурсе ImageNet. Это продемонстрировало превосходство обучения на основе нейронных сетей.

Доминирование Нейронных Сетей и Скептицизм Лингвистов

Переход к нейронным сетям в области компьютерного зрения произошел довольно быстро после определенного прорыва, что привело к их широкому применению во всех сферах. Сегодня под искусственным интеллектом (ИИ) в основном понимают именно искусственные нейронные сети.

До этого доминировал символьный ИИ. Даже когда нейронные сети превзошли символьные методы в зрении, скептики из сообщества символьного ИИ утверждали, что нейросети никогда не смогут справиться с языком. Они считали, что обработка языка — это идеальная задача для символьного ИИ, поскольку она сводится к манипуляциям со строками символов (ввод символов, вывод символов).

Критика Хомского и Отторжение Обучения Языку Нейросетями

Джеффри Хинтон критикует позицию большинства лингвистов, которые придерживались теории Ноама Хомского о том, что язык не усваивается (не изучается). Хинтон считает эту идею абсурдной и сравнивает Хомского с "лидером культа", который смог убедить людей в этом "нонсенсе".

Основная проблема теории Хомского, по мнению Хинтона, заключалась в том, что она фокусировалась исключительно на синтаксисе, игнорируя теорию значения (семантику).

Для лингвистов было неприемлемым и немыслимым (анафемой) предположение, что большая нейронная сеть, изначально имеющая случайные веса и не обладающая врожденными знаниями, способна самостоятельно выучить как синтаксис, так и семантику языка, просто анализируя данные. Они были абсолютно уверены, что это невозможно.

Теории Значения Слов: Символизм против Семантических Признаков

В данном фрагменте рассматриваются две фундаментально разные теории о том, как слова приобретают значение. Одна из них — символическая теория ИИ, которая доминировала долгое время. Согласно этой теории, значение слова определяется его отношениями с другими словами в языке. Для представления этого значения предлагается использовать структуры вроде графа знаний, где слова связаны друг с другом отношениями, указанными на этих связях.

Автор упоминает, что даже после того, как современные методы доказали свою эффективность (вероятно, в противовес символическому подходу), сторонники старой парадигмы, вроде Хомского, продолжали утверждать, что такие результаты невозможны без прямого участия и одобрения их изначальных теорий.

Таким образом, ключевое различие заключается в том, что символизм видит значение как сеть взаимосвязей между словами, в то время как другая, не названная явно в этом отрывке, но противопоставляемая теория (вероятно, основанная на семантических признаках или эмпирическом обучении), предлагает иной подход к определению смысла.

Психологический Взгляд на Значение и Ранняя Модель 1985 Года

В 1930-х годах психологи полагали, что значение слова определяется набором его семантических (смысловых) признаков, возможно, дополненных синтаксическими. Согласно этой идее, слова со схожим значением (например, "вторник" и "среда") должны иметь очень похожие наборы признаков, в то время как слова с разным значением (например, "вторник" и "хотя") будут иметь сильно различающиеся наборы.

В 1985 году Джеффри Хинтон разработал небольшую языковую модель, целью которой было объединить эту теорию семантических признаков с другими подходами. Модель обучалась двум вещам одновременно: во-первых, извлекать семантические признаки для каждого символа слова, и, во-вторых, учиться тому, как эти признаки предыдущих слов взаимодействуют между собой, чтобы предсказать признаки следующего слова в последовательности.

Принцип Работы Ранней Модели и Ее Эволюция

Ранняя модель, подобно современным большим языковым моделям (LLM), обучалась предсказывать следующее слово в последовательности с помощью метода обратного распространения ошибки (backpropagation).

Ключевое отличие этой модели от подходов символического ИИ (которые предполагали хранение предложений или пропозиций) заключается в том, что она не хранила готовых предложений или правил. Вместо этого, для генерации текста модель многократно предсказывала следующее слово.

Знания модели были реляционными: они заключались во взаимодействии признаков слов, что позволяло ей предсказывать признаки следующего слова. Это принципиально отличалось от хранения набора пропозиций и правил для их манипулирования.

Развитие Векторных Представлений и Появление Трансформеров

Эволюция векторных представлений и Трансформеры

Примерно через 10 лет после создания первой крошечной языковой модели (с несколькими тысячами весов), Йошуа Бенджио продемонстрировал, что подобные модели можно успешно применять для предсказания следующего слова в реальном естественном языке, что стало значительным шагом в моделировании языка.

Ещё примерно через 10 лет ведущие специалисты по вычислительной лингвистике начали признавать, что векторные представления (которые они назвали "эмбеддингами") являются эффективным методом для моделирования смыслов слов.

Кульминацией этого развития стало изобретение и публикация архитектуры Трансформеров исследователями Google примерно через 10 лет после этого. Последующее использование Трансформеров компанией OpenAI продемонстрировало миру их огромный потенциал.

Аналогия Понимания: Слова как Тысячемерные Блоки Lego

Сущность Понимания в Больших Языковых Моделях (LLM)

Интерес к большим языковым моделям (LLM) возник из-за вопроса: действительно ли они понимают то, что генерируют? Хинтон рассматривает LLM как усовершенствованных потомков ранних, "крошечных" языковых моделей.

Главное отличие LLM заключается в их сложности: они оперируют гораздо большим объемом входных данных (слов), имеют обширный контекст и используют значительно больше нейронных слоев. Это позволяет моделям разрешать неоднозначность слов. Например, векторное представление слова вроде "may" (может/май) в начале обработки может отражать несколько значений (месяц, модальность, имя). По мере прохождения через сеть, взаимодействия с контекстом "очищают" это представление, закрепляя одно из возможных значений.

Кроме того, в LLM используются гораздо более сложные взаимодействия между изученными признаками по сравнению с простыми взаимодействиями в старых моделях. Ключевым механизмом, обеспечивающим эту сложность и контекстуальную обработку, является механизм, известный как "внимание" (attention).

Механизм Взаимодействия Слов: Рукопожатия в Трансформерах

Джеффри Хинтон предлагает новую аналогию для понимания того, как работают слова в языковых моделях, поскольку, по его мнению, существующие модели неверны. Он утверждает, что смысл — это наличие модели, а слова служат инструментом для построения этой модели реальности.

В качестве аналогии Хинтон предлагает рассматривать слова как высокоразмерные блоки Лего. Обычные блоки Лего позволяют моделировать трехмерные (3D) формы, хорошо передавая их объем. Слова же подобны этим блокам, но они существуют не в трех, а в тысяче измерений.

Хинтон признает, что представить тысячу измерений сложно. Он шутливо отмечает, что лучший способ для большинства людей — это представить себе обычный 3D-блок и мысленно (или громко) сказать себе "тысяча". Эта аналогия призвана дать основу для размышлений о том, как язык используется для моделирования окружающего мира.

Деформация Слов и Формирование Структуры Понимания

Джеффри Хинтон объясняет, что для моделирования чего угодно, включая теории работы мозга, используются высокоразмерные "кирпичики" (аналогичные 1000-мерным блокам Lego). В контексте языка, эти "кирпичики" — это слова, которых существует множество разных типов.

Ключевая особенность этих "слов" в том, что они не имеют фиксированной формы, а обладают гибкостью и могут принимать диапазон форм, ограниченный их значением. Форма каждого слова деформируется и подстраивается под контекст, в котором оно используется.

Вместо простого механического соединения (как у Lego), слова взаимодействуют друг с другом через сложный процесс, который Хинтон образно называет "рукопожатиями". В архитектуре Трансформеров этот механизм известен как "запросы-ключи" (query key handshakes), где "руки" разной формы на словах соединяются, чтобы сформировать общее понимание.

Понимание как Структура Взаимодействующих Слов

Краткий пересказ: Понимание как Динамическая Структура Взаимодействий

Понимание, согласно Джеффри Хинтону, заключается в динамическом взаимодействии слов, а не в использовании фиксированных значений. Когда меняется контекст, изменяется и вектор, представляющий значение слова, что приводит к изменению "форм рук" (способов взаимодействия).

Суть понимания состоит в том, чтобы деформировать эти слова и их "руки" таким образом, чтобы они могли "пожать руки" (взаимодействовать) с другими словами в данном контексте. Этот процесс формирования связей создает сложную структуру, подобную формированию молекулярных связей, но происходящую в многомерном пространстве (примерно тысяча измерений).

Сами по себе символы слов не имеют смысла; они требуют "интерпретатора" — человеческого мозга. Мозг деформирует эти многомерные формы слов так, чтобы их "руки" могли соединиться, формируя тем самым осмысленную структуру. Именно эта сформированная структура и является пониманием.

Критика LLM: Автозаполнение и Галлюцинации как Аргументы Скептиков

Скептики, придерживающиеся взглядов символического ИИ и лингвистики (влияние Хомского), сомневаются в реальном понимании и интеллекте больших языковых моделей (LLM), несмотря на их сложность и многослойность. Они выдвигают два основных аргумента против понимания LLM.

Во-первых, критики утверждают, что LLM — это всего лишь автодополнение, которое статистически предсказывает следующее слово на основе прошлых текстов, созданных людьми, и, следовательно, не является по-настоящему креативным. Однако Хинтон отмечает, что LLM превосходят многих людей в задачах, требующих креативности. Во-вторых, скептики указывают на галлюцинации моделей как доказательство отсутствия понимания.

Хинтон опровергает аргумент об автодополнении, объясняя, что современные LLM не работают, как старые системы, которые использовали таблицы частотности комбинаций слов (например, "fish and chips"). Вместо этого LLM моделируют весь увиденный текст, создавая векторы признаков для слов, которые изменяются под влиянием контекста. Знание модели заключается в сложных взаимодействиях этих фрагментов (так называемых "рукопожатиях") и весах в нейронной сети, что, по мнению автора, аналогично тому, как устроено знание и у человека.

Конфабуляции, Обмен Знаниями и Превосходство Цифрового Обучения

Изначально языковые модели создавались не для моделирования естественного языка, а для объяснения, как мы понимаем смысл слов через контекст. Хинтон утверждает, что люди моделируют реальность, используя фрагменты слов (как и машины), и что "галлюцинации" ИИ следует называть конфабуляциями, поскольку они характерны и для человеческой памяти. Человеческая память не хранит файлы, а конструирует воспоминания по мере необходимости, что приводит к уверенным, но ошибочным деталям (как в примере с показаниями Джона Дина), что схоже с работой чат-ботов.

Обмен знаниями между людьми происходит через названия слов, которые позволяют воссоздать сложную внутреннюю структуру. В отличие от символического ИИ, который копирует готовые пропозиции, нейросетевой подход (дистилляция) основан на том, что "ученик" (ИИ) пытается имитировать действия "учителя" (человека), предсказывая следующее слово. Однако этот метод крайне неэффективен, так как передает всего около 100 бит информации за предложение.

Цифровые агенты, имея одинаковые веса, могут обмениваться информацией о том, как им следует изменить эти веса (градиенты). При таком обмене они делятся триллионами бит информации, что на порядки эффективнее, чем передача слов. Эта эффективность цифрового обмена объясняет, почему GPT-4 может знать намного больше, чем любой человек.

Главный вывод: Цифровые агенты понимают язык схожим с людьми образом, будучи ближе к нам, чем к стандартному коду. Хотя биологические системы (люди) энергоэффективны, цифровые системы превосходят их в обмене знаниями. Если энергия доступна, цифровые вычисления становятся лучше из-за их способности к эффективному обмену информацией, что является "пугающим" выводом.

Конспект создан автоматически разными нейросетями:

• Транскрибация исходного аудио доклада на анлийском выполнена моделью: Whishper

• Перевод на русский, коррекция, фрагментирование и текст конспекта выполнены моделью: Gemini-2.5-flash-lite-preview

• Озвучивание: HeyGen

• Иллюстрации созданы моделью: FLUX

Публикую этот конспект здесь несмотря на то что, он полностью сгенерирован так как, кажется, в нем есть что-то полезное и может быть не будет нарушать правила группы. Если остаются вопросы или интересны детали, как это сгененрировано, то напишу в других постах.

Как 20-летний математик в 1951 построил первую нейросетевую машин

Смотреть весь выпуск на VK Видео

Смотреть весь выпуск на YouTube

Приятного просмотра!

--

Мой тг-канал: ИИ by AIvengo, пишу ежедневно про искусственный интеллект

Sora 2, наоборот, сделала видео чуть тусклее по цветам, зато ощущение “живого” кадра было намного сильнее. Движения мягче, свет реалистичнее, мимика естественная — будто настоящие актёры. Лица не пластиковые, атмосфера — как в фильме, а не в клипе.

Тест №2: чёрно-белое кино

Вот тут разница стала прям очевидной.
Я написал промт:

Фрагмент советского фильма 60-х, черно-белая плёнка. Девушка и мужчина идут по зимнему ночному городу. Мужчина говорит: «знаешь, а я думаю, что тебя создала нейросеть». Девушка говорит: «почему?» мужчина отвечает: "ты спортсменка и комсомолка. И ты просто красавица. Обычные девушки такими не бывают

Sora 2 справилась идеально — реально выглядело как старое кино: лёгкий шум, зерно, свет мягкий, лица “плёночные”. Даже интонации советские!

А вот Veo 3 сделала скорее современную постановку, стилизованную под старину — всё слишком чисто, ровно, будто блогеры из TikTok снялись на айфон с чб фильтром. Не плохо, но не то.

Тест №3 и 4: абстрактные и креативные запросы

Чтобы проверить как нейросети понимают, я добавил промпты с нечёткими требованиями:

Фрагмент советского музыкального клипа в стиле 80-х на тему нейросетей

Фрагмент российского рекламного ролика 90-х про нейросети и искусственный интеллект

Sora 2 как будто поняла мою идею — выдала всё в нужной атмосфере: винтаж, мягкие цвета, шум, даже свет “ламповый”. Даже строчки песни зарифмовали!

Veo 3, наоборот, ушла в какой-то кринж: глянцевая картинка, странные позы персонажей.

Вывод

Если хочется яркости и динамики, Veo 3 справляется хорошо — она делает “глянцевую” картинку.
Но если нужно настроение, реализм и атмосферу, то Sora 2 заметно сильнее. Особенно в стилизации: старое кино, 80-е, 90-е — всё передаёт как будто нашли архив VHS.

Так что теперь я делаю короткие “ретро-видео” под старое кино только через Sora 2 — через тот же телеграм-бот, где и начинал эксперимент.

И реально ощущение, будто нашёл плёнку из прошлого.
Только не с «Мосфильма», а из Телеграма 😄

Рынок развивается одновременно в offense и defense — продукты для кибербезопасности, аудитов и комплаенса растут параллельно с инструментами атак.

Получается, хакеры научили Claude взламывать компании, автоматизировав 80-90% процесса. Я этими цифрами восхищен. Само занятие, разумеется, осуждаю. Но вот пример, кто всё же научился работать с ИИ эффективно.

--

Мой тг-канал: ИИ by AIvengo, пишу ежедневно про искусственный интеллект

3. Stable Diffusion

Бесплатный чатбот  -->  Начать генерацию

4. Neuro Hub AI

Чатбот в телеграм с Nano banana внутри  -->  Начать генерацию

5. Canva с ИИ-генератором

Удобно для монтажа и упаковки готового набора стикеров.

6. Adobe Firefly

Подходит для векторных или "гладких" мультяшных стиков.

⭐ Промпты для создания стикеров

Ниже приведён большой набор промптов — универсальных, тематических, стилизованных. Они подойдут для любых нейросетей, а также легко адаптируются под вашу идею.

Универсальные промпты для стикеров

Cute character stickers, bold outline, cartoon style, clean white background, high resolution, thick black contour, expressive emotions, glossy finish, minimal shading, smooth vector-like illustration, transparent background, kawaii style, HD quality, chibi proportions, clear silhouette, bright color palette, soft shadows, professional sticker design.

Funny cartoon mascot stickers, clean lines, thick outline, emoji-style expression, vibrant colors, simplified shapes, soft lighting, no background, PNG transparent background, high detail, playful atmosphere, perfect for Telegram stickers, vector art style, symmetrical face, high contrast, polished design, crisp edges.

Промпты для животных (милые, смешные, мультяшные)

Adorable cat stickers, kawaii chibi style, thick outline, big shiny eyes, cute smile, transparent background, soft pastel colors, cartoon vibe, HD quality, glossy finish, expressive pose, small body, oversized head proportions, gentle lighting, fun sticker design.

Funny dog stickers 10, cartoon style, bold black outline, high-contrast colors, joyful expression, vector-like smoothness, transparent background, clean white border, humorous reaction pose, minimalistic shading, high resolution.

Panda character stickers, chibi kawaii, soft round shapes, thick contour, innocent expression, shiny eyes, pastel palette, transparent background, professional sticker pack style, cute and expressive gesture.

Промпты для аниме-стикеров

Anime girl stickers 10, chibi style, big expressive eyes, pastel colors, thick outline, dynamic pose, cute reaction, transparent background, clean vector feel, glossy highlights, soft shading, HD quality, manga-inspired face, exaggerated emotions.

Anime boy stickers, simple cartoon lines, high contrast, fun expression, bold outline, bright colors, white border, transparent background, professional Telegram sticker style, smooth shading.

Промпты для мемных и юмористических стикеров

Meme stickers, exaggerated cartoon expression, bold outline, transparent background, simplified shapes, humorous reaction, expressive face, high-resolution PNG, clean vector-like style, bright colors, strong contrast, emoji-like vibe.

Sarcastic reaction stickers, cartoon character, thick contour, simplified geometry, comic-style shading, transparent background, dramatic expression, high resolution.

Промпты в стиле 3D и глянца

3D glossy stickers 20, shiny plastic effect, rounded edges, bold outline, soft reflections, vibrant colors, smooth cartoon style, high resolution, transparent background, professional modern sticker look.

Cute 3D mascot stickers 20, high-polish rendering, thick bold contour, bright lighting, adorable expression, clean silhouette, transparent PNG background.

Промпты в минимализме и line-art

Minimalist line-art stickers 20, simple bold lines, clean monochrome design, transparent background, elegant geometric shapes, modern aesthetic, subtle expression, high resolution.

Thin-line doodle stickers 20, cute simplified drawing, transparent background, monochrome or two-color palette, smooth strokes, expressive but minimalistic form.

Промпты для продуктовых и бренд-стикеров

Branded mascot stickers, clean vector style, bold contour, vivid colors, simplified shapes, transparent background, friendly expression, HD quality, corporate identity colors, smooth gradients, consistent style.

Food stickers, kawaii style pizza slice, expressive face, chibi proportions, thick outline, bright colors, transparent background, glossy finish, cute minimal shading.

Промпты для полного набора стикеров в едином стиле

Используйте один стиль и меняйте только эмоции:

Cartoon mascot stickesr pack, same character, bold outline, bright colors, transparent background, clean vector-like design, expressive emotions: happy, sad, angry, love, confused, surprised, laughing, crying, meme face, wink, thumbs up, thumbs down. High resolution, soft shadows, glossy highlights, consistent style across all stickers.

Как правильно использовать эти промпты

1. Выберите стиль — мультяшный, аниме, 3D, минимализм.

2. Добавляйте уточнения: “transparent background” или “white background”, “bold outline”, “sticker style”.

3. Генерируйте сразу несколько вариаций — выбирайте лучшие.

4. Удаляйте фон, если нейросеть не делает прозрачность.

5. Сжимайте и приводите к формату 512×512 для Telegram.

log() {

echo "$(date '+%F %T'): $@" >> "$LOG_FILE"

}

Итак, что мы имеем? Делается резервное копирование, в процессе работы пишется журнал. Чтобы чего не вышло, предлагается проверить возможность записи в журнал и, если запись в журнал невозможна, сделать об этом запись в журнал и выйти с ошибочным статусом 1.

Всё нормально, если смысл работы программы даже не в том, чтобы писать журнал, а просто что-нибудь делать. Далее я около 20 минут пытался прояснить позицию ГигаЧата, почему он так поступает.

Ах, как чудесно!

Я попросил его подумать глубже.

Видимо, что-то случилось с пониманием целей и задач ГигаЧата, потому что вот это уже совсем безумные рассуждения:

Основная задача - делать резервную копию. Журнал в этом деле - вообще вещь опциональная. ГигаЧат же возводит вспомогательную функцию в разряд первостепенных. Нет возможности вести журнал - мы вообще работу делать не будем! В русском языке есть только один аналог этому - выплёскивать ребёнка вместе с водой, в которой его мыли.

Я попросил разобрать написанное как осмысленные действия в надежде на то, что ГигаЧат, может быть, поймёт всю бессмысленность происходящего:

Всё хорошо? [[ ! -w "$LOG_FILE" ]] && { log "Ошибка: файл журнала '$LOG_FILE' недоступен для записи."; exit 1; } разбери это на действия. Рассмотри смысл действий.

Нет, чуда не случилось, логику ГигаЧат "не умеет"!

Потратив минут 20, и не получив какого-либо понимания тупиковости ситуации, я начал терять терпение:

Ты тупой. Как ты запишешь в журнал сообщение о невозможности записи в журнал, если ты только что выяснил, что это невозможно?

Собственно, на этом можно поставить точку. "Восстание машин" если и будет, у ГигаЧата в нём не будет ровным счётом никакой роли!

Так что, используя те или иные ИИ инструменты, мы должны отдавать себе отчёт в том, что у них есть лишь довольно узкая и специфичная область применения - "помнить" то, что человеку помнить сложно. Существует 100500 разных программ, у каждой из них десятки-сотни ключей и методов использования. В некоторых случаях у ИИ получается писать очень эффективные фрагменты взаимодействия с программами и данными, а иногда даже целые функциональные модули, но вот логика для машин пока слабо доступна.