Питер Деннинг: главное допущение Тьюринга об ИИ с 1950 года было ошибочным

Питер Деннинг, профессор компьютерных наук, утверждает в новой книге, опубликованной в июле 2026 года: современный ИИ построен на ложном фундаменте — допущении, которое сформулировал Алан Тьюринг в своей знаменитой статье 1950 года «Вычислительные машины и разум». По Деннингу, это делает настоящий AGI принципиально недостижимым — вне зависимости от того, насколько крупными станут языковые модели.

В чём была ошибка Тьюринга?

В 1950 году Тьюринг выдвинул допущение о том, что человеческое мышление полностью описывается вычислимыми правилами и, следовательно, может быть смоделировано компьютером. На этом допущении строится весь последующий путь AI-исследований — от экспертных систем 1970-х до трансформерных LLM 2020-х.

Деннинг считает это допущение ошибочным. По его мнению, четыре ключевых компонента интеллекта принципиально не поддаются формализации:

• Здравый смысл — контекстное понимание ситуации, которое не описывается явными правилами и не выводится из них
• Интуиция — способность делать верные выводы без формального логического вывода; формируется годами опыта
• Культура — система ценностей и норм, усваиваемых через проживание в сообществе, а не через изучение текстов о нём
• Практическое знание (know-how) — умения, которые передаются только через практику рядом с мастером, а не через инструкцию

«Самые важные аспекты человеческого интеллекта, включая здравый смысл, интуицию, культуру и практические знания, не могут быть закодированы в компьютерах», —

Питер Деннинг.

Почему масштаб LLM не решает проблему

Деннинг прямо полемизирует с доминирующим в индустрии взглядом: достаточно сделать модель достаточно большой — и она «поймёт» мир. По его мнению, это иллюзия. Большие языковые модели оперируют статистическими закономерностями в символах, но не обладают тем живым опытом — культурным, телесным, социальным, — который формирует человеческое понимание.

Аргумент Деннинга перекликается с классической критикой «китайской комнаты» философа Джона Сёрля 1980 года: компьютер манипулирует символами согласно правилам, не понимая их смысла. Деннинг актуализирует этот аргумент применительно к современным LLM, утверждая, что трансформерная архитектура принципиально не устраняет этого разрыва. Как сообщает Science Daily от 13 июля 2026 года, книга позиционируется как одна из наиболее системных академических критик самих оснований AI-исследований за последние годы.

Что это значит

Если Деннинг прав, нынешняя стратегия достижения AGI — масштабирование данных и параметров — принципиально не приближает к человеческому разуму. Практическая полезность LLM при этом сохраняется: генерация текста, автоматизация задач, анализ данных остаются ценными инструментами. Но называть нынешние системы «интеллектом» в полном смысле слова, по Деннингу, некорректно.

Частые вопросы

Что Тьюринг утверждал в статье 1950 года?

В статье «Вычислительные машины и разум» Алан Тьюринг предложил проверять машинный интеллект через имитационную игру: если судья не отличит компьютер от человека в текстовом диалоге, машину можно считать мыслящей. Деннинг считает, что именно этот критерий задал ошибочный вектор, сводя интеллект к лингвистическому поведению и игнорируя необходимость живого опыта.

Отрицает ли Деннинг полезность современного ИИ?

Нет. Деннинг разграничивает «умный инструмент» и «настоящий интеллект». LLM полезны для автоматизации задач и работы с текстами, однако, по его мнению, они принципиально не могут стать AGI — потому что не обладают культурным и практическим опытом, необходимым для человеческого понимания.