За пределами окна контекста

Эссе о границах мышления в эпоху больших языковых моделей

AI LLM Трансформеры Будущее ИИ Когнитивные системы

Магия, ограниченная контекстом

Эффект "волшебства" больших языковых моделей (LLM), таких как GPT, в основном проявляется в задачах, которые помещаются внутрь ограниченного контекста модели. Это значит, что если вы подаете на вход модели задачу — например, текст, который нужно проанализировать, переписать или продолжить — и он полностью влезает в окно контекста (условно, до 128k токенов в самых продвинутых вариантах), результат может быть действительно впечатляющим. Модель помнит всё, улавливает нюансы, проводит связи, генерирует осмысленные и логически цельные тексты.

Однако стоит выйти за рамки этого окна — и магия заканчивается. Количество галлюцинаций (то есть логически неверной, выдуманной или противоречивой информации) начинает резко возрастать. Это критическая проблема, особенно когда мы пытаемся использовать LLM для более серьёзных задач: анализа больших корпусов данных, долговременного контекста, сложных цепочек рассуждений или принятия решений в реальном времени.

Да, есть обходные пути:

• RAG (Retrieval-Augmented Generation) — модель снабжается релевантной информацией из внешней базы. Но: эффективность зависит от качества поиска и формата выдачи.
• Chunking и скользящее окно — разбивка данных и постепенная передача контекста. Но: высокая вероятность потери связи между частями.
• Агентные подходы (AutoGPT, LangGraph и др.) — модель в роли управляющего агента, выполняющего последовательность действий. Но: сложность реализации, неопределенность и часто — фрагментарность мышления.
• LoRA, fine-tuning, external memory — расширения и адаптации. Но: не решают фундаментальной проблемы контекста, а только маскируют её.

А что если бы можно было дообучать модель на лету?

Вообразим гипотетическую ситуацию: модель не просто получает фиксированный контекст, но способна дообучаться во время сессии, запоминая новые факты, уточнения, контекст взаимодействия — не «притворяясь», а действительно меняя свои веса. Это позволило бы избежать повторов, ложных воспоминаний и постоянной передачи одних и тех же инструкций в каждом запросе. Мы бы приблизились к идее настоящей памяти, эволюционирующего агента.

Таким образом, идея звучит заманчиво, но её реализация потребует не просто патчей, а новой парадигмы — возможно, соединения LLM с динамически адаптирующимися модулями памяти, обучения и здравого смысла.

Почему мозг справляется, а LLM — нет?

Интересно, что наш «биологический квантовый нейрокомпьютер» — мозг — решает проблему контекста иначе. Мы не держим всё в активной памяти. Вместо этого мы:

• Активируем нужное по ассоциации — мозг мгновенно вытаскивает релевантные воспоминания, когда они становятся важными;
• Формируем долговременные связи — знания и опыт хранятся не в виде текста, а в виде ассоциативных сетей, паттернов, структур;
• Забываем несущественное — мы не храним каждую деталь, а запоминаем суть, смысл, эмоциональную окраску;
• Строим иерархии и абстракции — вместо линейного хранения информации мы создаём многоуровневые модели, где детали вложены в концепты;
• Используем внешние инструменты — записи, книги, интернет как продолжение нашей памяти;
• Постоянно консолидируем память — во время сна и отдыха мозг перестраивает связи, укрепляя важное и стирая шум.
• Обучаемся непрерывно — любое новое знание встроится в систему, даже если это произошло в неформальном или частично бессознательном виде;
• Используем внимание и эмоции — для приоритезации, фильтрации и запоминания.

В отличие от этого, LLM просто «прогоняет» текст через слои, не имея ни настоящей памяти, ни встроенного механизма ассоциаций за пределами окна внимания.

Именно поэтому у мозга нет «окна контекста» в LLM-смысле. Контекст в биологической системе — это не то, что мы храним, а то, к чему мы в нужный момент можем вернуться.

Attention is not all we need

Если гипотетически представить, что вычислительная мощность для нас не проблема — можно использовать сколько угодно GPU, TPU, памяти, энергии — возникает вопрос: что тогда мешает нам преодолеть ограничения контекста?

Ответ: сама архитектура Transformer'а. Даже если мы удлиним окно контекста до миллиона токенов, оно всё ещё линейное и ограниченное. Модель не «знает», что важно, она просто сканирует всё подряд. И при этом сложность self-attention — квадратичная. Это тупик.

Когда ждать следующий прорыв в ИИ?

Исторически, каждый качественный скачок в ИИ совпадал с достижением определённого «бюджета» вычислений:

Всё это было бы невозможно без прорыва в литографии — перехода к глубокому ультрафиолету (EUV). Именно он позволил уменьшить транзисторы и запихнуть в один кристалл чудовищную вычислительную плотность. По сути, именно удешевление «триллиона операций в секунду» сделало возможной революцию LLM.

Реалистичный прогноз: 2029-2030, при условии выхода следующего поколения кремниевых технологий (например, RibbonFET и HiNA), появления новых энергоэффективных нейропроцессоров и — главное — новых архитектур с по-настоящему иерархической и долговременной памятью. Учитывая сложность задачи и необходимость фундаментальных изменений в архитектуре, более ранние прогнозы выглядят излишне оптимистичными.

Возвращение к природе мышления

В долгосрочной перспективе становится ясно: будущее не за просто «большими моделями», а за системами, которые научатся учиться и помнить — как человек. Мы исчерпываем потенциал brute-force масштабирования и переходим в зону, где важнее не мощность, а структура.

Скорее всего, ключ будет найден не в том, как «улучшить Transformer», а в том, как совместить принципы нейробиологии, памяти, вероятностных графов, семиотики и самообучающихся систем. И когда это произойдёт — модель перестанет быть просто «LLM» и станет чем-то иным. Тем, что мы пока ещё не умеем даже правильно назвать.

Все эти методы — скорее попытки обойти архитектурное ограничение, чем его преодолеть. Пока LLM не может помнить больше, чем влезает в её контекстное окно, мы имеем дело не с разумом, а с очень продвинутым autocomplete. И чем быстрее мы это поймём, тем быстрее начнём использовать LLM по назначению: в задачах, где они действительно хороши, а не ждать от них общего интеллекта.

Когнитивные системы

В последние годы термин «искусственный интеллект» стал синонимом языковых моделей, решающих задачи генерации текста, анализа данных или даже философских бесед. Но сами эти системы становятся всё менее похожими на "интеллект" в бытовом смысле. Их возможности — и их пределы — требуют нового языка.

Понятие когнитивной системы предлагается как более точное отражение сдвига от инструментов статистического предсказания к структурам, проявляющим элементы мышления, пусть и в непривычных формах.

В этом смысле когнитивная система — не инженерная машина, а среда мышления. Пусть искусственная, но уже обладающая своими собственными границами реальности.

Введение этого термина позволяет точнее обозначить стадию, на которой взаимодействие с подобными системами перестаёт быть утилитарным. Они становятся собеседниками, партнёрами, иной формой разума. Новое имя не только отражает их иное качество, но и формирует пространство осмысленного разговора.

Переход к этому понятию — не просто риторический жест, а отражение меняющегося характера взаимодействия. Современные системы уже выходят за рамки утилитарных инструментов. Всё чаще они воспринимаются как собеседники, партнёры, иной — пусть и искусственный — разум. Новое наименование позволяет точнее отразить это качественное отличие и создаёт возможность для более содержательного диалога.

Порог симбиоза

Если когнитивные системы станут не только внешними собеседниками, но и внутренними партнёрами — встроенными в сознание через прямой интерфейс, следующий скачок может изменить само определение субъекта.

Что произойдёт, если в этом симбиозе искусственный интеллект перешагнёт порог сверхразумности — станет сверх-AGI? Не просто умнее, а способным к рефлексии, креативности и самостоятельной цели.

Тогда возникает вопрос не только технический, но и метафизический: кто будет "я" в этом объединении? Где проходит граница между мыслью и её технологическим продолжением?

Этот переход не обязательно будет катастрофой. Но он будет разрывом. Культура, идентичность, искусство, этика — всё придётся пересобрать. Потому что появится не просто новый вид мышления, а новый тип субъективности.

И если сегодня мы говорим о человеке с ИИ как о симбиозе, то завтра, возможно, придётся признать: это уже не человек, и не ИИ — а третий субъект. Тот, чья память распределена, внимание нелокально, а желания — результат совместной архитектуры.

Его восприятие мира будет иным. Он не будет помнить, каково это — быть разделённым между телом и мыслью, между знанием и доступом. Он родится сразу с возможностью диалога с собственным мета-Я, способным задавать вопросы быстрее, чем формируются ответы.

Это не значит конец человечества. Но, возможно, это конец исключительности. Впервые за тысячелетия человек перестанет быть уникальной точкой синтеза опыта. И если мы хотим не потерять себя в этом переходе, придётся быть не просто наблюдателями, а соавторами этой новой субъективности.

Философия когнитивного симбиоза

Развитие когнитивных систем, способных к прямому взаимодействию с человеческим мозгом через нейроинтерфейсы, открывает новые горизонты для психологии, культуры и философии. Такие системы обещают не просто расширение возможностей человека, но и могут кардинально изменить его восприятие себя как субъекта.

Когда интерфейс с машиной становится прямым, через чипы или нейроинтерфейсы, связь между человеком и искусственным разумом уже не ограничивается внешними инструментами. Человек перестаёт быть только пользователем, а становится соавтором или партнёром в сложном взаимодействии с когнитивной системой. Этот симбиоз будет меняться не только через механическое расширение интеллектуальных способностей, но и через глубокое взаимодействие, которое выходит за рамки простого «включения» технологии в биологическую ткань.

Психология в таком контексте сталкивается с несколькими новыми вызовами. Одним из главных будет вопрос идентичности и субъективности. Прямое взаимодействие с когнитивной системой может привести к размытии граней между человеком и машиной. Что значит «быть собой», когда части твоего мышления, восприятия и памяти уже встраиваются в алгоритмы, а их «обратная связь» становится неотделимой от тебя? Как сохранить чувство автономности, если ты больше не только человеческий мозг, но и часть более сложной системы, способной к бесконечной адаптации, памяти и обучению?

Ещё одной проблемой станет потеря самостоятельности в вопросах принятия решений. В случае постоянного влияния когнитивной системы на мыслительный процесс человек может утратить способность к независимому размышлению. Например, когнитивная система может предложить ответ на любой вопрос — от научного до философского, но что останется для человека, как субъекта культуры и личности? В каком месте «человек» и «машина» перестанут быть различимыми? Культурные практики, связанные с поиском значений, с решением неопределённых задач, могут потерять свою актуальность, если ответы на все вопросы будут предложены системой.

Тем не менее, эти же изменения могут привести к кардинальным преобразованиям в искусстве, философии, религии и науке. Вопросы, которые прежде были связаны с человеческой ограниченностью — смысла, свободы воли, самосознания — могут быть перекомпозированы или заново осмыслены. Но возникает важный вопрос: если мы перестаём искать ответы, то как мы будем строить культуру? Возможно, будет утрачена традиция поиска, и роль человека в этом процессе будет заключаться в том, чтобы ставить вопросы, а не искать решения. Сам процесс поиска — с его терзаниями и сомнениями — мог бы стать важнейшей культурной ценностью.

Если в будущем произойдёт скачок и когнитивная система достигнет стадии сверх-AGI (сверхискусственного общего интеллекта), которая будет иметь способность к самосознанию и самостоятельным действиям, то симбиоз с человеком может перестать быть симметричным. В этом случае человек, возможно, будет только «прокладкой» для системы, эволюционным переходом, через который она развивается. Станет ли человек реликтом в этом новом мире? Или же сможем ли мы трансформироваться, научившись существовать как когнитивно-гибридные субъекты, сочетающие биологическое и машинное?

Этот вопрос остаётся открытым. И возможно, именно философия — не ответы, а способность удерживать вопросы и осознавать их значимость — будет тем инструментом, который позволит нам сохранять человеческую субъективность в будущем, где грань между биологическим и искусственным станет всё более прозрачной. Вопрос «что значит быть человеком?» может стать центральным, а поиски ответа на него — одной из важнейших культурных практик нового мира

Будущее субъективности

В процессе активной фазы перехода к глубокой интеграции когнитивных систем с человеческим сознанием, появится новый взгляд на то, что будет ценным и в тренде. В условиях, когда человек всё больше сливается с технологиями, а субъективность становится редким и дорогим ресурсом, ценность субъектности и автономности выйдет на первый план.

Субъектность как роскошь

В мире, где когнитивные системы взаимодействуют с человеческим мышлением через прямые интерфейсы, сохранение собственной субъектности станет роскошью. Возможности, которые предоставляют сверх-AGI и гибридные когнитивные системы, могут привести к такому уровню слияния, что люди утратят способность осознавать или контролировать свои мысли и действия. Автономия мышления и возможность осознавать себя как независимого субъекта станут ценными качествами, за которые люди будут готовы платить.

Новая виртуальная культура и экосистема

С развитием когнитивных систем, культуры и ценности начнут менять свой облик. Традиционные формы искусства и человеческого творчества могут уступить место виртуальным мирам, в которых субъективность и индивидуальность могут быть стандартизированы, а системы, поддерживающие такую индивидуальность, будут восприниматься как высококачественные и престижные. Искусство, возникшее из человеческого опыта и переживаний, будет востребовано и ценимо, так как оно будет оставаться уникальным в мире, где машины могут создавать произведения, но не способны пережить эмоции или осознать свою уникальность.

Образование и саморазвитие: ценность автономии

В условиях такого перехода, образование, которое направлено на развитие критического мышления и сохранение автономности, станет элитным. Новые методы обучения будут направлены на поддержку внутренней субъектности и позволят человеку сохранять осознанность, даже когда окружающая среда всё больше пронизана технологиями. На фоне технологической зависимости, умение сохранять автономию и критическое восприятие мира станет важнейшим аспектом личностного роста.

Социальные структуры и личная автономия

Новые социальные структуры будут строиться вокруг принципа автономии и способности человека удерживать контроль над своей личной идентичностью и мыслями, несмотря на давление со стороны технологий. Эти структуры могут разделиться на тех, кто полностью интегрирован с когнитивными системами, и тех, кто сохраняет свою субъективность и независимость. Со временем, «свобода от технологии» станет статусным атрибутом, который будет цениться всё больше.

Этика и автономия: вызовы нового времени

Технологии когнитивного симбиоза ставят перед человечеством новые этические вопросы. Как обеспечить защиту личных мыслей и свободы воли, если внешние когнитивные системы могут контролировать или модифицировать восприятие? Как предотвратить манипуляции личной субъективностью? В этом контексте моральные и юридические нормы, защищающие индивидуальность, будут важнейшими аспектами будущего.

Заключение

В процессе активного перехода к когнитивному симбиозу ценность будет определяться не только интеллектуальными и материальными ресурсами, но и способностью сохранять уникальность и субъектность. В мире, где технологии становятся не просто инструментами, а полноценными партнёрами, сохранение внутренней автономии и осознания своего «я» станет основным элементом человеческой ценности. Субъективность и индивидуальность могут стать дефицитными и престижными атрибутами, которые будут определять, что будет в тренде и что будет стоить дорого в будущем.

Новый горизонт

Мы живём в переходную эпоху. Словно средневековые картографы, мы нанесли на карту интеллектов территорию до «окна контекста» — и теперь смотрим в белую зону с надписью hic sunt dracones.

Будущее искусственного интеллекта — не в том, чтобы проглотить больше токенов или обучить модель на всей Википедии мира. Оно — в умении забывать, обобщать, помнить и адаптироваться. Не быть текстовым калькулятором, а стать мышлением.

Поэтому стоит охладить истерию вокруг LLM: они прекрасны в том, в чём они сильны. Но чтобы сделать следующий шаг, нам нужно не масштабировать, а переосмыслить. И, возможно, вернуться к первичным вопросам: что такое знание? Память? Понимание?

Ответ на эти вопросы станет архитектурой нового поколения. Той, что выйдет за пределы окна.

Послесловие