Экспериментальное исследование, проведенное специалистами МФТИ, выявило, что даже актуальные технологии artificial intelligence, включая самую передовую на текущий момент нейросеть Chat GPT-4, не смогли пройти успешно отбор в Московский Физико-Технический Институт (МФТИ) на основе результатов по решению сложных задач ЕГЭ по физике.

Кандидат физико-математических наук и преподаватель МФТИ, Леонид Колдунов, прокомментировал, что даже самые передовые технологии искусственного интеллекта не смогли бы пройти отбор в МФТИ на основе результатов экзамена. Полученные искусственным интеллектом баллы оказались ниже 85, что является проходным барьером для этого престижного учебного заведения.

Колдунов отметил, что искусственный интеллект допустил несколько значимых ошибок, что подчеркивает высокий уровень сложности экзаменов и высокие требования к поступающим на физтех.
Доктор физико-математических наук и лектор МФТИ Леонид Колдунов пояснил, что возможности GPT ограничены разрешением простых задач и комбинаций, для которых достаточен формализованный подход. Он отметил, что искусственный интеллект не в состоянии анализировать ситуации или явления, требующие творческого подхода или более сложных разъяснений. Более того, машина не способна интерпретировать условия. Например, она не смогла бы решить проблему, где длина волны изменяется в два раза, но не указано, увеличится ли она или уменьшится. В таком контексте, нейросеть может только описывать формулы и манипулировать ими. Колдунов пришел к выводу, что при таком уровне понимания искусственный интеллект не мог бы успешно сдать экзамены для поступления в МФТИ.

Исследование, выполненное на примере реализации задач с помощью Chat GPT-4, прошло оценку главного аналитика Центра ИИ МФТИ Игоря Пивоварова. Пивоваров подчеркнул, что в общем, его не удивляет неспособность системы решать сложные задания из-за ее проблем с математикой, логикой и логикой выводов. Он дополнительно упомянул, что человечество предоставляет некоторые подсказки и контекст для увеличения точности модели, что существенно повышает итоговые результаты. По мнению Пивоварова, когда искусственный интеллект анализирует данные поэтапно, качество его ответов значительно повышается.

Несмотря на свои ограничения в контекстном анализе и сложных логических связях, ИИ не смог выполнить задание. Ее способность к анализу информации ограничивается формальным подходом и комбинаторикой, делающими ее неэффективной в решении проблем, требующих глубокого понимания и интуиции. Нейросеть не в состоянии адекватно вывести решения в различных обстоятельствах без подлинной способности анализировать условия и рассуждать последовательно. Кроме того, ее тенденция к механическому использованию шаблонов и формул ограничивает способность к творческому и гибкому мышлению, что, в конечном итоге, отражается на качестве ее решений. В целом, это демонстрирует, что нейросеть, несмотря на способность решать определенные задачи с высокой точностью, все равно испытывает значительные трудности при решении более сложных и разнообразных задач.