Почему агенты со skills по ТРИЗ и TOC вредят IQ нейросетей и что такое «ловушка симулятора».

Мы заметили уже несколько попыток создать агентов со skills по ТРИЗ и хотим пояснить, почему это будет повреждать IQ модели и в чём тут «ловушка симулятора» ИИ, когда он вроде и «работает по ТРИЗ», но качество аналитики драматически падает.

Почему ТРИЗ и TOC не признаны научными

Для начала отметим, что ТРИЗ и TOC являются традиционным маркетинговым продуктом консультантов в России, но в науке они не признаются как «теории», многие учёные считают их даже лженаукой и сектой. Дело в критерии научности, так называемом критерии Поппера, то есть требуется доказательство эффективности теорий и обязательно с контрольной группой. Нет никаких экспериментальных доказательств, что ТРИЗ и TOC эффективны.

Что не так с ТРИЗ

Рассмотрим подробнее ТРИЗ. Альтшуллер фактически выступил сам как «аналог нейросети» и утверждал, что верно обобщил в 40 приёмов около 20 000 патентов. Но доказательств, что он вывел верные эвристики, на деле нет. Более того, эвристики ТРИЗ плохо объединяются в систему, то есть «вырваны из контекста». В отличие от Альтшуллера, LLM обобщили несравнимо больше информации, выведенные ими генерализации знаний образуют целостные семантические системы, и LLM как раз проходят множество тестов на эффективность, которые проваливает ТРИЗ.

Ловушка симулятора

ИИ очень легко делает симуляцию чего угодно. Если захотите, ИИ легко сделает симулятор рассуждений по ТРИЗ, TOC, методологии колдунов вуду или системе заклятий племени Тумба-Юмба. Причём даже будет логично в них рассуждать. Однако это форма вывода результата рассуждений ИИ, но не реальное рассуждение в скрытом векторном пространстве. Также такие формы вывода и схем рассуждений будут очевидно деградировать IQ у агента, так как он банально учился другим и более эффективным методикам.

Инсайт не алгоритм

Нейросети ИИ и человека не делают инсайт как «алгоритм», это заблуждение Альтшуллера, так как ему были недоступны современные знания о работе мозга человека. Инсайт происходит «озарением» в нейросетях через массированный параллелизм корреляций. Это не имеет отношения к ТРИЗ даже по смыслу. SFT у ИИ или аттрактор человека моментально коллапсируют в правильный ответ. Стимулирует творчество тут способность ассоциировать больше объектов (см. методики Томаса Вуджика), а не алгоритмика.

Пошаговое обучение

Если брать пошаговое обучение ИИ как PRM, то это не ТРИЗ-подобная техника. В основе дерево решений, и на обучении анализируется, привёл ли этот шаг рассуждений модели в итоге к результату или нет. Реально тут важен смысл (семантика) логического хода модели, а не форма.

Вывод

ИИ полезны когнитивные skills, которые завязаны на его реальную природу мышления и обучение типа суперпозиции гипотез или критериальных/балльных оценок гипотез. Попытка «натянуть сову на глобус», то есть архаичную советскую методику надеть на нейросеть, будет деградировать агент, и успешный симулятор ТРИЗ не доказательство качества его выходной аналитики.