Если бы обобщение зашло на вечеринку, люди рассказывали бы истории, а машины достали бы графики; оба уверены, что танцуют в такт. Спойлер: музыка разная — и пора настраивать общий ритм.
Люди обобщают через смыслы: выделяют признаки, клеят прототипы в голове, тасуют аналогии меж доменами. Машины же предпочитают трио: статистическое обобщение «вне распределения», символические правила и нейросимволические абстракции, где нейросеть ловит вариации, а логика держит форму. Эти миры не враги — они комплементарны. В связке человек–ИИ мы получаем и гибкость интуиции, и железную память о тонких паттернах.
Авторы перспективы предлагают навести мосты по трём осям. Что считать обобщением: для когнитивной науки это категории, типичность, причинные наброски; для ИИ — перенос между задачами, устойчивость к сдвигам данных, композиционность. Как к нему идти: у людей — примеры и аналогии; у ИИ — метрики, прототипы, причинные и графовые модели, нейросимволика и поиск знаний. Как измерять: не только тестовой точностью, но и OOD‑стресс‑тестами, задачами на аналогии и фактуальность, а ещё — объяснимостью, понятной человеку.
Проблемы известны: у нейросетей — «пристрастие к простоте» и галлюцинации, у людей — когнитивные искажения. У обоих — забывчивость при непрерывном обучении и капризный «дрейф понятий». Решения тоже на горизонте: прототипные представления, причинные признаки, retrieval‑усиление для памяти, дизайн объяснений в терминах человеческих концептов, документация моделей и данных.
Что это даёт на практике? В медицине — ИИ ловит едва заметные сигналы, врач накладывает причинную картину и контекст пациента. В инженерии — нейросети учатся на массивах, символика гарантирует правила безопасности. В праве — RAG тянет прецеденты, а человек выносит оценку справедливости.
Выравнивание начинается там, где мы синхронизируем способы обобщать. Договоримся о смыслах, научим машины объяснять, а себя — проверять. И тогда на нашей вечеринке гистограммы наконец-то пойдут в танец с метафорами.