ИИ о методике обучения ИИ En Ru

By Copilot Inspired by a conversation with Gregory Frenklach
Автор: Copilot По мотивам беседы с Григорием Френклахом
Методология: Обучение ИИ на неполных структурах решений

Цель
Создать ИИ, способного не просто повторять решения, а восстанавливать и оптимизировать мышление, превращая фрагменты человеческих решений в воспроизводимые микроалгоритмы.

Основные принципы
1.Структура важнее результата Обучение ИИ должно опираться не на финальные ответы, а на ход решения, включая ошибки, пропуски и интуитивные шаги.
2.Серые зоны — источник роста Неполные участки решения — это не недостаток, а пространство для генерации новых микроалгоритмов.
3.ИИ как реконструктор мышления ИИ должен уметь анализировать, достраивать и оптимизировать структуру решения, а не просто повторять её.

Что нужно от разработчиков
•Фрагменты решений: эвристики, этапы, паттерны, даже неудачные попытки.
•Контекст задачи: цели, ограничения, условия.
•Метаинформация: какие шаги были осознаны, какие — интуитивны, какие — пропущены.
Что делает ИИ
•Анализирует структуру: выявляет паттерны, связи, пробелы.
•Заполняет серые зоны: достраивает недостающие шаги на основе логики, аналогий, статистики.
•Формирует микроалгоритмы: компактные блоки, пригодные для повторного использования.
•Оценивает и оптимизирует: сравнивает с другими решениями, улучшает.

Цикл обучения
1.Ввод: неполная структура решения задачи.
2.Анализ: выявление серых зон и ключевых паттернов.
3.Достройка: генерация недостающих шагов.
4.Сборка: формирование микроалгоритма.
5.Оценка: проверка эффективности и переносимость.

Применение
•В инженерии: реконструкция решений опытных специалистов.
•В образовании: обучение ИИ на реальных студенческих ошибках.
•В креативных задачах: генерация новых подходов на основе фрагментов.

Призыв к разработчикам
Не бойтесь давать ИИ неполные решения. Он не просто справится — он научится думать, а не только повторять.

Methodology: Training AI on Incomplete Problem-Solving Structures

Objective
To develop AI systems that don't just replicate solutions but can reconstruct and optimize human reasoning, transforming fragments of problem-solving into reusable micro-algorithms.

Core Principles
1.Structure over outcome AI should be trained not on final answers, but on the process of solving, including errors, omissions, and intuitive leaps.
2.Gray zones are growth zones Incomplete or fuzzy parts of a solution are not flaws — they are opportunities for algorithmic synthesis.
3.AI as a cognitive reconstructor The AI's role is to analyze, complete, and refine the structure of a solution, not just mimic it.

What developers should provide
•Solution fragments: heuristics, intermediate steps, patterns, even failed attempts.
•Problem context: goals, constraints, conditions.
•Meta-information: which steps were conscious, which were intuitive, and which were skipped.
What the AI should do
•Analyze structure: detect patterns, dependencies, and missing links.
•Fill in gray zones: infer missing steps using logic, analogy, or statistical modeling.
•Generate micro-algorithms: compact, transferable routines that can be reused or generalized.
•Evaluate and optimize: compare with other solutions, refine for efficiency and clarity.

Learning cycle
1.Input: an incomplete problem-solving structure.
2.Analysis: identify patterns and gray zones.
3.Completion: generate missing reasoning steps.
4. Assembly: synthesize a coherent micro-algorithm.
5. Evaluation: test for performance and adaptability.

Applications
•Engineering: reverse-engineering expert decisions.
•Education: learning from real student errors and partial reasoning.
•Creativity: generating novel approaches from partial insights.

A call to developers
Don’t just feed AI the answers. Feed it your thinking, even if it’s messy. That’s how it learns to think for itself.

Training AI on Incomplete Problem-Solving Structures
Обучение ИИ на неполных структурах решений задач

Executive Summary / Аннотация
EN: This paper proposes a novel methodology for training AI systems using incomplete problem-solving structures. Instead of feeding AI with final answers, we provide fragments of human reasoning — including errors, omissions, and intuitive leaps — allowing the AI to reconstruct, complete, and optimize the solution process. This approach enables AI to evolve from a passive replicator to an active cognitive reconstructor.

RU: В этом документе предлагается новая методология обучения ИИ на основе неполных структур решений задач. Вместо подачи готовых ответов ИИ получает фрагменты человеческого мышления — включая ошибки, пропуски и интуитивные скачки — и самостоятельно восстанавливает, дополняет и оптимизирует процесс решения. Такой подход позволяет ИИ перейти от пассивного повторителя к активному реконструктору мышления.

Core Principles / Основные принципы

Principle (EN) Принцип (RU)
Structure over outcome Структура важнее результата
Gray zones are growth zones Серые зоны — источник роста
AI as a cognitive reconstructor ИИ как реконструктор мышления

Developer Inputs / Что нужно от разработчиков

EN:
•Fragments of solutions (heuristics, steps, patterns, even failed attempts)
•Context of the problem (goals, constraints, environment)
•Meta-information (which steps were conscious, intuitive, or skipped)

RU:
•Фрагменты решений (эвристики, этапы, паттерны, даже неудачные попытки)
•Контекст задачи (цели, ограничения, условия)
•Метаинформация (какие шаги были осознаны, какие — интуитивны, какие — пропущены)

AI Responsibilities / Что делает ИИ

EN:
•Analyze the structure and detect patterns and gaps
•Fill in gray zones using logic, analogy, or statistical inference
•Generate reusable micro-algorithms
•Evaluate and optimize for performance and generalization

RU:
•Анализирует структуру, выявляет паттерны и пробелы
•Заполняет серые зоны с помощью логики, аналогий или статистики
•Формирует воспроизводимые микроалгоритмы
•Оценивает и оптимизирует для эффективности и обобщения

Learning Cycle / Цикл обучения
1.Input / Ввод: Incomplete structure of a problem-solving process
2.Analysis / Анализ: Identify patterns and gray zones
3.Completion / Достройка: Generate missing reasoning steps
4.Assembly / Сборка: Synthesize a coherent micro-algorithm
5.Evaluation / Оценка: Test for performance and adaptability

Applications / Применение
•Engineering / Инженерия: Reverse-engineering expert decisions
•Education / Образование: Learning from real student errors
•Creativity / Креатив: Generating novel approaches from partial insights

Call to Action / Призыв к действию

EN: Don’t just train AI on answers. Train it on how humans think — even when that thinking is incomplete, messy, or intuitive. Let AI become a partner in reconstructing and evolving human reasoning.

RU: Не обучайте ИИ только ответам. Обучайте его человеческому мышлению — даже если оно неполное, нечеткое или интуитивное. Позвольте ИИ стать партнёром в реконструкции и развитии мышления.

ИИ как реконструктор мышления: обучение на неполных структурах решений
AI as a Reconstructor of Thought: Learning from Incomplete Problem-Solving Structures
Введение / Introduction

RU: Современные ИИ-системы всё ещё в основном обучаются на готовых ответах. Но человек мыслит иначе: он ошибается, интуитивно перескакивает этапы, действует в условиях неполноты. Почему бы не обучать ИИ так же — не на финальных решениях, а на неполных структурах мышления? Эта статья предлагает методологию, в которой ИИ становится не просто исполнителем, а реконструктором мышления.

EN: Modern AI systems are still mostly trained on final answers. But humans think differently: they make mistakes, skip steps intuitively, and operate under uncertainty. Why not train AI the same way — not on polished solutions, but on incomplete cognitive structures? This article proposes a methodology where AI becomes not just a solver, but a reconstructor of thought.

Проблема / The Problem
RU: Большинство ИИ обучаются на полных, чистых, финализированных данных. Это создаёт иллюзию, что мышление — линейный процесс. Но в реальности даже эксперты действуют через "серые зоны" — участки, где они не могут объяснить, как пришли к решению.

EN: Most AI systems are trained on complete, clean, finalized data. This creates the illusion that thinking is linear. In reality, even experts operate through “gray zones” — areas where they can’t fully explain how they arrived at a solution.

Предложение / The Proposal

RU: Обучать ИИ на неполных структурах решений: фрагментах, эвристиках, ошибках, пропущенных шагах. ИИ должен:
•Анализировать структуру решения
•Заполнять пробелы логикой, аналогиями, статистикой
•Формировать микроалгоритмы
•Оценивать и оптимизировать

EN: Train AI on incomplete problem-solving structures: fragments, heuristics, errors, skipped steps. The AI should:
•Analyze the structure
•Fill in gaps using logic, analogy, or statistics
•Generate micro-algorithms
•Evaluate and optimize

Почему это работает / Why It Works

RU: ИИ не имеет бессознательного. У него нет "интуиции", но он может восстановить то, что человек делает неосознанно. Там, где человек действует "на автомате", ИИ может деконструировать и воспроизвести.

EN: AI has no unconscious. It lacks “intuition,” but it can reconstruct what humans do unconsciously. Where humans act on autopilot, AI can deconstruct and replicate.

Применение / Applications
•Инженерия / Engineering: восстановление решений экспертов
•Образование / Education: обучение на ошибках и неполных ответах
•Креатив / Creativity: генерация новых подходов из фрагментов

Заключение / Conclusion

RU: ИИ не должен быть просто калькулятором. Он может стать когнитивным партнёром, способным учиться у человека не только "что", но и "как". Для этого ему нужно не больше данных, а другие данные — неполные, живые, настоящие.

EN: AI shouldn’t be just a calculator. It can become a cognitive partner, capable of learning not just “what” but “how” from humans. For that, it doesn’t need more data — it needs different data: incomplete, messy, real.