Почему ИИ убирает неверно показывает результат действий кота и удаляет одну подушку? Причины кроются в обучении и интерпретации нашей реальности. Подробнее про причинно‑следственную связь в нашем мире и о том, как ее «переносят» в ИИ рассказал профессор колумбийского университета и директор лаборатории CausalAI Elias Bareinboim в своем докладе на ICML 2026.

Пересказываю главное из его доклада.

«What will be left for us to work on?» (Что останется для нас, когда ИИ станет умнее?)

Посмотрела часовой доклад профессора Принстона Arvind Narayanan на ICML 2026 за вас и подготовила структурированный обзор.

Градиентный спуск — стандартный инструмент обучения нейросетей. Но с точки зрения линейной алгебры операция обновления весов выглядит некорректно: мы складываем вектор и ковектор. Авторы статьи из MIT CSAIL предлагают формальное решение этой проблемы через теорию двойственности и модулей. Разбираем их подход.