Будущее умного дома наступило много лет назад – и оно не работает так, как обещали. Несмотря на шумиху вокруг генеративного ИИ, сегодняшние голосовые помощники менее надежны, чем их предшественники, с трудом справляясь даже с базовыми задачами, такими как включение света или заваривание кофе. Основная проблема не в недостатке интеллекта, а в фундаментальном несоответствии между тем, как работают эти новые ИИ-системы, и тем, что нужно умным домам.
Иллюзия прогресса
В 2023 году Дэйв Лимп из Amazon намекнул на прорыв: голосовой помощник, понимающий контекст, бесшовно интегрированный с умными устройствами и упрощающий автоматизацию дома. Перенесемся в 2025 год, и хотя помощники, такие как Alexa Plus и Gemini for Home, звучат умнее, они часто терпят неудачу в основных функциях. Текущие «обновления» ставят приоритетом разговорные возможности над последовательностью. Пользователи сообщают, что их устройства не могут надежно выполнять команды даже после многих лет настройки.
Ситуация настолько распространена, что технологические компании признают эту проблему. Проблема не ограничивается умными домами: даже ChatGPT иногда испытывает трудности с базовой логикой. Эта неудача обусловлена не ленью, а ошибочным подходом.
Почему ИИ не может справиться
Переход от старых, «соответствующих шаблону» голосовых помощников к новым системам на основе LLM (больших языковых моделей) создал фундаментальный разрыв. Старые помощники были жесткими, но надежными; они выполняли точные команды предсказуемо. LLM, хотя и более универсальны, вносят случайность. Один и тот же запрос может давать разные результаты каждый раз, что делает базовые задачи ненадежными.
«LLM просто не предназначены для выполнения того, что делали предыдущие голосовые помощники, основанные на командах и управлении», – объясняет Марк Ридл, профессор Технологического института Джорджии. Эти новые системы с трудом последовательно выполняют действия, с которыми старые модели справлялись с легкостью. LLM теперь должны строить целые последовательности кода для API, что вносит больше точек отказа.
Цена «интеллекта»
Технологические компании не отказываются от старых технологий; они гонятся за более амбициозной целью: агентным ИИ, который понимает естественный язык и динамически объединяет задачи. Это требует пожертвовать надежностью в краткосрочной перспективе ради потенциала гораздо больших возможностей.
Дхрув Джайн, директор Soundability Lab при Мичиганском университете, резюмирует: «Вопрос в том, стоит ли расширенный спектр возможностей, которые предлагает новая технология, больше, чем 100-процентно точная недетерминированная модель». Текущий подход, по сути, является бета-тестированием в реальных домах.
Что дальше?
Компании экспериментируют с гибридными моделями, такими как Gemini Live от Google, чтобы сбалансировать мощность и точность. Но даже эти решения остаются несовершенными. Основная проблема в том, что LLM недостаточно обучены, чтобы различать ситуации, требующие абсолютной точности, и те, где ценится гибкость.
Неудачи в ИИ для умных домов поднимают более широкие вопросы о готовности технологии к более критическим приложениям. Если ИИ не может надежно включать свет, насколько мы можем доверять его способности справляться со сложными задачами? Путь вперед предполагает обуздание случайности LLM, но ценой глубины разговора.
Это сломанное обещание умного дома служит предостережением: двигаться быстро и ломать вещи – это не всегда прогресс. Технологические компании должны решить, перевешивает ли потенциал продвинутого ИИ немедленное разочарование от ненадежных устройств. Пока что многие пользователи остаются с более умным, но более раздражающим опытом умного дома.
