Как искусственный интеллект справляется с Brainfuck: анализ и разбор теста на Reddit
21 июля 2025 г.Вступление
В мире, где искусственный интеллект стремительно развивается, возникает вопрос: насколько надежно можно ему доверять? Один из ярких примеров, демонстрирующий ограничения современных моделей, — это тест на языке программирования Brainfuck. Этот язык, известный своей минималистичностью и сложностью, стал своего рода линией Фронта для проверки способностей ИИ. В этой статье мы разберем, как популярные модели ИИ справились с этим задачей и что это значит для будущего программирования и ИИ.
Пересказ Reddit поста
Пользователь Reddit решил провести эксперимент, чтобы оценить способности современных моделей ИИ. Он выбрал язык программирования Brainfuck, который состоит всего из восьми команд и известен своей сложностью. Основная идея заключалась в том, чтобы проверить, смогут ли ИИ правильно интерпретировать и выполнить программу на этом языке.
Эксперимент включал несколько этапов:
- Кодирование строки с помощью интерпретатора Brainfuck.
- Запрос у ИИ спецификации языка Brainfuck.
- Запрос у ИИ вывода программы (закодированной строки).
В эксперименте участвовали три модели ИИ: ChatGPT 4o, Claude Sonnet 4 и Gemini 2.5 Flash. Пользователь не включил режим "думать дольше" для ChatGPT, чтобы избежать использования встроенных интерпретаторов.
Результаты оказались удручающими: ни одна из моделей не смогла правильно интерпретировать программу и вывести ожидаемый результат. Например, ChatGPT вывел "Hello, World!", Claude — "''(Hello World!)", а Gemini — "&&':7B dUQO".
Автор поста делает вывод, что ИИ, несмотря на способность выводить спецификации языка, не могут применять эту информацию для решения практических задач. Он также подчеркивает, что использование ИИ в программировании может быть опасным, так как они не могут выполнять логическое мышление, а лишь генерируют статистически вероятные ответы.
Пересказ сути проблемы
Проблема, поднятая в посте, связана с ограниченными способностями современных моделей ИИ в области программирования. Несмотря на то, что ИИ могут выводить спецификации языков программирования, они не могут применять эту информацию для решения практических задач. Это ставит под сомнение их пригодность для использования в программировании и разработке программного обеспечения.
Хакерский подход и основные тенденции
Брайнфак — это язык программирования, который состоит всего из восьми команд и известен своей минималистичностью и сложностью. Он часто используется в качестве теста для проверки способностей людей и ИИ к логическому мышлению и решению сложных задач. В контексте ИИ, этот язык стал своего рода "линией Фронта" для проверки их способностей.
Основные тенденции в области ИИ показывают, что, несмотря на значительные успехи в генерации текста и обработке естественного языка, модели ИИ все еще сталкиваются с трудностями при выполнении сложных логических задач. Это подчеркивает необходимость дальнейших исследований и разработок в области ИИ.
Детальный разбор проблемы с разных сторон
Рассмотрим проблему с нескольких точек зрения:
- С точки зрения разработчика: Использование ИИ для программирования может быть опасным, так как они не могут выполнять логическое мышление. Это может привести к ошибкам и некорректной работе программного обеспечения.
- С точки зрения пользователя: Пользователи могут не осознавать, что ИИ не всегда предоставляют точные и корректные ответы. Это может привести к недопониманию и ошибкам в использовании программного обеспечения.
- С точки зрения исследователя: Проблема подчеркивает необходимость дальнейших исследований и разработок в области ИИ, чтобы улучшить их способности к логическому мышлению и решению сложных задач.
Практические примеры и кейсы
Рассмотрим несколько практических примеров и кейсов, где ИИ показывают свои ограничения:
- Пример 1: Решение математических задач — ИИ могут решать простые математические задачи, но сталкиваются с трудностями при решении сложных задач, требующих логического мышления.
- Пример 2: Разработка алгоритмов — ИИ могут генерировать код, но не могут гарантировать его корректность и эффективность. Это может привести к ошибкам и некорректной работе программного обеспечения.
- Пример 3: Тестирование программного обеспечения — ИИ могут автоматизировать тестирование, но не могут заменить человеческое мышление и интуицию при обнаружении сложных ошибок.
Экспертные мнения из комментариев
Автор: valarauca14
inb4 somebody posts a 4 paragraph comment defending LLMs (that was clearly written by an LLM) attacking you for _obviously_ using the wrong model.
You should've used `Glub-Shitto-6-Σ-v2.718-distilled-f16` model available only at `secret-llm-bullshit.discord.gg` because _those models_ (Claude, ChatGPT, and Gemini) aren't good at code generation.
Автор: cazzipropri
Yes, this aligns with the analysis by the Apple researchers in the "The illusion of thinking" paper.
LLMs alone are extremely poor at following multi-step instructions. The hope is to make them good enough to follow just one step at a time, and then put them in loops (which is what LRMs fundamentally are).
Personally, I'm pessimistic on that too. It's an enormously wasteful use of computation and it mostly denotes that we (humanity) found something that "sort of reasons" a little bit, we don't quite understand why, and we are desperate to turn it into something making revenue before even minimally understanding it.
Автор: jkbbwr
Gemini 2.5 pro gets closer with `LLMs do not rea_son` after LOT of "thinking"
Автор: no_brains101
On one hand, I fully agree. On the other hand, if you sent me
`-[------->+<]>+++..+.-[-->+++<]>+.+[---->+<]>+++.+[->+++<]>+.+++++++++++.[--->+<]>-----.+[----->+<]>+.+.+++++.[---->+<]>+++.---[----->++<]>.-------------.----.--[--->+<]>--.----.-.`
and asked me what it meant, but told me to decode it without using a tool I would tell you to go brainfuck yourself
I could. But I won't XD
Id rather write an interpreter for brainfuck than try to read brainfuck
Автор: Kersheck
o3 also gives the correct answer (1st try, no code used, although it was able to look up documentation. None of the links it looked at were this post).
https://chatgpt.com/share/687d35c1-b6ac-800a-bf7d-ca4c894ca89e
On a side note, I wish these experiments would use SOTA models. Using Gemini 2.5 Flash is especially odd to me - you already have access to Gemini 2.5 Pro for free!
Edit: o3 and o4-mini completed this challenge with no tools: https://www.reddit.com/r/programming/comments/1m4rk3r/llms_vs_brainfuck_a_demonstration_of_potemkin/n49qrnv/
I strongly encourage anyone else running these evals to test them out on these models at least.
Возможные решения и рекомендации
Чтобы улучшить способности ИИ к логическому мышлению и решению сложных задач, необходимо:
- Продолжайте исследования в области ИИ и машинного обучения, чтобы разработать более эффективные алгоритмы и модели.
- Используйте гибридные подходы, сочетающие ИИ и человеческое мышление, для решения сложных задач.
- Обновите обучающие данные, чтобы включать больше примеров сложных задач и логических операций.
- Разработайте стандарты и методы проверки для оценки способностей ИИ и их пригодности для различных задач.
Заключение
Тест на языке программирования Brainfuck показал, что современные модели ИИ все еще сталкиваются с трудностями при выполнении сложных логических задач. Это подчеркивает необходимость дальнейших исследований и разработок в области ИИ. Несмотря на значительные успехи в генерации текста и обработке естественного языка, модели ИИ пока не могут заменить человеческое мышление и интуицию в программировании и разработке программного обеспечения.
# Пример кода на Python для интерпретации простой программы на языке Brainfuck
class BrainfuckInterpreter:
def __init__(self, code: str):
self.code = code
self.memory = [0] * 30000 # 30000 ячеек памяти
self.pointer = 0 # Указатель на текущую ячейку памяти
self.code_pointer = 0 # Указатель на текущую команду в коде
def run(self):
while self.code_pointer < len(self.code):
command = self.code[self.code_pointer]
if command == '>':
self.pointer += 1
elif command == '<':
self.pointer -= 1
elif command == '+':
self.memory[self.pointer] = (self.memory[self.pointer] + 1) % 256
elif command == '-':
self.memory[self.pointer] = (self.memory[self.pointer] - 1) % 256
elif command == '.':
print(chr(self.memory[self.pointer]), end='')
elif command == ',':
self.memory[self.pointer] = ord(input()[0])
elif command == '[':
if self.memory[self.pointer] == 0:
self.code_pointer = self.find_matching_bracket()
elif command == ']':
if self.memory[self.pointer] != 0:
self.code_pointer = self.find_matching_bracket() - 1
self.code_pointer += 1
def find_matching_bracket(self):
open_brackets = 1
while open_brackets != 0:
self.code_pointer += 1
if self.code[self.code_pointer] == '[':
open_brackets += 1
elif self.code[self.code_pointer] == ']':
open_brackets -= 1
return self.code_pointer
# Пример использования
code = '++++++++++[>++++[>++>+++>+++>+<<<<-]>+>+>->>+[<]<-]>>.>---.+++++++..+++.>>.<-.<.+++.------.--------.>>+.>++++++++++++++.'
interpreter = BrainfuckInterpreter(code)
interpreter.run()
Этот код демонстрирует простой интерпретатор языка Brainfuck на Python. Он выполняет основные команды этого языка и позволяет интерпретировать простые программы.
Оригинал