Почему ИИ не может посчитать рацион

Вокруг искусственного интеллекта у некоторых сложился устойчивый миф:
«ИИ уже решает математику лучше человека — значит, может посчитать и рацион».
Звучит логично. Но это логика из разных областей, которые часто ошибочно смешивают.
Разберёмся строго и по фактам.

Правда №1. LLM — это языковая модель, а не математический оптимизатор

Современные ИИ, включая ChatGPT, Gemini и аналогичные системы, относятся к классу LLM (Large Language Models).

Их назначение:

• моделировать язык,
• предсказывать следующий токен,
• работать с текстом, формулами и кодом в символическом виде.

Ключевой момент:
LLM не решает задачи оптимизации. Он описывает их.

LLM:

• не минимизирует и не максимизирует целевые функции;
• не перебирает пространство решений;
• не работает с системами жёстких и мягких ограничений;
• не гарантирует достижение оптимума;
• не проверяет допустимость решения в строгом смысле.

Даже если ИИ «пишет формулы»,
это не означает, что он их решает как оптимизационную задачу.

Правда №2. Рацион — это нелинейная оптимизация с конфликтующими ограничениями

Рацион дойной коровы — это классическая инженерная задача:

• многомерная;
• нелинейная;
• с ограничениями;
• с конкурирующими целями.

В модели одновременно присутствуют:

• энергия (NEL, ОЭ),
• метаболический протеин (MP),
• баланс RDP / RUP / NH₃,
• ограничения по ПСВ,
• физическая структура (физНДК),
• крахмал и его скорость ферментации,
• жиры, сахара, НДК,
• технологические ограничения,
• экономическая цель (IOFC).

Изменение одного корма:

• меняет сразу несколько уравнений,
• с нелинейными зависимостями,
• часто в противоположных направлениях.

Это не рассуждение.
Это задача математического программирования.

Правда №3. ИИ может выглядеть убедительно, но это не равно корректно

Это ключевая фраза, которую важно проговорить отдельно.
ИИ:

• знает термины,
• уверенно объясняет,
• правильно использует аббревиатуры,
• часто говорит «похоже на правду».

Но:

• не проверяет выполнение ограничений;
• не видит скрытых конфликтов;
• не гарантирует физиологическую допустимость;
• не отвечает за последствия.

В кормлении это особенно опасно, потому что:

• ошибки проявляются не сразу,
• сначала падает жир, потом здоровье,
• экономический эффект виден постфактум.

Убедительность ≠ корректность.

Правда №4. О какой «математике ИИ» обычно говорят в тестах и новостях

Когда пишут, что ИИ «отлично решает математику», почти всегда речь идёт о другом классе задач.
Как правило, это:

• школьная и вузовская математика;
• алгебраические преобразования;
• анализ формул;
• решение уравнений в символическом виде;
• логические рассуждения;
• доказательства в стиле «покажи ход решения».

Это:

• дискретные,
• формальные,
• текстовые задачи.

То есть:
ИИ хорошо рассуждает о математике,
но это не то же самое, что решать прикладную оптимизацию.

Задачи типа:

• нелинейного программирования,
• оптимизации с ограничениями,
• поиска глобального оптимума,
• работы с реальными ограничениями и шумными данными

— не относятся к тем тестам, где ИИ показывает «высокие баллы».

Почему здесь «ДельтаКорм» объективно в другом классе

Здесь принципиально важно убрать эмоции и брендинг.
Речь не о названии, а о типе инструмента.

«ДельтаКорм»:

• не LLM,
• не «умный советчик»,
• не диалоговая система.

Это:

• формализованная математическая модель,
• оптимизатор,
• работающий с ограничениями,
• решающий задачу подбора рациона как инженерную задачу.

Он:

• строит систему уравнений;
• проверяет допустимость каждого решения;
• отбрасывает физиологически неверные варианты;
• ищет оптимум, а не «разумный компромисс»;
• балансирует экономику и физиологию автоматически.

Это принципиально иной класс систем.

Правильная роль ИИ в кормлении

ИИ в кормлении нужен, но строго в своей нише.
Он отлично подходит для:

• объяснений и обучения;
• интерпретации цифр;
• поиска причин проблем;
• обсуждения готового рациона;
• помощи зоотехнику в принятии решений.

Но:
ИИ не считает рацион.
ИИ не оптимизирует.

Он помогает человеку работать с результатами,
но не заменяет сам расчёт.

Выводы

• LLM — это языковые модели, а не оптимизаторы.
• Рацион — это задача нелинейной оптимизации с ограничениями.
• Убедительная речь ИИ не равна корректному решению.
• «Математика ИИ» в тестах — это не прикладная оптимизация.
• «ДельтаКорм» решает задачу потому, что он для этого создан.

ИИ может говорить о кормлении.
ДельтаКорм — находить лучшее решение.