Искусственный интеллект должен уметь рассуждать, учиться, обрабатывать язык, распознавать образы и принимать решения. Именно с ним некоторые исследователи связывают наступление технологической сингулярности. Они опасаются, что ИИ, роботы и другая техника станут настолько умными, что люди не смогут их контролировать.
Технологическая сингулярность: когда мы перестанем понимать, как компьютеры принимают решения
Технологическая сингулярность — это гипотетический момент в будущем, когда развитие техники и технологий станет неуправляемым и необратимым. Предполагается, что это радикально изменит жизнь людей и вообще человеческую цивилизацию. Как это может быть связано с искусственным интеллектом, рассказал Максим Трофимович, главный разработчик Научной елки WOW! HOW?.
Freepik
Технологическая сингулярность и искусственный интеллект
- Гипотеза технологической сингулярности американского писателя-фантаста Вернора Винджа основана на идее появления «технологического интеллекта», который сможет разрабатывать и внедрять новые технологии без участия людей. У него появятся свои собственные цели и интересы, которые могут не совпадать с человеческими. По мнению Винджа, технологическая сингулярность наступит в 2030-х годах, когда технологический интеллект станет доминирующей силой на планете и начнет изменять окружающую среду по своему усмотрению.
- Американский изобретатель и футуролог Рэймонд Курцвейл ссылается на закон Мура, который утверждает, что скорость вычислений удваивается каждые 18 месяцев. Курцвейл считает, что технологии будут расти экспоненциально до бесконечности, и к 2045 году будет создан искусственный интеллект, который превзойдет человеческий во всех областях.
- Американский исследователь искусственного интеллекта Элиезер Юдковский выступает за создание «дружественного искусственного интеллекта», который будет способен понимать и учитывать ценности и интересы человечества. Однако пока прогнозы Юдковского весьма пессимистичны, и чтобы не допустить гибели человечества, он предлагает незамедлительно ввести мораторий на любые исследования в области ИИ.
Этапы развития искусственного интеллекта
История ИИ — это не прямая линия прогресса, а чередование оптимизма, скепсиса и технологических скачков.
- 1943: МакКаллок и Питтс — математическая модель нейрона
В 1943 году Уоррен МакКаллок и Уолтер Питтс опубликовали работу A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity. В ней они предложили упрощенную модель нейрона как бинарного логического элемента и показали, что сети таких элементов могут реализовать логические функции. Эта работа обозначила формальную связь между нейробиологией и логикой и стала теоретической базой для будущих нейросетевых моделей.
- 1950: Алан Тьюринг — концепция искусственного интеллекта
В статье Computing Machinery and Intelligence Алан Тьюринг поставил фундаментальный вопрос «Могут ли машины мыслить?» и предложил экспериментальную процедуру для оценки умения машины имитировать человеческое рассуждение — «тест Тьюринга». Идеи Тьюринга помогли перейти от философских дискуссий в практическую плоскость и подтолкнули к формулировке задач, которые можно решать вычислительными способами.
- 1956: семинар в Дартмуте — рождение дисциплины ИИ
Летом 1956 года Джон Маккарти, Марвин Мински, Нейтан Рочестер и Клод Шеннон организовали семинар в Дартмутском колледже. Там впервые был употреблен термин «искусственный интеллект»: участники выдвинули широкий спектр проектов и ожидали быстрого прогресса. Дартмутский семинар считается официальным рождением дисциплины ИИ.
- 1957–1958: первые практические модели — перцептрон и Lisp
В 1957 году Фрэнк Розенблатт создал перцептрон — простую модель нейронной сети для распознавания образов. В 1958 году Джон Маккарти, один из участников дартмутского семинара, разработал язык программирования Lisp, который на десятилетия стал основным инструментом исследований ИИ. Перцептрон и Lisp дали практические средства для конструирования и тестирования интеллектуальных программ.
- 1960–1970-е: экспертные системы и прикладной ИИ
Появились первые экспертные системы — программы, которые использовали формальные правила для решения задач в узких областях и моделировали знания экспертов.
Одни из ранних и влиятельных проектов — DENDRAL для анализа химических структур и MYCIN для медицинской диагностики инфекций крови. Экспертные системы продемонстрировали коммерческую и практическую ценность ИИ в промышленности и медицине и привели к коммерческому интересу в 1980-е.
- 1986: метод обратного распространения ошибки — возрождение нейросетей
После обнаружения принципиальных ограничений перцептронов исследования в области нейросетей замедлились. Однако в 1986 году Дэвид Румельхарт, Джеффри Хинтон и Рональд Уильямс развили алгоритм обратного распространения ошибки (backpropagation), и интерес к нейросетям снова возрос. Этот метод позволил эффективно обучать многослойные сети и открыл путь к разработке современных архитектур.
- 2012–2017 и далее: глубокое обучение и трансформеры
Крупный прорыв произошел в 2012 году, когда команда под руководством Алекса Крижевского, Ильи Сутскевера и Джеффри Хинтона представили сверточную нейросеть AlexNet, значительно улучшившую распознавание изображений.
В 2016 году команда DeepMind (Демис Хассабис, Дэвид Сильвер и коллеги) победила чемпиона мира по игре Go с помощью AlphaGo. Это продемонстрировало силу обучения на больших данных и самопроигрыше.
В 2017 году Ашиш Васвани и соавторы предложили архитектуру трансформера, которая кардинально изменила подход к обработке языка и стала основой для современных больших языковых моделей (LLM), таких как семейство GPT. Машина научилась генерировать связный текст.
Современный этап делает ИИ частью повседневной жизни, ставит новые вопросы о прозрачности, этике и безопасности. Важно понимать: сегодняшние возможности ИИ — результат десятков лет фундаментальных исследований и инженерных усилий, а будущее требует как технических инноваций, так и общественной дискуссии о применениях этой мощной технологии.
Где сегодня используется искусственный интеллект
ИИ превратился из узкоспециализированной области прикладной математики в универсальную технологию, проникшую в экономику, науку и повседневную жизнь.
Здравоохранение
ИИ применяется при анализе геномных данных и медицинских изображений — рентгеновских, КТ и МРТ снимков, а также в разработке лекарств. Внедрение автономных систем для скрининга уже практикуется в клиниках.
Промышленность и производство
ИИ помогает в планировании, прогнозирует поломки оборудования (predictive maintenance), управляет качеством продукции, повышает энергоэффективность. Использование цифровых двойников и компьютерного зрения сокращает простои и брак.
Финансы
ИИ широко используется в банковской сфере для выявления случаев мошенничества и анализа кредитоспособности потенциальных заемщиков. Это позволяет банкам снижать потери и повышать точность оценок рисков. Также ИИ помогает в принятии решений о покупке и продаже ценных бумаг на фондовом рынке.
Транспорт и логистика
Перевозчики используют системы маршрутизации и оптимизация цепочек поставок. Тестируются полностью автономные перевозки и гибридные сервисы.
Ритейл и маркетинг
Управление запасами, прогнозирование спроса и динамическое ценообразование — повседневные примеры применения ИИ. Рекомендательные системы увеличивают конверсию и способствуют удержанию клиентов.
Наука
ИИ ускоряет научные исследования: например, в химии и материаловедении он помогает разрабатывать новые материалы, в климатологии — улучшает модели и прогнозы. Это повышает эффективность исследований и позволяет быстрее реагировать на потребность в новых разработках.
Креативные индустрии
Генеративные инструменты создают текст, музыку, изображения и видео. Их используют в дизайне, при написании сценариев, создании игр. Роль человека в творческом процессе меняется — от полного производства к управлению инструментами.
Перспективы ИИ:
- ускорение научных открытий — комбинация больших данных и более совершенных моделей позволит быстрее проверять гипотезы и сократит время разработки новых продуктов;
- рост промышленного использования, переход от экспериментальных решений к массовой автоматизации бизнес-процессов — от управления запасами до принятия кадровых решений;
- широкое распространение генеративных инструментов — модели, умеющие порождать текст, код или мультимедиа станут встроенными компонентами рабочих систем;
- повышение требований к прозрачности, объяснимости и безопасности ИИ — появятся отраслевые стандарты и правовые рамки для применения ИИ;
- сдвиг на рынке труда — автоматизация рутинных задач создаст спрос на навыки взаимодействия с ИИ, аналитическое мышление и креативность.
Как ИИ повлияет на рынок труда
Эксперты по-разному оценивают масштабы влияния. Так, исследование Фрея и Осборна (2013) оценивает риск компьютеризации для ряда профессий высоко (The Future of Employment), тогда как последующие анализы (McKinsey Global Institute, 2017) указывают на более дифференцированное влияние. Всемирный экономический форум в отчете The Future of Jobs (2020) прогнозирует одновременное исчезновение одних рабочих мест и создание новых, связанных с цифровыми и социальными навыками.
Исследования ведущих экономистов показывают: последствия перехода к новым отношениям зависят не только от технологий, но и от того, как общество организует обучение, распределение выгод и защиту уязвимых групп.
Что можно и нужно делать уже сейчас:
- инвестировать в обучение цифровым и социальным навыкам;
- развивать программы переквалификации и поддержки перехода между профессиями;
- форсировать регулирование прозрачности алгоритмов и этики ИИ;
- поддерживать исследования по оценке социально-экономических эффектов ИИ.
Итоги
Развитие технологий ускоряется, и в ближайшие годы эта тенденция сохранится. Когда произойдет технологическая сингулярность и произойдет ли она вообще — эксперты сказать не могут. Но бояться будущего не стоит — важно интересоваться достижениями науки и приспосабливаться к новому.
А если хотите встретить будущее с улыбкой — можно заглянуть на Научную елку WOW! HOW?. В этом году авторы представления фантазируют, как люди будут отмечать Новый Год через 100 лет, и что может случиться с теми, кто отстанет от времени — это тоже своего рода технологическая сингулярность! По традиции перед началом спектакля гости смогут посетить интерактивные зоны в фойе и проделать несколько научных опытов своими руками. Еще больше зрелищных демонстраций зрители увидят на сцене.