Тук-Тук, Нео. Философски взгляд на развитие ИИ. Часть 1. AGI

Два года назад я написал статью GPT-3. Есть проблема больше, чем потеря рабочих мест ^[1]. Это были системные прогнозы относительно изменений в обществе. Часть прогнозов сбылись. К другим мы движемся. Я решил обновить и расширить своё видение будущего. Это будет не одна статья, а серия.

Для интерпретации прогнозов важно понимать личность автора. Коротко обо мне — автор книги «Просто о мозге», IT‑предприниматель и основатель Сказбуки, eх. руководитель Edutainment направления в Яндекс, автор системы раннего развития «Комплементарный интеллект», автор телеграм канала «Мозг просто» ^[2].

Последние 20 лет я изучаю алгоритм мышления ^[3]. �� меня макро-философский уровень интереса ^[4]. Мне интересно как зародилось мышление задолго до появления человека, и куда оно эволюционирует в пост-человеческую эпоху. Поэтому неудивительно, что последние годы я пристально слежу за ИИ через эту призму.

Моя теоретическая основа – я изучаю научные, технические и философские материалы, связанные с искусственным и естественным интеллектом ^[5]. Читаю классическую и современную философию. Слежу за новостями в области ИИ и робототехники. В рамках моих интересов: когнитивные науки, социальная инженерия, а так же профессии, которые так или иначе скрыто изучали алгоритмы мышления: маркетинг, сценаристика, политика, гейм-дизайн.

Моя практическая основа – пол года назад я создал компанию, которая полностью состоит из ИИ-сотрудников. Подробнее об этом кейсе писал App2Top ^[6] и Forbes ^[7]. Моя компания разрабатывает игру Beat Brush ^[8] – симулятор художника, который слышит музыку когда рисует.

Эта серия статей – моё представление относительно развития общества. Я расскажу о том, что многие риски преувеличены. Например, что ИИ вырвется на свободу и поработит человечество. Однако, нас всё равно ждёт один из самых больших кризисов в истории.

Я предположу как изменится: работа, образование, политика, культура, наука ^[10] и социум. И что, исходя из этих изменений, нужно прямо сейчас делать.

Контекст

Вначале нужно задать немного контекста, просто несколько новостей из мира, в котором мы находимся прямо сейчас:

• Первый в мире ИИ-министр назначен в Албании ^[11]. Отвечает за все государственные закупки. Не консультирует, а именно принимает решения.

• В США запущено 5 сервисов беспилотного такси, самый крупный Waymo One ^[12]. Подростки выбирают именно этот тип такси, так как считают его безопаснее ^[13].

• ИИ уже фиксируется как самостоятельная причина десятков тысяч увольнений ^[14], и этот показатель быстро растёт.

• Человекоподобные роботы уже более ловкие и ��ыстрые, чем человек. Просто посмотрите это видео ^[15].

• Гарвард объявил ^[16] о первом ИИ-преподавателе.

• Джеймс Кэмерон вошёл в совет директоров Stability AI ^[17] (генеративный ИИ).

• Новые неорганические материалы ^[18], новый класс ан��ибиотиков ^[19], структуры белков в промышленных масштабах ^[20] – это всё научные открытия сделанные с помощью ИИ. Раньше на них уходили десятилетия, теперь часы.

• Masters of Prophecy – самый быстрорастущий ютуб-канал ^[21] на платформе (вырос с сотен подписчиков до десятков миллионов за несколько месяцев) полностью состоит из ИИ контента.

• В ICPC World Finals (кодинг-олимпиада) ChatGPT решил 12 из 12 задач ^[22] и занял первое место по балам. В IMO 2025 (Международная математическая олимпиада) ChatGPT решил 5 из 6 задач ^[23].

• ChatGPT — самый быстрорастущий сервис ^[24] в истории (достиг 100 миллионов ежемесячных пользователей за 2 месяца после запуска). А на данный момент (по мнению Google ^[25]) языковыми моделями пользуется больше 2 миллиардов человек. Просто вдумайтесь в эту цифру.

Этот контекст нужен, чтобы было чуть легче воспринять то, что буду говорить дальше. И это всё не будущее – это прошлое. К моменту, как вы читаете эту статью мир шагнул дальше, и сделал это ещё быстрее.

AGI

Золотой грааль ИИ – это AGI (Artificial general intelligence) сильный искусственный интеллект универсального назначения. Проще говоря, не хуже человеческого. Вот только это просто пыль в глаза. Философская концепция и маркетинговая уловка.

Потому что такого интеллекта и у самого человека не существует. У человека весьма ограниченный набор скилов, в зависимости от обучения ^[26]. Отправьте дворника строить ракету и посмотрите как этот чудо-интеллект будет решать задачу.

К тому же, мозг человека ^[27] – это комплекс разных систем. Несколько крупных отделов, а внутри этих отделов сотни подсистем ^[28]. Синергия разных систем и создаёт волшебство человеческого мышления.

А знаете как сейчас работает ChatGPT? Да точно так же. Там внутри не одна ИИ-модель, которая отвечает за всё, а комплекс разных моделей ^[29], которые подключаются в зависимости от задачи.

Нейросети проходят тот же эволюционный путь, что проходил наш мозг ^[30]. Несколько крупных отделов и множество маленьких подсистем. У подсистем может быть разн��я архитектура, а может просто иной датасет. В мозге такой же принцип.

Это значит, что мы уже обладаем AGI. И секрет его не в том как построить одну гигамодель, а в том, как правильно комбинировать и обучать нейросети под задачу. И для множества задач они уже обучены и скомбинированы так, что превосходят человека.

Вопрос времени, когда будут закрыты все способности, которые приписывают людям. Уже не требуется какой-то фазовый технологический переход, просто последовательный перебор задач и понятные инженерные решения.

Именно поэтому GPT-5 никого особо не шокировал. Не стал каким-то новым вау-моментом. Это не качественное изменение, а количественное. Там внутри просто больший пласт комбинаций под разные задачи. OpenAI расширяет зону, где комбинации дают максимальный результ. А заодно оптимизирует затраты энергии под такое ошеломительное количество пользователей.

Человеческий мозг в текущем виде существовал уже 30 тысяч лет назад. Современная цивилизация появилась благодаря тому, что мы всё лучше находили точки его применения.

С искусственным интеллектом всё происходит так же. OpenAI использовала технологию, которой десятки лет. Да, она была доработана и усилена вычислительными мощностями. Но никаких фундаментальных открытий не было. Это инженерное, а не научное достижение.

Как итог – AGI не появится как какое-то грандиозное событие. Просто потому что он уже здесь.

Ограниченность ИИ

Е��ть одна интересная идея вокруг ИИ — так как он был обучен на данных, созданных человеком, всё что он придумывает будет вторичным.

Если попросить генератор картинок нарисовать иллюстрацию, то он будет опираться на иллюстрации, которые легки в основу его обучения. Следовательно, в отличии от человека, никогда не сможет придумать что‑то принципиально новое.

Это гипотез звучит разумно, но есть несколько «но».

Для начала, стоит подчеркнуть, что человеческий мозг работает точно так же ^[31]. Нейросеть художника обучается на данных, которые поступают от разных органов чувств ^[32], а затем находит взаимосвязи.

Ключевое отличие текущих генераторов от живого человека — это мультимодальность данных. Проще говоря, у художника может собраться в единое впечатление ^[33]: закат, ощущение ветра на коже, и музыка играющая в наушниках. Это впечатление ^[34] он и запечатлит на картине.

Популярные нейросети пока устроены иначе — датасет достаточно однородный ^[35]. Генераторы картинок учат на фотографиях и иллюстрациях. Музыкальные генераторы учат на музыке. Генераторы структуры белков на известных структурах.

Но это если мы говорим только о популярных нейросетях. Потому что прямо сейчас для обучения новых нейросетей используется мультимодальный подход.

Во-первых, инженеры уже придумали ^[36] как обучать нейросети на разном типе данных. Во-вторых, и это самое интересное, нейросети начинают выпускать в реальный мир.

Всамом примитивном виде это выглядит так — берут робота, обвешивают его всеми возможными датчиками фиксации окружения и отправляют гулять ^[37] по офлайновому миру. Такой «детектор» видит, чувствует и слышит реальность. И делает это на недостижимом для человека уровне ^[38]. Для модели, которая будет построена на таком принципе, окружающий мир перестаёт быть фрагментарным. Мир становится целым. Этот подход так и называют — построение модели мира ^[39].

Но можно пойти ещё дальше. Можно создать виртуальный мир, заполонить его миллионами таких детекторов и получить ещё больше мультимодальных данных. А благодаря играм, мы отлично научились создавать виртуальные миры. Именно такой подход сейчас развивает Nvidia ^[40].

Если объединить всё вышесказанное, то можно утверждать, что прямо сейчас мы видим переход от «пережевывания опыта ^[41], созданного человеком» к получения своего собственного личного опыта мира.

Это значит, что ИИ сможет создавать новые художественные стили, придумывать уникальные сюжетные повороты, и делать полноценный научные открытия. И это не будущее, мы уже здесь.

В следующей части мы поговорим о том, почему ИИ полноценно сможет заменить человека в области искусства и творчества ^[42]. Не только повторять ^[43] существующие творческие ходы, но и создавать новые.