Футуролог Курцвейл о том, как искусственный интеллект изменит наш мир

Рэй Курцвейл - один из самых прозорливых прогнозистов. Когда в 1999 (!) году он предсказал появление искусственного интеллекта (ИИ) к 2029 году, его сочли фантастом. После впечатляющих прорывов ИИ все снова обратились к нему. Теперь Рэй размышляет о том, какие индустрии изменятся под влиянием ИИ больше всего и почему. И делает это убедительно и доходчиво.

Предыстория. Кто это вообще такой?

Рэймонд Курцвейл - американский ученый-айтишник, писатель, предприниматель, футурист и изобретатель. Он написал книги о технологиях в здравоохранении, искусственном интеллекте, трансгуманизме, технологической сингулярности и футуризме. Его называют "законным наследником” Эдисона и причисляют к числу "революционеров, создавших Америку".

Поразительно, размышляет Курцвейл, что к моменту, когда рожденные сегодня дети пойдут в детский сад, ИИ, вероятно, превзойдет человека по всем когнитивным задачам (прим. НХ: сейчас уже выигрывает олимпиады), от науки до творчества. После впечатляющих прорывов последних полутора лет многие эксперты полагают, что у нас появится полноценный ИИ еще раньше. Так что технически, шутит Курцвейл, он превратился из оптимиста в пессимиста, совершенно не изменив своего прогноза.

Фото: <a href="https://api.vc.ru/v2.8/redirect?to=https%3A%2F%2Fen.wikipedia.org%2Fwiki%2FRay_Kurzweil&postId=1347456" rel="nofollow noreferrer noopener" target="_blank">Wikipedia<br /></a>
Фото: Wikipedia

Почему его прогнозы точны?

Две причины:

  • Курцвейл проработал в этой области 61 год — пожалуй, дольше, чем кто-либо другой на свете.
  • Видение общего широкого контекста. Большие языковые модели, такие как Chat GPT и Gemini, вписываются в еще большую историю, что упускают большинство комментаторов из виду.

По мнению многих, ИИ собирается совершить скачок от революции только в цифровом мире к преобразованию мира физического. Это принесет бесчисленные выгоды, по мнению футуриста, но особенно глубокие последствия будут в трех областях: энергетика, производство и медицина.

Энергетика и природные ресурсы

Источники энергии являются одними из самых важных ресурсов цивилизации. На протяжении двух столетий мир нуждался в грязном, невозобновляемом ископаемом топливе.

Использование всего лишь 0,01% получаемого Землей солнечного света покроет все потребности в энергии человечества. С 1975 года солнечные элементы стали на 99,7% дешевле в пересчете на ватт мощности, что позволило увеличить мировую мощность примерно в 2 миллиона раз.

Так почему же солнечная энергия до сих пор не доминирует?

Во-первых, фотоэлектрические материалы остаются слишком дорогими и неэффективными, чтобы полностью заменить уголь и газ. Во-вторых, поскольку выработка солнечной энергии варьируется как в суточном (день/ночь), так и в годовом (лето/зима) масштабе, огромное количество энергии необходимо хранить до тех пор, пока она не понадобится, а сегодняшняя аккумуляторная технология недостаточно экономически эффективна.

Законы физики предполагают, что возможны масштабные улучшения, но диапазон химических возможностей для изучения настолько огромен, что ученые добились крайне медленного прогресса.

Этот процесс может резко ускориться в помощью ИИ. ИИ может быстро анализировать миллиарды химических веществ при моделировании, и уже внедряет инновации как в фотоэлектрическую энергетику, так и в батареи.

За всю историю до ноября 2023 года люди открыли около 20 000 стабильных неорганических соединений, которые можно использовать во всех технологиях. ИИ GNoME от Google буквально за одну ночь увеличил число открытых стабильных неорганических соединений до 421 000. Тем не менее, это лишь поверхностно касается приложений материаловедения.

Как только гораздо более разумный ИИ найдет полностью оптимальные материалы, солнечная энергия сможет стать настолько обильной, что будет почти бесплатной.

Человеческий труд и производство

Изобилие энергии делает возможным еще одну революцию: в производстве.

Стоимость почти всех товаров — от продуктов питания и одежды до электроники и автомобилей — в основном зависит от нескольких общих факторов, таких как энергия, труд (включая интеллектуальный труд, такой как НИОКР и дизайн) и сырье. ИИ намерен значительно снизить все эти затраты.

После дешевой и обильной солнечной энергии следующим затратным компонентом является человеческий труд, который зачастую изнурителен и опасен. ИИ добился больших успехов в робототехнике, что может значительно снизить затраты на рабочую силу.

Робототехника также снизит затраты на добычу сырья, а ИИ способен заменить дорогие редкоземельные элементы обычными. В совокупности это означает, что большинство видов товаров станут удивительно дешевыми и доступными.

Эти передовые производственные возможности позволят сохранить соотношение цены и производительности вычислений. Это происходит благодаря петле обратной связи: современные чипы для ИИ (огромные потребляемые энергетические мощности и нехватка чипов в мире становятся огромной проблемой для развития ИИ становятся огромной проблемой для развития ИИ НХ) используются для оптимизации разработки чипов нового поколения.

Медицина

Решив проблему гигантской вычислительной мощности, необходимой для моделирования биологии, мы разблокируем третью физическую революцию в области искусственного интеллекта: медицину.

ИИ начинает превращать медицину в точную науку, адаптированную под конкретного человека.

Во-первых, вместо кропотливого метода проб и ошибок в экспериментальной лаборатории молекулярное биосимуляция — точное компьютерное моделирование, помогающее изучать человеческое тело (пример) и то, как действуют лекарства (пример), — позволяет быстро оценить миллиарды вариантов и найти наиболее перспективные лекарства.

Во-вторых, как разработка лекарств, так и процесс их испытаний будут ускорены, т.к. моделирование будет включать в себя гораздо более богатые данные, которые делает возможным ИИ. За всю историю до 2022 года наука определила форму около 190 тыс. белков. В том году AlphaFold 2 от DeepMind обнаружил более 200 млн, которые были бесплатно переданы исследователям для помощи в разработке новых методов лечения.

Для точного моделирования более крупных структур необходимы гораздо больше лабораторных исследований, но направление ясно. Далее ИИ будет моделировать белковые комплексы, затем органеллы, клетки, ткани, органы и, в конечном итоге, весь организм.

В конечном итоге это заменит сегодняшние клинические испытания, которые являются дорогостоящими, рискованными, медленными и статистически недостаточными. Цифровые исследования позволят нам адаптировать лекарства для каждого отдельного пациента. От открывающихся возможностей захватывает дух: можно будет вылечить не только такие болезни, как рак и болезнь Альцгеймера, но и вредные последствия самого старения.

Сегодня научный прогресс дает среднему жителю развитых стран дополнительные шесть-семь недель продолжительности жизни каждый год.

Когда ИИ позволит нам полностью овладеть клеточной биологией, эти достижения резко ускорятся. Курцвейл считает, что это произойдет между 2029 и 2035 годами.

А благодаря резкому улучшению соотношения цены и качества в области вычислений, методы лечения на основе ИИ (которые поначалу будут крайне дорогими), быстро станут широко доступными.

По материалам статьи в Economist

Спасибо большое, что прочитали!Пожалуйста, поддержите меня, поставьте лайк!

22
2 комментария

Опять ИИ забирает нашу работу

2
Ответить

Впечатляет, что ИИ может ускорить прогресс в таких областях, как солнечная энергия и разработка новых лекарст

Ответить