Архив статей журнала
Возможности искусственного интеллекта растут с увеличением мощности суперкомпьютеров и инноваций. Уже идут разговоры о том, что мы видим элементы Создания Искусственного Общего Интеллекта (Artificial general intelligence, AGI), например, в виде генеративного предварительно обученного трансформатора (Generative pre-trained transformer, GPT). Однако возможности классических подходов к построению искусственного интеллекта не безграничны. Они сдерживаются трудностями дальнейшего
увеличения плотности транзисторов, дискретным (цифровым) представлением данных, невозможностью лингвистического представления мыслей и эмоций людей, отсутствием учета поведения атомов нейронов, число которых в квадриллион раз больше, чем самих нейронов, а поведение характеризуется нелокальностью.
Однако снятие этих ограничений, включая смену цифровой парадигмы представления данных на аналоговую и учет атомной структуры нейронов, потребует создания новых материалов, которых еще нет на земле, построения оптических аналоговых процессоров. Эти исследования потребуют международного сотрудничества и использования специальной конвергентной технологии, которая обеспечит целенаправленность сложных междисциплинарных исследований. Некоторые элементы такой технологии
уже отрабатываются на практике.
Центральная идея статьи заключается в попытке ответа на вопрос, поставленный японским ученым Хираоки Китано: сможет ли ИИ в ближайшие десятилетия преодолеть когнитивные ограничения, присущие человеку и, тем самым, ускорить процесс достижения научных открытий? Авторы отвечают на этот вопрос положительно, утверждая при этом, что необходимо внести дополнительные смыслы в само понимание ИИ. Для этого они привлекают, с одной стороны, подходы к данной проблеме таких авторов, как Д. Сёрл, Д. Деннет, Д. Хофштадтер. Р. Пенроуз и др. С другой – включают в свой анализ идеи представителей STS (Science. Technology. Society) – Б. Латура, К. Кнорр-Цетины, Х-И. Райнбергера и др. В итоге авторы формулируют вывод: признание Нобелевским комитетом соавторства ученого с ИИ – вполне реальная перспектива 2040-х гг.