Выпуск 176.
Оглавление
Введение: почему этот вопрос важен сейчас?
1. Технологический суверенитет: старые рецепты не работают
2. Новая парадигма уже существует?
3. Опрос экспертов: тревожный сигнал для индустрии ИИ
4. Фундаментальные ограничения современных нейросетей
5. Качество идей против количества ресурсов: эксперимент с КТМ
6. Перспективные направления: куда двигаться дальше?
7. Вывод: кто кого догонит?
Введение: почему этот вопрос важен сейчас?
В 2025 году редакция журнала «Дельфис» предложила читателям задуматься о настоящем и будущем искусственного интеллекта (ИИ). Эта тема не случайно волнует умы: от ответа на вопрос, сможет ли ИИ сравниться с человеческим интеллектом, зависит не только развитие технологий, но и научно-технологический суверенитет целых стран, в том числе России.
Как отмечает член Научного Совета по методологии искусственного интеллекта при Президиуме РАН, к.т.н. В.И. Рунин, проблема взаимоотношения искусственного и естественного интеллекта стала центральной на двух крупных международных форумах в Москве — конференции «Физика и философия — 2025» в НИЯУ «МИФИ» и «Форуме Будущее 2050» в МГУ. Это свидетельствует о её чрезвычайной актуальности в контексте глобальной технологической гонки.
Технологический суверенитет: старые рецепты не работают
На «Форуме Будущее 2050» руководитель Института Царьград Константин Малафеев обозначил два ключевых направления для России: демография и технологическое развитие. Однако если в демографии предлагаются новые подходы (например, малоэтажное строительство), то в технологической сфере всё ещё доминируют старые идеи — вернуть уехавших специалистов или привлечь зарубежных экспертов на льготных условиях.
По мнению Рунина, эти меры в условиях технологической изоляции со стороны Запада не приведут к прорыву. Они могут лишь немного сократить отставание. Кардинальное решение — в максимальном расширении технологической платформы на основе «новой научной парадигмы». Без развития фундаментальной науки и формирования такой парадигмы достичь технологического суверенитета невозможно.
Исторические примеры — развитие квантовой механики и теории относительности в Европе в начале XX века, атомный и космический проекты в СССР — показывают, что прорыв возможен только при смене научной картины мира.
Новая парадигма уже существует?
Автор статьи делает смелое заявление: в России уже сформированы основы новой научной парадигмы, способной расширить технологическую базу страны. Речь идёт о «Квантовой Теории Мироустройства (КТМ), разработанной российским физиком-теоретиком Виктором Чернухой.
Идея в том, что к традиционным технологиям должны присоединиться так называемые «нетрадиционные» технологии, основанные на принципиально новом понимании законов природы. Однако, как отмечает Рунин, молодое поколение учёных и IT-специалистов часто скептически относится к таким идеям. Их позиция сводится к тому, что «ИИ сам решит проблемы научно-технологического развития, минимизируя роль человека». Но так ли это?
Опрос экспертов: тревожный сигнал для индустрии ИИ
Недавний опрос 475 ведущих специалистов по ИИ принёс неожиданные результаты. 76% экспертов считают, что стратегия, основанная на бесконечном увеличении размеров больших языковых моделей (как ChatGPT), «не приведёт к созданию ИИ, способного соперничать с человеческим разумом».
Это ставит под сомнение многолетние усилия и миллиардные инвестиции крупных компаний. До сих пор в IT-сообществе господствовала простая формула: больше данных + мощнее оборудование + больше денег = сильный ИИ. Однако, как отмечает англо-американский учёный Стюарт Рассел из Калифорнийского университета в Беркли, после появления ChatGPT стало ясно: дальнейшее масштабирование даёт минимальные улучшения при экспоненциальном росте затрат.
Фундаментальные ограничения современных нейросетей
Почему же «больше» не значит «лучше»? Причина — в архитектуре современных нейронных сетей. Большие языковые модели, несмотря на впечатляющие результаты в генерации текста или изображений, сталкиваются с принципиальными ограничениями. Они не способны «полноценно представлять сложные абстрактные концепции», такие как новые научные теории или оригинальные изобретения. Их «мышление» остаётся статистическим, а не концептуальным.
ChatGPT от OpenAI, лидер среди 15 ведущих мировых моделей, имеет несколько версий (GPT-5 с «режимом мышления», GPT-4.5 с «креативным режимом», GPT-4o в режиме реального времени и др.), но все они, по сути, варьируют одну и ту же базовую архитектуру. Доступ к более продвинутым версиям платный, а бесплатная версия GPT-3.5 существенно ограничена.
Качество идей против количества ресурсов: эксперимент с КТМ
Самый интересный вывод опроса: «Мы стоим на пороге новой эры в развитии искусственного интеллекта, где качество идей важнее количества ресурсов». Этот тезис получил неожиданное подтверждение в эксперименте с оценкой концепции КТМ.
Изначально чат GPT-4o дал отрицательную оценку работе Чернухи. Однако после диалога с автором КТМ, ИИ изменил своё мнение и признал целесообразность развития фундаментальной науки в направлении КТМ. Это показывает, что ИИ способен к обучению и решению принципиально новых задач, но только при взаимодействии с человеческим интеллектом, предлагающим качественные, глубокие идеи.
Таким образом, качество человеческой мысли оказалось важнее вычислительных мощностей ИИ. Концепция КТМ, по сути, «научила» ИИ видеть проблему иначе.
Перспективные направления: куда двигаться дальше?
Эксперты выделяют несколько путей преодоления текущих ограничений ИИ:
1. Интеграция различных подходов машинного обучения.
Комбинирование нейросетей с другими методами (например, символьным ИИ) может привести к созданию более гибких и «мыслящих» систем.
2. Развитие вероятностного программирования.
Это направление позволяет моделям лучше работать с неопределённостью и абстракциями, что характерно для человеческого мышления.
3. Фокус на качестве данных и идей, а не на их количестве.
Обучение ИИ на тщательно отобранных, концептуально богатых материалах может быть эффективнее, чем поглощение всего интернета.
Вывод: кто кого догонит?
Ответ на вопрос, вынесенный в заголовок, становится более ясным. «В области науки и технологий искусственному интеллекту ещё очень далеко до возможностей человеческого интеллекта». Более того, есть основания полагать, что в генерации принципиально новых научных парадигм и изобретений ИИ может никогда не достигнуть уровня человека.
Человеческий разум обладает уникальной способностью к «интуитивным прорывам», абстрактному мышлению и созданию новых смыслов из, казалось бы, несвязанных данных». ИИ же, в его текущем состоянии, — это мощный инструмент для обработки информации и оптимизации в рамках заданных параметров. Он может быть гениальным помощником, но не заменой учёному-творцу.
Для России это означает, что ставка исключительно на ИИ как на панацею от технологического отставания рискованна. Ключ к прорыву — в симбиозе передовых идей человеческого интеллекта (таких как КТМ) и возможностей ИИ по их обработке и проверке. Инвестиции должны быть направлены не только в «железо» и данные для ИИ, но и в фундаментальную науку, в поддержку учёных, способных предложить новые парадигмы.
Искусственный интеллект, возможно, никогда не «дотянется» до человеческого в творческом, концептуальном смысле. Но вместе они могут достичь того, что не под силу каждому в отдельности. Будущее — не в конкуренции, а в кооперации двух видов интеллекта, где человек задаёт вектор, а ИИ помогает по нему двигаться с нечеловеческой скоростью и точностью.
*Статья подготовлена с использованием материалов В.И. Рунина, опубликованных в журнале «Дельфис» №4 (124) за 2025 год, и результатов опроса экспертов в области искусственного интеллекта.
Если статья была Вам интересна, то поставьте, пожалуйста лайк и подпишитесь на канал. Будем признательны Вам за любую форму поддержки канала. Спасибо.