Вперёд по S-кривой: как AI шагнёт к AGI к 2040 году
Честно говоря, мы наблюдаем не просто рост мощностей нейросетей — мы видим классическую S-кривую: медленный «разогрев» на старте, затем стремительный рывок и, в конце концов, выход на плато. Именно по такому сценарию, полагают эксперты, путь от сегодняшних AI-систем к настоящему «универсальному» интеллекту (AGI) завершится примерно к 2040 году.
Первый этап (2025–2029): аккумулируем знания и вычислительные мощности. Это значит: более глубокие модели, оптимизация архитектур, масштабные дата-сеты. Знаете, это как наращивать мускулы перед марафоном — сначала скромно, но зато фундамент надёжный.
Вторая фаза (2030–2035) — «взрыв возможностей». Здесь мы ожидаем интеграцию мультизадачности, гибридных подходов (нейросимволика, самообучение) и тотального доступа к вычислениям. Представьте себе AI, который сам себя улучшает, подгоняя код под новые данные и задачи — прямая дорога к скачку в возможностях.
Третий этап (2036–2040) устанавливает «потолок» текущего понимания. Скорее всего, качество моделей приблизится к уровню универсального интеракта: осмысленные диалоги, абстрактные рассуждения, креативные решения. И вот тут начинается самая интересная часть — сможем ли мы перестроить софт и железо так, чтобы перейти на новый цикл?
Ключевые факторы успеха
Во-первых, вычислительные ресурсы: без доступа к суперкомпьютерам никаких AGI. Во-вторых, алгоритмы — их следует «смешивать» (интегрировать лучшие идеи из разных областей). В-третьих, безопасность и контроль: ведь система, способная к самосовершенствованию, требует надёжных «ремней безопасности».
Вопросы? Конечно, без них никуда. Как мы будем управлять таким интеллектом? Как предотвратить «горячие» стартапы, гоняющиеся за AGI любой ценой? Но одно очевидно: S-кривая — это именно тот маршрут, по которому придётся идти.
Итог: если вы инвестируете в развитие вычислительной инфраструктуры и гибридных алгоритмов, то к 2040 году AGI станет не мечтой, а вполне осязаемой реальностью.
