Текст книги "Генезис. Искусственный интеллект, надежда и душа человечества"

Но даже частично преодолев прежние ограничения научного прогресса, ИИ по-прежнему не может полностью от них избавиться – особенно по мере роста его влияния на все сферы человеческой деятельности. Готовность демократических обществ к рискам и изменчивая природа глобальной конкуренции останутся ключевыми факторами в развитии ИИ. Это может привести к трем сценариям:

1) глобальной «гонке ИИ» с непредсказуемыми последствиями;

2) повторению печального опыта династии Мин с уничтожением «флота сокровищ» Чжэн Хэ;

3) поиску умеренного, сбалансированного пути развития.

Разум человека-универсала

Если оглянуться назад, кажется очевидным, что сфера открытий неизбежно должна была выйти за пределы физического мира – территории адмиралов, астронавтов и искателей приключений – и что круг исследователей должен был расшириться. Действительно, уже на заре цивилизации стал появляться новый – или если не новый, то совершенно особенный – тип ученого: полимат[18]18
  Полимат (от греч. polymathēs – «многоученый») – человек, обладающий глубокими познаниями в различных областях науки, искусства или культуры. Их часто называют универсальными людьми или интеллектуалами. Исторические примеры полиматов включают Леонардо да Винчи, Ибн Сину (Авиценну), Бенджамина Франклина, Михаила Ломоносова, французских энциклопедистов XVIII века (Дени Дидро, Жана Лерона д'Аламбера) и многих других. – Примеч. ред.


[Закрыть], человек-универсал.

Эти редкие умы, способные в совершенстве освоить множество сложнейших дисциплин, за всю историю человечества исчисляются лишь сотнями. Чему бы они ни посвящали себя – искусству, науке или тому и другому вместе, – всех их объединяла страсть к преобразованию или созданию целых областей знаний. Направляемые не столько душевными порывами, сколько силой интеллекта, они смело погружались в глубины человеческого познания и воображения – в просторы еще более безграничные, чем те, что осваивали исследователи физического мира.

К этим уникумам, способным постигать тайны Вселенной, относились со смешанным чувством благоговения и недоверия, видя в них колдунов или ложных посредников Творца. Такая репутация нередко приводила их к конфликтам с религиозными или политическими властями. В иных случаях их дар высоко ценили: под прямым покровительством властей они свободно проводили свои изыскания и щедро вознаграждались за достигнутые результаты.

В эпоху Золотого века ислама ученые искали пути развития и применения науки на благо веры. Ибн аль-Хайтам из Басры (на территории современного Ирака) сформулировал концепцию научного метода за пять столетий до ее появления у западных ученых эпохи Возрождения[19]19
  Roshdi Rashed. A Polymath in the 10th Century. Science, Aug. 2002.


[Закрыть]. В равной степени сведущий в геометрии, астрономии, оптике и психологии, аль-Хайтам также обладал глубокими познаниями в области гидравлики.

Именно это и привело его к конфликту с духовенством. Он заявил о возможности регулировать разливы Нила – природное явление, которое тогда считалось делом сверхъестественным, – после чего его пригласили на встречу с халифом в Багдад. Там его инженерные проекты были признаны противоречащими исламской теологии. В наказание за дерзкие взгляды и нестандартное мышление он был вынужден скрываться до самой смерти халифа.

Другие ученые-универсалы, такие как Мухаммад ибн Муса аль-Хорезми – перс с территории современного Туркменистана, – добились большего успеха в тех областях науки, которым благоволили духовные деятели. Аль-Хорезми был назначен придворным астрономом и главой библиотеки «Дома мудрости» в Багдаде[20]20
  Также около 828 года н. э. по приказу халифа аль-Мамуна в Багдаде при научной академии «Дом мудрости» создана обсерватория Шаммасия.


[Закрыть]. Астрономия достигла новых высот при Аббасидских халифах[21]21
  Аббасиды – династия халифов (750–1258), при которой наступил Золотой век ислама с расцветом наук, искусства и культуры. Багдад стал центром знаний, где развивались астрономия, медицина и другие дисциплины. – Примеч. ред.


[Закрыть], щедро покровительствовавших таким людям, как аль-Хорезми, за их прямой вклад в исламскую веру. Например, географические координаты священных мест, и главное – направление на Мекку, знание которого обязательно для исламской молитвы, были вычислены с небывалой точностью благодаря новым методам определения положения звезд.

Современники аль-Хайтама и аль-Хорезми находили все более творческие способы поддерживать дух открытий, укрепляя союз науки и религии и обеспечивая поддержку тем, кто обладал, по словам другого великого мусульманского эрудита той же эпохи Ибн Рушда (известного также как Аверроэс), «единством интеллекта». Это была эпоха, ценность которой отмечена не рациональными достижениями, как в европейском Просвещении, а расцветом глубокой религиозности[22]22
  Подробнее об этом см.: Nishikanta Chattopadhyaya (trans.). The Life and Writings of Averroes. Cheekoty Veerunnah & Sons, 1913.


[Закрыть].

За тысячи километров от Багдада – и друг от друга – китайские и индийские полиматы ориентировались не на божественную власть, а на интересы государственных структур, что обеспечило им особую близость к политике, достигнутую как через привилегии, так и через упорный труд. В XII веке на территории нынешнего Гуджарата советником короля Кумарапалы служил Хемачандра[23]23
  Хемачандра (1089–1172) – индийский ученый, философ, поэт и грамматик, один из самых выдающихся эрудитов своего времени. Внес вклад в грамматику санскрита и пракритов, литературу, математику и философию. Его называли «знатоком всех знаний» за энциклопедическую образованность и многогранность. – Примеч. ред.


[Закрыть] – «знаток всех знаний своего времени». Столетия спустя молодой император Великих Моголов Акбар Великий также продемонстрировал многогранность своего дарования: будучи выдающимся правителем, он одновременно достиг значительных успехов в архитектуре, инженерном деле и литературе.

Китайские мыслители не только прославились своими выдающимися интеллектуальными способностями, но и активно участвовали в делах двора, занимая должности советников, ученых-чиновников и высокопоставленных администраторов. Правительство было для них одновременно заказчиком и покровителем. В какой-то момент их как главных чиновников Астрономического бюро можно было застать за руководством разработкой календаря; через час они в кабинете императора уже могли давать рекомендации по повышению урожайности. Их отправляли с дипломатическими миссиями в соседние государства, им поручали создание грандиозных военных машин, и сам император прислушивался к их мнению в вопросах экономической политики.

Однако настоящей автономии у них не было, и терпели этих знатоков, лишь пока император нуждался в их услугах. В Китае политические интриги становились для гениев таким же препятствием, как религиозные ограничения в исламском мире. Уникальные умы, рождающиеся раз в поколение, оказывались во власти системы, которая изначально помогла раскрыться их талантам, но оставляла науку в подчинении у Сына Неба. Так, Шэнь Ко, интеллектуал эпохи Сун, был изгнан завистливым военным офицером, лишился императорской милости и оказался в изоляции из-за политического соперничества – как это ни парадоксально – с другим крупным полиматом династии[24]24
  См.: Books by Shen, Kuo // Project Gutenberg. URL: https://clck.ru/3Lajyo (дата обращения: 07.04.2025).


[Закрыть].

Лишь единицам удавалось проявить себя в древности и Средние века на Ближнем Востоке, в Индии и Китае. Но только после эпохи Великих географических открытий начался этап систематических концептуальных исследований сначала в Европе, а затем в США – в период, который мы теперь называем эпохой Разума или Просвещения. Ренессанс XV–XVI веков подготовил почву для последующих четырех столетий, завершившихся началом эры ИИ – принципиально нового этапа интеллектуальных открытий.

В эпохи, предшествовавшие Просвещению, полиматам оставалось лишь служить высшей власти, будь то император или халиф. В отличие от них, многие деятели европейского Просвещения получили возможность относиться к своим открытиям не как к инструменту политических или религиозных интересов, а как к самостоятельной ценности. «Человек может сделать все, если захочет», – обращался итальянский эрудит Леон Баттиста Альберти к своим современникам, выражая веру в безграничность человеческих возможностей.

Однако для полноценных исследований одного лишь интеллекта, несмотря на его ключевую роль, недостаточно. Помимо готовности к риску ученым требуются ресурсы, благоприятная среда и надежные соратники – и в эпоху Просвещения эти три компонента стали более доступны. Правительства и объединения промышленников и торговцев, движимые интересом к практическому применению науки в военных и коммерческих целях, оставались активными покровителями ученых-универсалов Европы и Америки. При этом большинство исследователей сохраняли свободу выбора направлений работы. Даже когда власти пытались привлечь интеллектуалов на свою сторону или ограничить их свободомыслие, раздробленность Европы позволяла отвергнутым в одной стране найти пристанище в другой. Так, француз Франсуа-Мари Аруэ, более известный под псевдонимом Вольтер, провел значительную часть жизни в изгнании. Русский ученый Михаил Ломоносов в девятнадцать лет пешком отправился «изучать науки» из северной деревни в Москву, где получил начальное образование. Обучение он продолжил в Киеве, а затем в Германии – в университетах Марбурга и Фрайберга[25]25
  Boris Menshutkin. Russia's Lomonosov: Chemist, Courtier, Physicist, Poet. Princeton University Press, 1952, p. 15.


[Закрыть].

Важнейшим достижением стало формирование сообществ единомышленников – как в физическом, так и интеллектуальном пространстве, что стимулировало ученых к сотрудничеству и здоровой конкуренции. В прошлом гении часто работали в одиночестве, ограниченные временем и расстоянием. Без поддержки коллег они могли расширять границы познания лишь в пределах личных возможностей. Слабая связь между разобщенными исследователями разных стран вела к дублированию усилий: ученые не знали о работах друг друга и не могли опираться на чужие достижения.

Со временем доступ к точным, актуальным и качественно переведенным материалам позволил исследователям участвовать в сложных проектах, внося свой вклад не только в работы современников, но и в наследие прошлых поколений. К эпохе Просвещения мыслители научились не только преодолевать границы между дисциплинами, но и синтезировать разрозненные области знаний, создавая из них единое целое. Исчезло разделение на персидскую или китайскую науку – осталась наука как универсальное явление.

Такой подход к синтезу знаний из разных сфер ускорил научный прогресс и заложил основы «коллективного разума». В XX веке Манхэттенский проект[26]26
  Манхэттенский проект – секретный проект США (1942–1946), целью которого было создание первой атомной бомбы. В нем участвовали ведущие ученые, включая Роберта Оппенгеймера Энрико Ферми, Нильса Бора. Проект завершился испытанием бомбы в 1945 году и ее применением против Хиросимы и Нагасаки, что положило начало ядерной эре. – Примеч. ред.


[Закрыть] в период Второй мировой войны наглядно показал силу совместного мышления: величайшие умы эпохи применили достижения теоретической физики для создания атомного оружия примерно за пять лет – срок, немыслимый для одиночек прошлого. Такие институты, как Принстонский институт перспективных исследований и корпорация RAND в Калифорнии, стали центрами притяжения для выдающихся умов.

Естественно, выдающаяся одаренность отдельных полиматов все же предопределяла их стойкое желание работать в одиночку. Одним из таких был американский изобретатель сербского происхождения Никола Тесла:

В беспрерывном одиночестве ум становится все острее и внимательнее. Для размышлений не нужна большая лаборатория. Оригинальные идеи рождаются в условиях отсутствия внешних влияний, сковывающих творческий ум. Возможность уединиться – вот секрет изобретения; останьтесь наедине с собой – и тогда появятся идеи. Потому-то многие земные чудеса и зародились в ничем не примечательных условиях[27]27
  Orrin E. Dunlap, Jr. An Inventor's Seasoned Ideas: Nikola Tesla, Pointing to Grievous Errors of the Past. New York Times, 1934.


[Закрыть].

Но подход Теслы был скорее исключением. Научно-технический прорыв XX века сопоставим по своей мощи с кембрийским взрывом, дав человеческой цивилизации беспрецедентный импульс развития как по скорости, так и по масштабу преобразований, не имеющий аналогов предыдущих эпох. Объединив интеллектуальные ресурсы, ведущие исследователи получили доступ к принципиально новым инструментам познания. Совокупный эффект этого прорыва позволил преодолеть множество прежних ограничений. Цифровые коммуникации и интернет-поиск – плоды труда преданных науке умов – не только расширили границы научного сообщества, но и собрали воедино объем знаний, превосходящий познавательные возможности любого отдельного человека.

Однако важно осознавать существование принципиальных границ. Сколько бы мы ни совершенствовали конструкции наших «кораблей», предназначенных для покорения новых рубежей, и как бы ни объединяли выдающиеся умы в исследовательские коллективы, биологические ограничения и присущие человеку несовершенства остаются непреодолимым барьером. Наш земной срок строго ограничен. Мы зависим от сна. Нас неизбежно одолевает усталость. Мы нуждаемся в отдыхе и восстановлении сил. Даже в моменты наивысшей продуктивности наше внимание, как правило, способно фокусироваться только на одной задаче.

Вспомним Томаса Эдисона – великого изобретателя, соперника Теслы, который в конце XIX – начале XX века провел тысячи экспериментов для создания «практичной лампы накаливания». Эта работа заняла три года, хотя Эдисон параллельно совершенствовал телефон Александра Белла. Но даже с командой ассистентов путь к созданию лампы оказался чрезвычайно сложным. И сегодня разработка передовых технологий остается дорогостоящим, длительным и ресурсоемким процессом, требующим значительных политических и психологических затрат. Из-за высокой неопределенности результатов исследование ключевых рубежей – космоса, океанских глубин, земных недр – остается прерогативой крупнейших корпораций и богатейших государств.

Именно высокие риски придают открытиям особую ценность, возводя их в ранг выдающихся достижений.

Физик Джон фон Нейман, которого позже назовут одним из величайших умов XX века, признанный изданием Financial Times «человеком столетия», олицетворял веру своей эпохи в способность разума «покорить физический мир»[28]28
  Peter Martin. Von Neumann: Architect of the Computer Age. Financial Times, Dec. 24, 1999.


[Закрыть]. С невероятной энергией он работал над математической теорией, созданием атомной бомбы и – что особенно важно – разработкой компьютера. Это последнее великое изобретение XX века, одно из тех, которые создавались еще преимущественно индивидуальными усилиями.

С такими титанами мысли, как фон Нейман, человечество, вероятно, достигло пределов возможностей не усиленного технологиями интеллекта. Универсальность талантов – явление исключительной редкости, ведь овладение даже одной дисциплиной требует колоссального времени. Когда потенциальный полимат достигает мастерства в какой-то области, у него обычно не остается ресурсов для других. Сегодня инновации чаще рождаются в командах, чем в сознании отдельных гениев-универсалов.

Однако интеграция знаний множества специалистов остается сложной задачей. Даже среди выдающихся интеллектуалов – а возможно, особенно среди них – избыток участников может препятствовать эффективному обмену идеями.

ИИ, в отличие от человека, становится идеальным полиматом. В исследовании границ познания он анализирует и генерирует огромные массивы данных с недоступной человеку скоростью, выявляя закономерности в бесчисленных измерениях и открывая неожиданные взаимосвязи. Как отметил социобиолог Э.О. Уилсон, ИИ способен объединить дисциплины в новое «единство знаний»[29]29
  См.: Edward O. Wilson. Consilience: The Unity of Knowledge. New York: Vintage Books, 1998, p. 326.


[Закрыть].

Подобно тому как достижения энциклопедистов Просвещения основывались на междисциплинарных связях, современный прогресс в машинном обучении стал возможен благодаря огромным массивам данных – коллективному интеллекту человечества, – которые ИИ делает доступными и применимыми.

Развивая эту аналогию, стоит отметить: неудивительно, что последние достижения в области ИИ основаны не на единой универсальной программе, а на интеграции множества специализированных алгоритмов – так называемой «смеси экспертов»[30]30
  «Смесь экспертов» (Mixture of Experts, MoE) – подход в машинном обучении, где вместо одной универсальной модели используется несколько специализированных моделей («экспертов»), каждая из которых решает определенные задачи лучше других. – Примеч. ред.


[Закрыть]. Здесь проявляется принцип коллективного взаимодействия.

До сих пор масштабы научных исследований ограничивались количеством и способностями людей на переднем крае науки. За всю историю человечество вырастило лишь несколько тысяч первопроходцев и еще меньше подлинных универсалов. ИИ кардинально меняет правила игры как в изучении физического мира, так и в интеллектуальных поисках. Лишенный страха и сомнений, ИИ неуклонно движется к новым рубежам – туда, куда мы его направляем. Более того, ИИ, одинаково эффективный в исследовании масштабов космических далей и клеточных структур, не знает субъективности, физических ограничений и эмоциональных барьеров. При этом машины не требуют человеческих жертв – им достаточно лишь вычислительных ресурсов, которые мы готовы выделить.

В будущем уровень развития общества перестанет соотноситься с количеством гениев, которых оно способно объединить, чтобы поддерживать хрупкий механизм научного прогресса. Потенциал человечества больше не будет зависеть от числа новых магелланов или тесл. Сильнейшей нацией станет не та, что воспитала больше всего эйнштейнов и оппенгеймеров, а та, что овладела искусством создания и применения ИИ. Это меняет саму систему измерения национальной мощи, которая эволюционировала от территорий к ресурсам, затем к капиталу, потом к человеческому потенциалу – а теперь, возможно, к вычислительной мощности.

Более того, самообучающаяся машина неизбежно станет машиной, способной к самосовершенствованию. И последний вопрос: не окажется ли, что последнее изобретение ученых-универсалов – вычислительные технологии, расширившие возможности человеческого разума и через десятилетия приведшие к революции ИИ – в конечном счете заменит своих создателей?

Третий век открытий

С позиции ИИ все накопленные человечеством знания – словно архипелаг вулканических островов, разбросанных по бескрайнему океану. В центре каждого острова на этой воображаемой карте возвышается вулкан. По мере того как взгляд зрителя скользит вниз, к морю, очертания становятся менее четкими, границы – более размытыми, пока не растворятся в плавной береговой линии[31]31
  «Остров знаний окружен бескрайним океаном – неисследованным океаном неизвестного, где скрыты бесчисленные манящие тайны» – см.: Marcelo Gleiser. The Island of Knowledge: The Limits of Science and the Search for Meaning. New York: PublicAffairs, 2015, p. 8.


[Закрыть].

Представим, что для нашей мыслительной задачи из земных океанов откачали значительную часть воды. Тогда перед нами откроется грандиозный подводный ландшафт, прежде скрытый от человеческого глаза. Острова перестанут казаться изолированными участками суши, дрейфующими в океане, – в действительности это вершины гигантских подводных гор или вулканов, которые, поднимаясь со дна сквозь толщу вод, лишь слегка выступают над поверхностью.

И если каждый остров символизирует отдельную область человеческого знания, то вода между ними – это недостающие связи, которые необходимо обнаружить для целостного понимания Вселенной. Хотя мы уверенно исследуем ближайшую реальность, нам практически неизвестно, что скрывается за ее видимыми границами. ИИ способен изменить эту ситуацию.

Возьмем физику – квинтэссенцию научного знания. Если Исаак Ньютон объединил законы небесной и земной механики, а Майкл Фарадей и Джеймс Клерк Максвелл – электричество, магнетизм и оптику, то поиски «теории всего», которая примирила бы две фундаментальные, но пока несовместимые теории, объясняющие наше существование с противоположных концов реальности, продолжаются и по сей день. Речь идет об общей теории относительности, описывающей макромир и гравитационное взаимодействие, и квантовой механике, управляющей законами микромира[32]32
  Объединение этих концепций остается одной из величайших нерешенных задач современной физики. – Примеч. ред.


[Закрыть].

ИИ может внести порядок в кажущуюся разобщенность наших знаний, выявляя связи между генетикой, лингвистикой, космологией и психологией подобно тому, как архипелаг имеет общее основание. Он способен даже преодолевать разрывы между несовместимыми на первый взгляд интеллектуальными традициями или системами убеждений.

Во многих дисциплинах мы выделили широкий спектр потенциальных истин, но многие из них вряд ли подтвердятся. На карте знаний эти гипотезы подобны точкам у береговой линии – не полное неведение, но и не окончательная истина. Направляя ИИ к таким пограничным областям, мы можем с максимальной точностью определить наиболее перспективные пути исследования. Перебирая, тестируя, анализируя и снова выбирая в быстрой последовательности ИИ способен оценить миллионы возможных решений. Именно этот метод (который мы подробнее рассмотрим в главе 5) позволил DeepMind от Google не только освоить древнюю китайскую настольную игру го на человеческом уровне, но и в той мере, в которой машина смогла передать свое понимание людям расширить наши представления об этой игре. В отличие от ранних шахматных программ, полагавшихся на метод «грубой силы»[33]33
  Метод «грубой силы» (brute force) – предполагает полный перебор всех возможных вариантов, что крайне ресурсоемко. В шахматах такой подход еще применим, но для сложных игр вроде го он неэффективен из-за астрономического числа комбинаций. AlphaGo преодолела это ограничение благодаря машинному обучению, что позволило ей выработать стратегическое мышление и способность к абстракциям. – Примеч. ред.


[Закрыть], AlphaGo, изучив 30 миллионов ходов, продемонстрировала способность к абстрактному мышлению[34]34
  Demis Hassabis. AlphaGo: using machine learning to master the ancient game of Go. The Keyword Google Blog, Jan. 27, 2016.


[Закрыть].

В этом смысле процесс обучения напоминает путь аспиранта-философа: годы интенсивного изучения формируют способность к глубоким рассуждениям. Подобно студенту на защите диссертации, DeepMind «обучилась» выходить за рамки заученного, выбирая в го ходы, которые, по ее оценкам, неизбежно приведут к победе. Более того, иногда модель ИИ выбирала ходы, которые за 4000 лет игры даже не приходили в голову человеку. Это стало возможным потому, что человеческий разум способен оперировать лишь четырьмя независимыми переменными одновременно, тогда как ИИ может обрабатывать бесчисленные вероятностные оценки в многомерном пространстве[35]35
  Видео партии в го Ли Седоля против AlphaGo, игра 2, ход 37, доступны в интернете. Дополнительно см.: Cade Metz. In Two Moves, AlphaGo and Lee Sedol Redefined the Future. WIRED, March 16, 2016; Graeme S. Halford et al. How Many Variables Can Humans Process? Psychological Science 16, no. 1 (2005), p. 70–76.


[Закрыть]. Так ИИ получил доступ к принципиально новым идеям и впервые сделал их частью человеческого опыта.

Когда пользователь задает вопрос модели ИИ – например, вводя вопрос в ChatGPT, – он просит не просто найти информацию, как это делают традиционные поисковые системы, а синтезировать множество данных и на их основе сделать вывод. Работая в многомерном пространстве, система создает сложные представления информации, учитывая взаимосвязи внутри и между различными областями знаний. На основе этих сетевых структур она формулирует ответы.

Именно здесь проявляется удивительная способность ИИ: скорость и мощь LLM[36]36
  LLM, Large Language Models (Большие языковые модели) – алгоритмы ИИ для обработки естественного языка; модели, предварительно обученные на огромных объемах текстовых данных. Cпособны быстро обрабатывать запросы, синтезировать информацию и генерировать осмысленные ответы, что делает их мощным инструментом для решения сложных задач. – Примеч. ред.


[Закрыть], освоивших колоссальные объемы данных. Поскольку точность ответов влияет на наши представления об истине, такие модели создают все более детальную «карту глубин» наших знаний.

ИИ, скорее всего, будет накапливать новые данные не только быстро, но и таким образом, что это откроет исследовательские перспективы. Играя в го, AlphaGo часто выбирала необычно открытые позиции. Некоторые модели ИИ, вероятно, научились предпочитать области с множеством вариантов, что позволяет гибко исследовать новые возможности.

Человечеству может быть трудно адаптироваться к этому новому способу познания, ведь нам пока неясно, будет ли этот процесс соответствовать нашему восприятию реальности. Возможно, нам потребуются инструменты, чтобы успевать за ИИ и направлять его. Или же мы создадим технологии, с помощью которых – неторопливо, как мы привыкли, – будем «перелопачивать грунт на дне того самого океана», тем самым расширяя наши скромные возможности познания. А может, решим вообще не выходить за пределы знакомого мира.

Существует и риск некорректного управления ИИ, который может накапливать знания разрушительными методами. Его способы открытий могут быть столь же мощными и хаотичными, как вулканические извержения, когда-то формировавшие наш мир. Словно новое извержение, ИИ способен разрушить старые представления, одновременно расширяя острова знаний. Он может даже сдвигать тектонические плиты на дне «океана», поднимая новые горы познания. Но поскольку эти знания будут оторваны от нашего опыта, они могут вызвать когнитивные кризисы, ведущие к более полному – хотя и не всегда желательному – пониманию реальности.

С другой стороны, если развитие ИИ будет соответствовать нашим целям, оно, подобно совершенствованию вычислительной техники, станет миссией, облегчающей все остальные задачи человека. Это возведет ИИ в ранг главной – или равной нам – силы во Вселенной, определяющей большинство значимых открытий следующего века. Оглядываясь назад, мы, возможно, осознаем, как мал был остров, который мы возделывали тысячелетиями, по сравнению с подводными рифами возможностей, скрытыми во тьме неведомого.