На конференции Google I/O состоялась знаковая беседа между сооснователем Axios Майком Алленом и сэром Демисом Хассабисом — главой Google DeepMind и лауреатом Нобелевской премии по химии. В центре обсуждения оказались не только технические достижения вроде AlphaFold и Gemini, но и глубокие философские вопросы о будущем человечества в эпоху приближающегося сильного искусственного интеллекта (AGI).
🏔️ У подножия сингулярности: когда наступит эра AGI 1:10
Демис Хассабис подтвердил свой тезис о том, что человечество сейчас находится в «предгорьях сингулярности» . По его мнению, полноценная версия AGI (сильного искусственного интеллекта) появится уже в ближайшие несколько лет. Хассабис описывает сингулярность как эпоху, которую невозможно предсказать, поскольку появление AGI станет самым важным изобретением в истории, трансформирующим все аспекты жизни .
В качестве временного горизонта Хассабис называет 2030 год плюс-минус один год — то есть период с 2029 по 2031 год . При этом он подчеркивает, что прогресс будет ощущаться не как мгновенная вспышка, а как быстрое, но постепенное улучшение систем.
Для определения достижения AGI Хассабис предлагает использовать «тест Эйнштейна»:
- Способна ли модель, имея доступ к знаниям уровня 1901 года, самостоятельно прийти к открытиям масштаба теории относительности, сделанным Эйнштейном в 1905 году?
- Текущие системы, по признанию главы DeepMind, на это пока не способны .
- Ключевым маркером станет способность ИИ к творческим прыжкам и инсайтам, которые пока остаются прерогативой человеческого разума .
🏁 Гонка вооружений: почему Google рассчитывает на победу 6:15
Обсуждая «возвращение формы» Google и лидерство в AI-гонке, Хассабис отметил, что сейчас наблюдается самая свирепая конкуренция в истории технологий . Однако преимущество Google, по его словам, заключается в уникальной вертикальной интеграции — от производства собственных чипов и дата-центров до владения облачной инфраструктурой и продуктами с миллиардной аудиторией .
Ключевые факторы успеха Google, по мнению Хассабиса:
- Инновационная емкость: DeepMind всегда вел более широкие исследования, чем другие лаборатории, что позволяет им не просто копировать, а изобретать новые прорывные архитектуры .
- Эффективность моделей: Разработка моделей семейства Flash и Pro, которые сочетают мощность с экономичностью, критически важна для обслуживания миллиардов пользователей .
- Масштаб внедрения: Приложение Gemini уже достигло 900 миллионов активных пользователей в месяц .
- AI-первенство в поиске: Внедрение режима AI Overview в поиске радикально меняет способ получения информации .
Хассабис полагает, что в финале гонки останется лишь несколько крупных игроков, учитывая невероятную сложность и стоимость технологий .
⚡️ Сто промышленных революций за десять лет 11:14
Отвечая на вопросы о негативном восприятии ИИ в обществе, Хассабис признал масштаб грядущих перемен. По его оценке, ИИ по степени влияния будет в 10 раз превосходить промышленную революцию и при этом развиваться в 10 раз быстрее .
- «Это можно представить как сто промышленных революций, упакованных в одно десятилетие», — утверждает гость .
- Несмотря на неопределенность на рынке труда, Хассабис настроен оптимистично: он считает, что ИИ демократизирует возможности .
- Технология позволит одному талантливому подростку в гараже создавать продукты, для которых раньше требовалась команда из 50 экспертов .
Собеседники сошлись во мнении, что индустрия должна наглядно демонстрировать пользу ИИ, чтобы снизить общественную тревогу. Хассабис называет себя «осторожным оптимистом»: он верит в потенциал тысячелетнего процветания человечества, но подчеркивает необходимость ответственного подхода к безопасности .
🧪 AI в науке: проект AlphaFold и спасение жизней 16:00
Особое внимание в дискуссии было уделено документальному фильму «The Thinking Game», который снимался в офисах DeepMind в течение пяти лет . В показанном фрагменте Хассабис принимает мгновенное решение: вместо создания платного сервиса для ученых, DeepMind должна просто «свернуть» все известные науке белки (более 200 миллионов структур) и выложить их в открытый доступ бесплатно .
Это решение привело к созданию базы данных AlphaFold, которая стала революцией в биологии:
- Раньше определение структуры одного белка занимало годы работы аспиранта в лаборатории.
- AlphaFold предсказывает структуру белка за считанные секунды .
- Доступ к базе получили исследователи со всего мира, что ускорило разработку лекарств от малярии и других болезней .
Хассабис убежден, что улучшение здоровья человека — это высшая цель использования ИИ. Через компанию Isomorphic Labs DeepMind уже применяет эти технологии для поиска новых лекарственных соединений .
🤖 Будущее: агенты, робототехника и самообучение 21:46
Глава DeepMind выделил несколько ключевых направлений, за которыми стоит следить в 2026–2027 годах:
Эра агентов
Мы переходим от чат-ботов к «агентическим системам», которые могут самостоятельно выполнять сложные административные задачи, писать код и планировать действия на длительный срок . Хассабис надеется, что это вернет людям время для творчества и общения с близкими .
Самосовершенствование моделей
Разработчики работают над системами, способными обучаться на собственных результатах. Это особенно эффективно в математике и программировании, где результат можно верифицировать автоматически, создавая бесконечный поток синтетических данных для обучения .
Робототехника и симуляции
Хассабис видит огромный потенциал в использовании ИИ для физического мира. Например, модель Gemini уже применяется в робототехнике . Использование симуляций позволяет тренировать системы (например, беспилотные автомобили Waymo) в экстремальных ситуациях, которые редко встречаются в реальности: лесные пожары вокруг дороги или самолет, совершивший экстренную посадку на шоссе .
🧭 Личный путь: от шахматного вундеркинда до Нобелевского лауреата 33:02
Вспоминая начало своего пути, Хассабис рассказал, что всегда был одержим большими вопросами: природой реальности, времени и сознания .
- В школе он предпочитал физику, но, читая биографии Эйнштейна и Фейнмана, пришел к выводу, что человеческий разум достиг предела понимания сложных систем .
- Ему нужен был новый инструмент — «усилитель интеллекта».
- На его мировоззрение повлияли научная фантастика (Азимов, Иэн Бэнкс) и книга Дугласа Хофштадтера «Гёдель, Эшер, Бах» .
Хассабис дал важный совет молодым разработчикам и предпринимателям Кремниевой долины: не путать скорость с направлением. «Вы можете бежать со скоростью 100 миль в час, но если вы бежите в неверном направлении — это хуже, чем стоять на месте», — утверждает он . По мнению Хассабиса, для настоящих прорывов в DeepTech нужны моменты тишины и глубоких размышлений, а не только лихорадочная спешка .
