# Сергей Брин и Демис Хассабис: догонит ли ИИ интеллект Эйнштейна к 2030 году?

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=M2ZtBQI2-GY
Канал: Alex Kantrowitz
Опубликовано: 21.05.2025

---

В рамках конференции Google I/O состоялась знаковая встреча: генеральный директор Google DeepMind Демис Хассабис и сооснователь Google Сергей Брин обсудили будущее искусственного интеллекта с ведущим Алексом Кантровицем. Дискуссия охватила темы от эффективности масштабирования моделей до философских вопросов о природе нашей реальности, при этом спикеры разошлись в прогнозах относительно точных сроков появления AGI.

## 🚀 Предел возможностей: масштаб против алгоритмов
[[JUMP:00:39]]

Один из главных вопросов современной индустрии ИИ — достигли ли существующие методы обучения своего потолка. Демис Хассабис утверждает, что прогресс продолжается экспоненциально, однако для достижения полноценного общего искусственного интеллекта (AGI) потребуется еще «один или два фундаментальных прорыва» [01:06]. Он подчеркивает, что компания не просто эксплуатирует старые наработки, но и постоянно внедряет новые архитектурные решения.

В споре о том, что важнее — количество вычислительных мощностей или изящество кода — участники сошлись на необходимости гибридного подхода:

*   **Сергей Брин** полагает, что в долгосрочной перспективе алгоритмические улучшения окажутся более значимыми, чем простое наращивание чипов [02:36]. В качестве примера он привел решение задачи N тел (симуляция гравитационных тел), где прогресс в алгоритмах исторически опережал закон Мура.
*   **Демис Хассабис** отметил, что Google DeepMind придерживается стратегии «масштабирования проверенных техник при одновременном поиске инноваций», которые могут дать десятикратный скачок эффективности уже через год [01:57].

По словам Хассабиса, потребность в огромных дата-центрах обусловлена не только обучением, но и «инференс-вычислениями» (работой моделей в реальном времени). Новая парадигма требует от модели «задумываться» перед ответом, что потребляет значительные ресурсы [03:43].

## 🧠 Парадигма «глубокого мышления» и AlphaEvolve
[[JUMP:06:00]]

Google представила концепцию DeepThink (на базе Gemini 2.5 Pro) — систему, которая тратит больше времени на рассуждения перед выдачей результата [03:43]. Хассабис проводит параллель с AlphaGo: если системе дать возможность «подумать», её уровень игры возрастает с мастерского до недосягаемого для чемпионов мира, добавляя около 600 пунктов к рейтингу Эло [04:47].

Развитие систем идет по пути самосовершенствования. Хассабис упомянул проект **AlphaEvolve**, в котором ИИ помогает проектировать более эффективные алгоритмы обучения для других нейросетей [14:00].

*   **Цель:** создать цикл самообучения (self-improvement loop), который может ускорить развитие отрасли.
*   **Ограничение:** пока такие системы успешно работают в закрытых доменах вроде игр, но реальный мир гораздо хаотичнее [15:06].

## 🕒 Что такое AGI и когда его ждать?
[[JUMP:08:00]]

Спикеры попытались дать определение AGI, так как термин стал слишком размытым [08:33]. Хассабис предложил разделять «типичный человеческий интеллект» и «теоретический AGI».

1.  **Консистентность:** современный чат-бот ошибается в школьной математике уже через пару минут общения. Настоящий AGI должен быть настолько стабилен, что эксперты будут искать в нём изъян месяцами [10:43].
2.  **Творческий масштаб:** система должна быть способна на достижения уровня Эйнштейна, Моцарта или Кюри в рамках одной архитектуры [10:04].

В финальном блиц-опросе ведущий спросил, появится ли AGI до или после 2030 года:

*   **Сергей Брин:** «До» [26:09]. Брин в шутку добавил, что Gemini должна стать первым в мире AGI и он «ждёт поставку к следующей неделе» [25:57].
*   **Демис Хассабис:** «Сразу после» [26:15]. Он предпочитает более осторожный прогноз в 5–10 лет для научных исследований безопасности таких систем.

По мнению Сергея Брина, вероятность того, что только одна компания захватит лидерство в AGI, невелика — индустрия движется рывками, постоянно «перепрыгивая» достижения конкурентов [11:50].

## 👓 Возвращение Сергея Брина и Project Astra
[[JUMP:13:30]]

Сергей Брин признался, что вернулся к активной работе в Google, потому что сейчас — «самое уникальное время для компьютерного специалиста» [15:33]. Он буквально «мучает» команду Хассабиса, ежедневно находясь в офисе и вникая в мельчайшие технические детали пре-трейнинга моделей Gemini [17:12].

Особое внимание уделили визуальным агентам (Project Astra). В отличие от конкурентов, делающих упор на голос, Google фокусируется на камере. Хассабис считает, что ИИ должен видеть мир глазами пользователя, чтобы быть по-настоящему полезным [18:41].
Уроки Google Glass:

*   Брин признал, что совершил много ошибок с первой версией Glass: от цен до цепочек поставок [20:31].
*   Сегодня он уверен, что форм-фактор очков станет идеальным для «универсального ИИ-помощника», который является «киллер-фичей» для носимых устройств [22:13].

## 🎥 Видеогенерация и угроза «коллапса моделей»
[[JUMP:21:30]]

С появлением мощных генераторов видео (модель Veo) возник риск, что интернет заполнится контентом, созданным ИИ, и последующее обучение на этих данных приведет к деградации («коллапсу») будущих моделей. Хассабис не считает это критической проблемой [23:08].

*   **SynthID:** Google внедряет невидимые водяные знаки во все свои изображения и видео, что позволяет фильтровать синтетические данные при сборе обучающих выборок [23:21].
*   **Позитивный пример:** при создании AlphaFold данных из реального мира не хватало, поэтому ученые использовали самые качественные предсказания модели для дообучения системы [24:26].

## 🌌 Живем ли мы в симуляции?
[[JUMP:26:30]]

В завершение встречи спикеры коснулись теории симуляции. Демис Хассабис отметил, что, хотя он не верит в «игру», управляемую кем-то, он считает Вселенную вычислительной по своей природе: «В основе физики лежит информационная теория» [27:40].

Сергей Брин предложил логический парадокс: если мы в симуляции, то те, кто её создал, тоже могут быть в симуляции, и так до бесконечности [28:33]. Он полагает, что попытка представить создателей симуляции как неких «сознательных существ с желаниями» — это слишком антропоцентричный и, вероятно, ошибочный взгляд [28:59].