# Йосси Матиас о будущем Google: «Золотой век исследований и конец эпохи невозможного» Источник: https://www.youtube.com/watch?v=ggPWZ34gGaY Канал: Google Research Опубликовано: 18.09.2026 --- В первом эпизоде подкаста *The Google Research Podcast* ведущая Синейд Бовелл встретилась с Йосси Матиасом, вице-президентом Google и генеральным менеджером Google Research. Матиас, стоявший у истоков таких технологий, как автозаполнение в поиске и Google Trends, рассказал о том, как его подразделение превращает научную фантастику в повседневные инструменты. Главная мысль беседы: мы вступили в «золотой век исследований», когда путь от глубокой теории до реального продукта сократился с десятилетий до месяцев, а искусственный интеллект перестал быть просто инструментом и стал полноценным ускорителем самой науки. ## 🌟 Золотой век исследований и «Магический цикл» [[JUMP:01:17]] Йосси Матиас утверждает, что сегодня человечество переживает уникальный период, который он называет «Золотым веком исследований» [01:31]. В отличие от прошлых эпох, сейчас ученые могут не просто воображать будущее, но и воплощать его в жизнь с беспрецедентной скоростью. В Google Research этот процесс описывают как «магический цикл»: постановка проблемы, научный прорыв, применение в реальности, выявление новых ограничений и повторение цикла [41:34]. По словам гостя, работа Google Research строится на нескольких ключевых принципах: * **Решение невозможного:** Подразделение берется за задачи, которые экспертное сообщество считает неразрешимыми (например, глобальное предсказание наводнений) [01:56]. * **Широта охвата:** Исследования варьируются от квантовых вычислений до клеточной биологии и климатических моделей [02:53]. * **Опережающее мышление:** Матиас подчеркивает, что важно не экстраполировать прошлое, а предугадывать, какие технологии станут возможными через 3–9 месяцев или несколько лет [03:47]. ## 💨 Ambient Intelligence: ИИ, который мы перестанем замечать [[JUMP:06:17]] Одним из главных трендов будущего Йосси Матиас называет **Ambient Intelligence** (фоновый или «окружающий» интеллект). Это состояние технологии, при котором ИИ становится настолько эффективным и повсеместным, что пользователи перестают его замечать и принимают как должное, подобно электричеству или водопроводу [06:15]. Матиас ссылается на закон Артура Кларка: любая достаточно продвинутая технология неотличима от магии. Однако, по его мнению, как только мы привыкаем к «магии», она становится повседневностью. В качестве примера он приводит технологию Google Duplex, которая еще восемь лет назад казалась радикальной, а сегодня совершила более триллиона звонков в бизнес-структуры для уточнения рабочих часов, став для пользователей обычным фоновым процессом [05:21]. ## 🎨 Generative UI: Интерфейсы, созданные специально для вас [[JUMP:07:56]] В феврале команда Google Research опубликовала работу о **Generative UI** (генеративном пользовательском интерфейсе). Это парадигмальный сдвиг в том, как мы взаимодействуем с информацией [07:21]. Вместо статических кнопок и списков ИИ будет создавать интерфейс «на лету», исходя из контекста пользователя и его предпочтений [08:15]: * Если ребенок спрашивает о квадратных уравнениях, ИИ может сгенерировать симуляцию баскетбольного броска, чтобы показать траекторию мяча [08:54]. * Если пользователь ищет ресторан, интерфейс может подстроиться под него: любитель визуализации увидит галерею блюд, а гурман — подробное текстовое меню [09:34]. * В образовании это позволит создавать «живые» учебники, которые адаптируют примеры под интересы ученика (например, объяснение гравитации через футбол) [10:55]. ## 🧪 AI Co-Scientist: «Эрудит в вашем кармане» [[JUMP:18:20]] Одним из самых амбициозных проектов Google является **AI Co-Scientist** — мультиагентная система, способная ускорять научные открытия [19:34]. Система действует как высококвалифицированный коллега-полимат: она анализирует всю доступную литературу, генерирует гипотезы, ранжирует их и предлагает ученым пути проверки. Матиас привел примеры эффективности системы: 1. **Инфекции и антибиотики:** Гипотеза, на поиск которой у партнеров из Imperial College ушли годы, была предложена системой за три дня [20:13]. 2. **Медицина:** Успешная работа над гипотезами в области фиброза печени и перепрофилирования лекарств совместно со Стэнфордом [20:26]. 3. **Демократизация науки:** Матиас считает, что теперь каждый младший научный сотрудник или студент получит возможности, которые раньше были только у руководителей крупных лабораторий — собственную виртуальную исследовательскую фабрику [21:47]. Другой инструмент, **Empirical Research Assistance**, помогает ученым в прикладных задачах: от поиска данных до написания кода для моделей, что раньше требовало найма отдельных специалистов по Data Science [22:31]. ## 🏗️ Ученый как архитектор: Преодоление кадрового разрыва [[JUMP:26:11]] С развитием ИИ-инструментов меняется роль самого человека. Йосси Матиас утверждает, что ученый теперь должен стать **архитектором** [26:13]. Поскольку ИИ берет на себя рутинные задачи (поиск литературы, базовое моделирование), на первый план выходят навыки постановки правильных вопросов и критического суждения о результатах [28:12]. Матиас сравнивает это с появлением Google и Википедии: когда-то боялись, что дети перестанут учиться, потому что им не нужно ходить в библиотеку за фактами. На деле общество просто повысило планку ожиданий [31:02]. Теперь от молодых ученых потребуется быстрее развивать интуицию и навыки междисциплинарного анализа, так как ИИ позволяет связывать знания из физики, биологии и химии бесшовным образом [33:26]. ## 🌍 Earth AI и борьба с кризисами [[JUMP:46:10]] Google Research активно развивает направление **Crisis Resilience**. Главная цель — сделать так, чтобы никто не был застигнут врасплох стихийным бедствием [46:20]. * **Наводнения:** Система прогнозирования теперь работает в 150 странах, охватывая 2 миллиарда человек и давая прогноз за 7 дней до события [41:07]. * **Технология Groundsource:** Чтобы решить проблему внезапных (флеш) наводнений, Google использовал Gemini для анализа новостей за последние 20 лет на разных языках, создав базу из 2,6 млн событий для обучения моделей [43:42]. * **Wildfire Detection:** Проект FireSat планирует вывести на орбиту более 50 спутников, которые позволят обнаруживать лесные пожары размером с небольшую комнату в любой точке планеты каждые 20 минут [45:40]. * **Earth AI:** Это платформа «планетарного интеллекта», где агентный слой ИИ позволяет задавать вопросы о движении населения, уязвимости сообществ и распространении болезней (например, холеры или Эболы) [47:39]. ## 🏥 Здравоохранение: От диагностики к персональным помощникам [[JUMP:51:03]] В медицине Google прошел путь от ранних исследований диабетической ретинопатии (уже проведено более 1 млн скринингов в Индии и Таиланде [55:11]) до создания специализированных моделей. * **Med-Gemini:** Модель достигла экспертного уровня (91% при мультимодальном подходе) в тестах, аналогичных медицинским экзаменам в США [51:48]. * **Открытость:** Google выпустил MedGemma — открытую версию медицинской модели, которую уже скачали более 5 миллионов раз для создания тысяч приложений [52:42]. * **Реальный пример:** В Уганде медработник использовал приложение на базе MedGemma без доступа к интернету, чтобы получить совет при сложных родах, что помогло спасти мать и ребенка [53:36]. ## 💻 Квантовые вычисления и чип Willow [[JUMP:1:00:43]] Матиас коснулся темы квантового превосходства, отметив недавний прорыв с чипом **Willow**. Главным достижением стало решение проблемы коррекции ошибок: система становится более надежной по мере увеличения масштаба, что ранее считалось труднодостижимым [1:01:31]. Квантовые компьютеры уже показывают преимущество в специфических алгоритмах: например, задача, которая решалась бы на классическом компьютере 10 в 25-й степени лет, выполняется значительно быстрее [1:03:03]. Матиас уверен, что в ближайшие несколько лет мы вплотную приблизимся к практическому применению квантовых вычислений, что даст новый мощный импульс для ИИ, особенно в области дизайна молекул и новых материалов [1:04:34].