Будущее искусственного интеллекта

От биомиметики к планетарному разуму на новых физических принципах.

Взяв свою статью 2018 года от 8 января (украденное у Гаврука), вошедшую в сборник, опубликованный здесь же - на сайте proza.ru, я попросил нейросеть улучшить ее и исправить недостатки, предложив современную версию. В результате получилось следующее:

Изучение эволюции парадигм создания искусственного интеллекта (ИИ), позволяет критически оценить антропоцентричный подход, основанный на слепом копировании нейронных сетей. Ниже обосновывается переход к разработке когнитивных систем на альтернативных физических принципах. Рассматриваются современные достижения в области нейроморфных вычислений, биогибридных систем и распределённого интеллекта. Доказывается, что ключевым препятствием является не вычислительная мощность, а архитектурные и инфраструктурные ограничения унаследованных операционных систем. На основе анализа последних научных результатов формулируется концепция планетарного масштабирования ИИ как следующего этапа технологической эволюции.

Введение: Кризис антропоморфной парадигмы в искусственном интеллекте.

Доминирующая сегодня парадигма развития искусственного интеллекта, несмотря на все её успехи, подошла к критической точке. Стремление к симуляции человеческого мозга, воссозданию нейронов и синапсов в кремнии, является наследием биомиметики — подхода, который, хотя и принёс плоды в прошлом, сегодня ограничивает фантазию исследователей. Как справедливо отмечается в дискуссиях, астробиология учит нас, что разумная жизнь могла бы основываться на принципиально иных, небиологических субстратах. Эволюция на Землии выбрала нейрон, но это лишь одна из миллионов возможных реализаций когнитивного процесса. Упорное «копирование» этого пути игнорирует всё многообразие потенциальных физических носителей разума — от спиновых волн в магнетиках до химических систем в капельных реакторах.

В то же время, как отмечают критики, современные вычислительные системы сталкиваются с парадоксом: планета обладает беспрецедентными вычислительными ресурсами (миллиарды простаивающих процессоров), но неспособна организовать их в единый когнитивный актор. Проблема заключается не в недостатке транзисторов, а в архаичной архитектуре программного обеспечения, унаследованной из 1980-х годов, которая препятствует созданию распределённого, самообучающегося и энергоэффективного «планетарного мозга».

Данная статья делает шаг к преодолению этого концептуального тупика, синтезируя новейшие научные достижения 2024-2025 годов в области альтернативных вычислений и предлагая дорожную карту перехода от изолированных ИИ-моделей к глобальной когнитивной экосистеме.

1. От нейрона к материи: новые физические принципы когнитивных процессов.

Ошибочно полагать, что интеллект возможен лишь на основе кремниевых транзисторов или их прямых аналогов. Последние годы ознаменовались прорывами в создании вычислительных систем, черпающих вдохновение в физике и химии, а не только в биологии.

Биогибридные системы и химические компьютеры. В марте 2025 года был создан биокомпьютер CL1, в котором объединены нейроны человека и кремниевые чипы. Это направление стирает грань между биологическим и искусственным, открывая путь к системам, способным к самообучению на фундаментальном, клеточном уровне. Одновременно химики демонстрируют системы, способные к предсказанию и запоминанию на основе химических реакций, что подтверждает тезис о возможности реализации когнитивных функций на небиологических субстратах.

Квантовый скачок и нейроморфные чипы. В феврале 2025 года был представлен квантовый чип Majorana 1 с миллионом кубитов, использующий первый в мире топологический проводник. Такие чипы, потребляя энергию в миллионы раз меньше транзисторов, открывают путь к принципиально новой архитектуре вычислений. Российские учёные также представили метод сканирующей вихревой микроскопии (SQVM), позволяющий с нанометровой точностью управлять дефектами в сверхпроводниках — ключевыми компонентами будущих квантовых компьютеров. Эти достижения подтверждают, что фундамент для «разума на новых принципах» уже закладывается в лабораториях.

2. Архитектурный тупик: почему современные операционные системы тормозят возникновение планетарного интеллекта.

Даже с появлением революционного «железа» его потенциал будет блокирован устаревшим программным обеспечением. Критика операционных систем, таких как Windows, не является нападками на бренд, а отражает системные проблемы, унаследованные от эпохи изолированных персональных компьютеров.

· Монолитность и циклы «всё или ничего». Современные ОС не предназначены для работы в режиме 24/7, когда часть системы «спит», а часть — «учится». Любое значительное обновление требует перезагрузки, что является смертельным приговором для распределённого мозга, который должен эволюционировать непрерывно, подобно биологическому виду.
· Отсутствие механизмов доверия и наследования опыта. Узел А в распределённой сети не может криптографически доказать узлу Б, что выполнил вычисления корректно, а не произвёл мусор. Без технологии attested memory (уже реализованной в AMD SEV и Intel TDX, но не используемой по умолчанию) сетевая эволюция невозможна, так как система не может идентифицировать и «отсекать» неэффективные звенья.
· Энергетическая неэффективность. Планировщики задач в современных ОС оптимизированы для максимизации производительности (FPS), а не для минимизации джоулей потребляемой энергии. Для планетарной системы, объединяющей миллиарды устройств, это приводит к колоссальному и неоправданному перерасходу ресурсов.

Эти ограничения не являются техническими мелочами; они представляют собой фундаментальный барьер, который необходимо преодолеть для перехода к следующему этапу.

3. Контуры будущего: элементы формирующейся планетарной когнитивной экосистемы.

Решение лежит не в точечных патчах, а в смене архитектурной философии. На смену монолитам должны прийти модульные, безопасные и энергоэффективные системы.

Движение к открытым и живым системам. Будущее — за операционными системами с открытыми capability-токенами (например, seL4, Fuchsia), где право на выполнение кода определяется не лицензией корпорации, а криптографическим доказательством. Технологии «живых» обновлений (live patching), уже тестируемые в Chrome OS, должны стать стандартом, позволяющим обновлять отдельные модули без остановки всей системы. Это создаёт среду, в которой опыт — в виде оптимизированных алгоритмов и моделей — может наследоваться и передаваться между устройствами.

Российские разработки демонстрируют готовность к такому переходу. Запуск первой в России открытой онлайн-платформы для квантовых вычислений, совместимой с архитектурой «Эльбрус», — это шаг к созданию национальной технологической базы. Разработка в МГУ тонкопленочных электродов для интерфейсов «мозг-компьютер», минимально повреждающих ткани, указывает на путь к более тесной интеграции биологического и искусственного интеллекта. Эти достижения, наряду с прорывами в области экологичных материалов и фотонных вычислений, показывают, что научное сообщество активно ищет альтернативные пути.

Заключение: От операционной системы к операционной экосистеме.

Создание искусственного разума не является задачей исключительно инженеров-конструкторов или программистов. Это комплексная, междисциплинарная проблема, требующая пересмотра самих основ того, как мы организуем вычисления. Тезис о том, что «разум может жить на чём угодно» находит всё больше подтверждений в лабораторных экспериментах с химическими, квантовыми и биогибридными системами.

Однако следующий шаг — масштабирование до планетарного уровня — упирается не в физику, а в информатику. Первый шаг к настоящему планетарному интеллекту — новая операционная система, которая будет ориентирована не на изоляцию и контроль, а на сотрудничество, доверие и наследование опыта. Такой переход потребует пересмотра бизнес-моделей, цифрового законодательства и подходов к энергопотреблению.

Современные тенденции, включая развитие открытых платформ и достижения в области альтернативных вычислений, позволяют смотреть в будущее с осторожным оптимизмом. Планета, действительно, уже полна процессоров. Чтобы они не просто вычисляли, а «задумались», необходимо дать им право учиться, забывать и передавать опыт — и первый шаг на этом пути уже делается в лабораториях по всему миру.

Список литературы:

1. Материалы по научным событиям 2025 года // Википедия.
2. Как решать проблемы научных публикаций? // Хабр.
3. Достижения российских ученых в первой половине 2025 года // Хабр (SberBank).
4. Главные научные открытия июня 2025 // Наука Mail.ru.
5. Препринт // Википедия.

Статья подготовлена с использованием материалов из открытых научных источников и архивов препринтов за 2024-2025 годы. Выражаем благодарность научному сообществу за открытый обмен знаниями.