Смогут ли нейросети заменить человека, доступно ли ИИ творчество и какие риски несет нейрономика — «Комсомолка» поговорила с преподавателем МГУ, журналистом, математиком, популяризатором науки Андреем Коняевым.

Прежде — массовое распространение сотовых телефонов, а затем — их эволюция в смартфоны — изменили мир: общение, общество и людей. Навсегда. Кто-то считает, что развитие искусственного интеллекта станет следующей подобной революцией.

МОЖЕТ ЛИ ИИ ИЗОБРЕТАТЬ

Есть нейросети, которые распознают образы, изображения — таких проектов много (речь не просто о том, чтобы отличать на картинке кошку и автомобиль, а например, показывать камере детали, выпущенные заводом и просить отличить брак от качественного продукта. — Ред.). Ни один из них полноценно не работает, потому что на него нельзя всецело положиться.

При этом сегодня много нейросетей, которые используют рядовые пользователи: в формате продвинутого поисковика-чата, чтобы вдохновиться идеями, нарисовать картинки. Все это работает, но дальше бытового использования практически не выходит.

О том, что нейросети уперлись в потолок, можно сделать вывод и по существующим на их базе продуктам. Сколько из них работают в 100% случаев? Сколько из них можно назвать высококачественными? Нам обещали наушники, которые моментально делают перевод речи собеседника, который говорит на другом языке. Казалось бы: перевод — идеальная задача для нейросети, которая работает на основе базы текстов. Но полноценно такие продукты так и не заработали.

Сможет ли сейчас нейросеть создать столь же новаторскую музыку? Есть сомнения. Мое мнение: существующие сегодня нейросети уже уперлись в потолок. Люди, которые разрабатывают их, будут настаивать: «Происходят прорывы, нейросети все больше подражают мышлению человека, а значит приближают нас к новым открытиям». Но пока результата мы не видим.

Послушайте музыку, которую делают нейросети. У них отлично получаются стандартные мелодии и композиции распространенных музыкальных размеров (его еще называют размером такта музыки. — Ред.). Но есть известная джазовая композиция Take Five американского квартета Дейва Брубека. Она написана в размере 5/4 (пять четвертей, такт можно представить как «раз-два-три — раз-два». — Ред.), и ее появление в 60-е годы было новаторским.

Однако я не верю, что нейросеть может разработать и доказать теорию, которая до нее была недоступна человеку. Ведь их функционал сводится к усреднению, обобщению. Дать такой ответ, который всех устроит и похож на все другие ответы.

Сможет ли нейросеть открывать нечто новое? Чтобы ответить на вопрос, придется сделать много оговорок. Во-первых, что считать новым? Есть кардинально новые вещи, которых ранее не существовало. А есть те, что имели прообраз, сделаны на основе чего-то.

В науке есть теоремы, которые доказали именно последним способом: читал ученый статью, наткнулся в ней на факт и понял, что его можно применить в своем исследовании нового. Такого рода открытия нейросеть делать может и уже делает. Буквально в конце 2025 года была новость: нейросети решили задачу Эрдёша (это сугубо математическая «головоломка», дать ответ на которую пытались последние 50 лет. — Ред.). По этой теме было большое количество литературы, на которую можно было опереться и построить доказательство. Что нейросеть и сделала.

LLM‑моделей мы не можем (Large Language Models, большие языковые модели — это нейросети, обученные на гигантских объемах текстовых данных для понимания, интерпретации и генерации человеческого языка — Ред.). Читая их ответы, погруженные в тему люди часто отмечают ошибки, нестыковки, неверные утверждения.

Сегодня слепо доверять выводам

мы не можем (Large Language Models, большие языковые модели — это нейросети, обученные на гигантских объемах текстовых данных для понимания, интерпретации и генерации человеческого языка — Ред.). Читая их ответы, погруженные в тему люди часто отмечают ошибки, нестыковки, неверные утверждения.

Сегодня слепо доверять выводам LLM-моделей

ЗАМЕНИТ ЛИ ИИ ЧЕЛОВЕКА?

Оптимизм, связанный с нейросетями, сильно переоценен. А значит и страхи, о которых люди фантазируют, переоценены. Часто вспоминают классику кинофантастики — фильм «Терминатор», где ИИ решил уничтожить человечество. Но почему-то зрители забывают, что человек в этом сам виноват: персонажи передали управление оружием в руки «Скайнет» (так назывался ИИ в этой кинофраншизе. — Ред.).

Сегодня программист может попросить нейросеть написать простой код, чтобы не делать этого вручную. Но после человек должен проверить результат, найти ошибки. То есть понять, почему код не работает, как задумано. А для этого нужны в целом знания о конкретном языке программирования.

В тех областях, где используется интеллектуальный труд, существующие модели могут быть полезны, но с большим количеством оговорок. Например, сами по себе нейросети не работают — нужен человек. Как для постановки задач, так и надзора за результатом.

НЕЙРОСЕТИ ДЛЯ ЖИЗНИ

Но во всех этих примерах нейросеть — лишь деталь большого процесса, которая помогает его оптимизировать. Они не делают революцию. Калькулятор и компьютер в свое время ее произвели. В таком же свете пытаются представить нейросети, но сегодня это не так.

Нейросети используют для проектирования компьютерных чипов. Мой отец еще в СССР занимался созданием процессоров. Он вручную размещал транзисторы на плате. Сегодня транзисторы стали гораздо меньше, их стало больше. Уместить их все на чипе вручную очень сложно. А специальная нейросеть с этой задачей справляется.

Другой пример: нейросети для управления беспилотными автомобилями. Они также эффективны.

Нейросети способны снять с человека множество рутинных задач и освободить его время и ресурс для настоящего творчества и открытий. Однако ИИ не стоит переоценивать. Есть удачные примеры специализированных нейросетей — для решения конкретных задач. Им как раз можно доверять, а процент ошибок там исчисляется тысячной долей процента.

В судоходстве в условиях Крайнего Севера нейросети успешно рассчитывают степень промерзания морей и океанов. Потому что мы знаем, как намерзает лед в зависимости от течения, температуры и целого ряда факторов. Загрузив их все в систему, можем не вручную, а с помощью нейросети произвести расчеты.

ИИ В ОБРАЗОВАНИИ

С другой стороны, искусственный интеллект ставит человека перед большим искушением: ты можешь учиться с помощью ИИ или с его же помощью не учиться вовсе. На любой вопрос учителя у тебя уже есть ответ.

К несчастью, огромное количество людей попадет в эту ловушку. В результате нас ждет исчезновение крепких середняков. Тех самых, на которых стоит любой серьезный инженерный проект. Потому что ты не запустишь ракету тремя гениями. Тебе нужно еще три тысячи середняков. Гении от общения с ИИ станут сильнее. Остальные — проиграют.

Популярный аргумент противников новых технологий: современный ребенок не умеет работать паяльником и не понимает, как устроены электросхемы. Мне кажется, что проблема не в человеке и не в образовании, а в том, как устроено современное производство. В детстве папа купил мне первый советский компьютер БК 0001−01. Его надо было подключать к телевизору. Но у него не было для этого готового разъема. Зато прилагалась полная схема. Ты покупаешь разъем, берешь паяльник — и происходит чудо. Это не был компьютер для обучения пайке и сообразительности. Считалось, что каждый может.

В наши дни инструкция от смартфона убеждает не ронять устройство в воду и не заряжать в ванной. Схемы телефона в ней нет. Ведь современные устройства неразборные, а запчасти стоят дороже нового прибора. Так устроена промышленность, так ей удобно. Результат: пространство для инженерного творчества сужается. Никто не задумал его намеренно сузить. Все случилось само собой.

С одной стороны, когда в школу пришли счеты, думали, что дети разучатся считать в столбик. С изобретением шариковых ручек родителей вызывали в школу и доказывали: ваш ребенок испортит почерк, пусть пишет пером. Писать красиво никто не разучился. Ведь для этого достаточно не пером писать, а тренировать навык ручного письма. Никто не разучится считать, если постоянно будет считать.

Сегодня во многих школах учителя факультативно вводят курсы работы с нейросетями. Я был на конференциях педагогов, где рассказывали о таких проектах. И очень важно: учителя преподносят детям нейросети не как готовое решение. Они учат, что нейросеть может ошибаться, учат анализировать ответы, правильно ставить вопросы, чтобы получить более качественный результат.

Нейросети при обучении школьников и студентов — сложная тема. Проблема не в том, что ученики применяют их, чтобы получить готовые ответы на задачу, и тем самым лишаются навыка решения задач. Проблема в другом: дети в принципе не понимают, для чего им учиться. Думают, что все ради оценок, которые важны учителям и родителям, а не ради знаний.

НЕЙРОНОМИКА

Однако среди этих пессимистичных прогнозов есть и хорошие новости. Когда пузырь лопнет, останется большое количество производительных компонентов — видеокарт, оперативной памяти, процессоров. И этим смогут пользоваться рядовые потребители.

Пузырь — это способ быстрого развития экономики. Однако без реального продукта и подтверждения всех гипотез рано или поздно он лопнет. А пока что корпорации бьются над задачей создать полноценный искусственный интеллект (способ мышления которого будет полностью идентичен человеку, а значит он сможет творить, а не просто компилировать информацию). Но что если ИИ будет потреблять так много электроэнергии, что стоимость его работы станет запредельно дорога? И дешевле заплатить за работу человеку, нежели программе.

ИИ не является волшебной палочкой, как думают многие. Однако количество людей, убежденных в неограниченных возможностях нейросетей или убеждающих в этом других, настолько велико, что создает несбыточные ожидания. Все это напоминает пузырь, который однажды может лопнуть. Мы видим, как работают крупнейшие IT-корпорации: дают друг другу заказы на продукты для ИИ, сами их внедряют, сами продают и в общем занимаются переливанием капиталов. Рынок от этого раскачивается, электроника дорожает, а корпорации — зарабатывают.

Поделиться историей