Сколько стоит искусственный интеллект

ДеньгиБизнес

Бесчеловечный бизнес

Сколько стоит искусственный интеллект

Текст: Алексей Алексеев

Фото: Jana Rodenbusch / Reuters

«Машина думать не может». С этими словами, ошибочно приписываемыми Сталину, в наше время не согласится даже младшеклассник, общающийся в смартфоне с чат-ботом. Рынок технологий искусственного интеллекта (ИИ) растет с головокружительной скоростью. Капитализация главных игроков измеряется триллионами долларов, инвестиции в бизнес и контракты лучшим специалистам в этой сфере — сотнями миллионов долларов.

Как родился ИИ

Универсального определения ИИ не существует, но обычно считается, что это способность машины на когнитивные действия, аналогичные тем, которые выполняет человеческий мозг,— рассуждение, обучение и решение проблем. В 1940-е годы британский математик, логик и криптограф Алан Тьюринг разрабатывал концепцию машинного интеллекта. В 1950 году он опубликовал в научном журнале Mind статью «Вычислительные машины и разум». В 1956 году статья была перепечатана в четвертом томе библиотеки математической литературы «Мир математики» Джеймса Ньюмена под более эффектным заголовком «Могут ли машины мыслить?».

В этой статье был сформулирован так называемый тест Тьюринга. Его смысл состоит в том, чтобы определить, способна ли машина мыслить, как человек. В эксперименте три участника: человек, машина и судья. Они общаются вслепую. Судья задает двум остальным участникам вопросы, на которые получает письменные ответы. Задача судьи — определить, кто из собеседников машина. Задача машины — обмануть судью. Если судья не способен отличить ответы машины от ответов человека, это означает, что машина прошла тест Тьюринга. Значит, ее можно считать «разумной».

Во времена Тьюринга электронно-вычислительным машинам (ЭВМ) такая задача была не по плечу. В июне 2024 года Камерон Джонс и Бенджамин Берген с факультета когнитивных наук Калифорнийского университета в Сан-Диего опубликовали статью, в которой сообщалось, что чат-бот ChatGPT-4 успешно прошел тест. «Судьи» принимали нейросеть за человека в 54% случаев. В новой статье тех же исследователей, опубликованной в марте 2025 года, результаты эксперимента были еще более впечатляющими. Более совершенная нейросеть ChatGPT-4.5 Persona смогла обмануть подавляющее большинство «судей». Пятьсот участников эксперимента в 73% случаев принимали ее ответы за ответы человека.

Но вернемся к истории зарождения ИИ. Термину «Искусственный интеллект» (Artificial Intelligence, AI) 31 августа 2025 года исполнилось 70 лет. Термин предложил американский специалист по информатике Джон Маккарти в ходе подготовки Дартмутского семинара. Летом 1956 года в Дартмутском колледже, американском частном исследовательском университете, был проведен двухмесячный семинар, в котором с разной степенью вовлеченности участвовало 20 ученых, интересующихся вопросом «думающих машин». На семинаре были заложены основные направления новой науки — искусственного интеллекта как математической дисциплины.

Центр обработки данных AWS в штате Виргиния. Фото: Nathan Howard / Getty Images

В истории развития искусственного интеллекта выделяют три волны. Каждая волна — всплеск интереса и финансирования, за которыми следовала «зима ИИ», то есть спад интереса и снижение финансирования исследований в этом направлении.

Первая волна — 1950-е и 1960-е годы. В университетах Великобритании и США стали появляться кафедры искусственного интеллекта. В СССР на кафедре вычислительной математики механико-математического факультета МГУ в 1955 году начал работу научно-исследовательский семинар по кибернетике под руководством профессора Алексея Ляпунова.

Одна из главных проблем новой науки, тормозившая ее развитие, состояла в том, что компьютерные мощности не успевали за теоретическими разработками. Человеческие задачи оказывались слишком сложными для компьютеров. Некоторые идеи находили свое воплощение в жизнь много лет спустя. Так, в апреле 2024 года исследователи из четырех американских университетов опубликовали статью, в которой была выдвинута концепция нового типа нейросетей, основанная на теореме Колмогорова—Арнольда (Kolmogorov—Arnold Networks, KAN). Смысл теоремы, которую в начале 1960-х годов доказали советские математики Андрей Колмогоров и Владимир Арнольд, состоит в том, что любую сложную функцию многих переменных можно представить в виде комбинации множества простых функций от одной переменной.

Советский кибернетик Михаил Бонгард в конце 1950-х годов, когда стали доступны электронно-вычислительные машины, начал строить модели мыслительных процессов и одним из первых занялся разработкой программ, предназначенных для распознавания изображений. В 1967 году была опубликована его книга «Проблема узнавания».

Прогресс в развитии ИИ как науки затормозился в 1970-е. На Западе виной тому было несколько провалов, когда практика не подтверждала обещания исследователей. Так, в период холодной войны американское правительство возлагало большие надежды на использование машинного перевода для перевода большого объема информации на русском языке на английский. В совместном эксперименте Джорджтаунского университета и лидера рынка электронно-вычислительных машин той поры компании IBM в 1954 году ЭВМ успешно перевела 60 предложений с русского на английский. Но масштабировать успех не получилось. С большими объемами текстов ЭВМ не справлялась, делая грубые ошибки. Популярная легенда гласит, что евангельскую фразу «Дух бодр, плоть же немощна» машина перевела с русского на английский, а затем обратно так: «Водка хороша, но мясо протухло». Хотя это только байка, но реальных ошибок было много, программа машинного перевода была закрыта.

В 1980-е годы произошел новый небольшой всплеск (даже не волна) интереса к ИИ. Он был связан с ростом популярности экспертных систем — компьютерных систем, имитирующих поведение экспертов в определенной области знаний на основе базы знаний в данной области.

Вторая волна в развитии ИИ поднялась в 1990-е благодаря статистической теории обучения. Это основа машинного обучения на основе статистики и функционального анализа. Машинное обучение — направление в ИИ, основанное на идее о том, что компьютерные системы могут само­стоятельно выполнять задачи, опира­ясь на закономерности и зависимо­сти, выведенные из данных, учить­ся на данных, а не просто выполнять программу. То есть развиваться при минимальном вмешательстве челове­ка. Второй волне в ИИ способствовали рост вычислительных мощностей при одновременном снижении их стоимо­сти, беспрецедентно большие масси­вы информации (Big Data) и совершен­ствование алгоритмов, используемых компьютерными системами.

Среди знаковых достижений перио­да второй волны можно отметить сле­дующие. Создание в 2007 году Image­-Net, базы данных аннотированных изображений, предназначенной для отработки и тестирования методов распознавания образов и машинного зрения. В настоящее время число изо­бражений в базе превышает 14 млн. В 2011 году компания Apple запусти­ ла разработанный ею облачный циф­ровой персональный помощник Siri. В 2016 году компьютерная программа AlphaGo, созданная компанией Google DeepMind, одержала победу в матче по игре в го над чемпионом мира Ли Се­долем из Южной Кореи со счетом 4:1. Игра го оказалась для думающих ма­шин сложнее шахмат, в шахматы ком­пьютер Deep Blue обыграл чемпиона мира Гарри Каспарова (признан в РФ иностранным агентом) еще в 1997 году.

Наконец, третья волна в истории ИИ, больше похожая на цунами, поднялась и продолжается сейчас, в 2020­е.

В 2017 году компьютер победил человека в матче по игре в го. Фото: Google / Getty Images

И не сосчитать

Мировой рынок технологий искус­ственного интеллекта растет так бы­стро, что аналитики сильно расходят­ся в оценках и прогнозах.

Согласно рыночному обзору, под­готовленному Grand View Research, объем мирового рынка искусственно­го интеллекта в 2024 году оценивался в $279,22 млрд, а к 2030 году, по прогнозам, достигнет $1,812 трлн. В сред­ нем с 2025 по 2030 год рынок будет расти ежегодно на 35,9%. Передовые ИИ-­технологии будут активно вне­дряться в автомобилестроении, здравоохранении, розничной торговле, финансовой сфере и промышленном производстве.

Market Data Forecast в своем обзо­ре оценивает объем рынка ИИ в 2024 году в $292,03 млрд. В 2025 году, со­ гласно прогнозу компании, рынок вырастет до $401,37 млрд и далее будет расти в среднем на 37,4% в год, достигнув в 2033 году $5,110 трлн.

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Открыть в приложении