The Economist: Kак изкуственият интелект ще преобрази физическия свят
Рей Курцвейл за това как изкуственият интелект ще преобрази физическия свят.
Рей Курцвейл е компютърен учен, изобретател и автор на книгите „Ерата на интелигентните машини“ (1990 г.), „Ерата на хуманизираните машини“ (1999 г.) и „Сингулярността е близо“ (2005 г.). Новата му книга „The Singularity is Near: When We Merge with AI“ („Сингулярността е близо: когато се слеем с изкуствения интелект“) ще бъде публикувана на 25 юни. По времето, когато децата, родени днес, ще са в детската градина, изкуственият интелект вероятно ще надмине хората във всички когнитивни задачи – от науката до творчеството. Когато през 1999 г. за първи път прогнозирах, че до 2029 г. ще имаме такъв общ изкуствен интелект (AGI), повечето експерти си помислиха, че съм преминал към писане на научна фантастика. Но след грандиозните пробиви през последните няколко години много експерти смятат, че AGI ще се появи дори по-рано, така че технически от оптимист станах песимист, без да променям ни най-малко прогнозата си. След 61 години в областта – по-дълго от всеки друг в света – съм доволен да видя, че ИИ е в центъра на глобалната дискусия. В повечето коментари обаче се пропуска фактът, че големите езикови модели като ChatGPT и Gemini се вписват в една още по-голяма история. ИИ е на път да направи скок от революция само в цифровата сфера към трансформация на физическия свят. Това ще донесе безброй ползи, но три области имат особено дълбоки последици: енергетиката, производството и медицината. Енергийните източници са сред най-основните ресурси на цивилизацията. В продължение на два века светът се е нуждаел от мръсни, невъзобновяеми изкопаеми горива. И все пак събирането на само 0,01 % от слънчевата светлина, която Земята получава, би покрило цялото енергийно потребление на човечеството. От 1975 г. насам слънчевите панели са поевтинели с 99,7 % на ват мощност, като капацитетът им в световен мащаб е нараснал около 2 милиона пъти. Така че защо слънчевата енергия все още не е доминираща? Предизвикателството е двойно. Първо, фотоволтаиците остават твърде скъпи и неефективни, за да заменят напълно въглищата и газа. Второ, тъй като производството на слънчева енергия варира както в дневен (ден/нощ), така и в годишен (лято/зима) мащаб, огромни количества енергия трябва да се съхраняват до момента на нуждата, а настоящите технологии за батерии не са достатъчно рентабилни. Законите на физиката казват, че могат да бъдат направени значителни подобрения, но спектърът от химически възможности, които трябва да бъдат проучени, е толкова огромен, че учените напредват изключително бавно. За разлика от тях технологията на изкуствения интелект може бързо да анализира милиарди химични съединения в процес на симулация, което вече доведе до иновации както във фотоволтаиците, така и в батериите. Занапред този процес може да се ускори значително. През цялата история до ноември 2023 г. хората са открили около 20 000 стабилни неорганични съединения, които се използват във всички технологии. След това изкуственият интелект GNoME на Google открива много повече, увеличавайки този брой за една нощ до 421 000. Това обаче е само малка част от приложенията в материалознанието. След като по-интелигентните изкуствени интелекти открият напълно оптимални материали, фотоволтаичните мегапроекти ще станат жизнеспособни, а слънчевата енергия ще стане толкова изобилна, че ще бъде почти безплатна. След евтината и изобилна слънчева енергия следващият компонент е човешкият труд, който често е труден и опасен. ИИ постига големи успехи в областта на роботиката, което може значително да намали разходите за труд. Роботиката ще намали и разходите за добив на суровини, а ИИ ще намери начини да замени скъпите редкоземни елементи с обикновени като цирконий, силиций и графен на въглеродна основа. Взети заедно, това означава, че повечето видове стоки ще станат изненадващо евтини и достъпни. Тези усъвършенствани производствени възможности ще запазят съотношението между цена и производителност на компютрите на експоненциалната траектория от миналия век – подобрение от 75 квадрилиона пъти от 1939 г. насам. Това се дължи на обратната връзка: днешните чипове с изкуствен интелект се използват за оптимизиране на разработването на чипове от следващо поколение. По отношение на броя на изчисленията в секунда за един долар най-добрият наличен хардуер през ноември миналата година можеше да произведе 48 милиарда. Новите графични процесори B200 на Nvidia надхвърлят 500 милиарда. Когато създадем титаничната изчислителна мощ, необходима за симулиране на биологията, ще поставим началото на третата физическа революция, свързана с ИИ – медицината. Въпреки 200-годишния впечатляващ напредък, нашето разбиране за човешкото тяло все още се гради на размити представи, които обикновено са предимно верни за повечето пациенти, но вероятно не са съвсем верни за вас. Десетки хиляди американци годишно умират от реакции към лекарства, които според изследванията би трябвало да им помогнат. Изкуственият интелект обаче започва да превръща медицината в точна наука. Вместо мъчителни опити и грешки в експериментална лаборатория, молекулярната биосимулация – прецизни компютърни симулации, които помагат за изучаване на човешкото тяло и действието на лекарствата – може бързо да оцени милиарди възможности и да намери най-обещаващите лекарства. През миналото лято първото лекарство, разработено от изкуствен интелект, влезе във втора фаза на изпитвания за лечение на идиопатична белодробна фиброза. Десетки други лекарства, разработени от изкуствен интелект, вече са в процес на изпитания. Както откриването, така и изпитването на лекарства ще бъдат значително ускорени, тъй като симулациите ще включват огромни количества данни, които са възможни благодарение на ИИ. През цялата история до 2022 г. науката е идентифицирала формите на около 190 000 протеина. През същата година системата AlphaFold 2 на DeepMind е открила над 200 милиона, които са били предоставени свободно на изследователите за разработване на нови лечения. Необходима е още много лабораторна работа за точното попълване на големи симулации, но пътната карта е ясна. След това изкуственият интелект ще моделира протеинови комплекси, след това органели, клетки, тъкани, органи и накрая – цялото тяло. В крайна сметка той ще замени днешните клинични изпитвания, които са скъпи, рисковани, бавни и статистически недостатъчно ефективни. Дори и при изпитванията във фаза 3 вероятно няма да има един-единствен обект, който да ви подхожда за всички съответни фактори: генетика, начин на живот, съпътстващи заболявания, лекарствени взаимодействия и вариации на заболяването. Цифровите изпитвания ще ни позволят да адаптираме лекарствата към всеки отделен пациент. Потенциалът е спиращ дъха – ще можем да лекуваме не само болести като рак и Алцхаймер, но и вредните ефекти на самото стареене. Днес научните постижения дават на средния американец или британец допълнителни шест до седем седмици живот годишно. Когато AGI напълно овладее клетъчната биология, този напредък ще се ускори значително. Когато годишното увеличение на продължителността на живота достигне 12 месеца, ще сме достигнали „скоростта на бягство от старостта“. Очаквам, че за хората, които усърдно спазват здравословни навици и използват нови терапии, това ще се случи между 2029 и 2035 г. – тогава стареенето няма да увеличава годишния им шанс да умрат. А благодарение на експоненциалното подобряване на съотношението между цена и производителност на компютрите, леченията, базирани на изкуствен интелект, които в началото ще бъдат скъпи, бързо ще станат широко достъпни. Това е най-трансформиращото обещание на изкуствения интелект – по-дълъг и по-здравословен живот, неограничен от недостига и слабостта, които са ограничавали човечеството от самото му създаване.
Превод Алтернативи и Анализи
