Термин «зима искусственного интеллекта» впервые прозвучал в 1984 году на встрече Американской ассоциации искусственного интеллекта (AAAI). Исследователи Роджер Шэнк и Марвин Мински использовали его, чтобы описать периоды резкого спада интереса к технологиям ИИ, вызванные завышенными ожиданиями и последующим разочарованием в технологии. В такие моменты инвестиции резко сокращаются, внимание СМИ и общества ослабевает, а темпы технологического развития значительно замедляются.
Что такое «зима искусственного интеллекта» и когда ее ждать
Искусственный интеллект — одна из самых обсуждаемых тем в мире технологий. Компании по всему миру, включая российские, инвестируют огромные средства в развитие нейросетей, чтобы повысить эффективность процессов, автоматизировать задачи и упростить жизнь сотрудников и клиентов. Кажется, что мы переживаем расцвет технологии. Однако история развития ИИ уже знает два периода резкого охлаждения интереса и инвестиций в эту сферу – так называемые «зимы искусственного интеллекта». Возникнет ли такая «зима» снова? Об этом редакции Techinsider.ru рассказал эксперт в области машинного обучения и искусственного интеллекта Максим Першин.
Unsplash
Откуда взялся термин «зима ИИ»?
Что происходило в предыдущие две «зимы»?
Первая зима ИИ началась в 1974 году после пессимистичного отчета британского математика Джеймса Лайтхилла, который заявил, что реальные успехи в области ИИ ограничиваются решением примитивных задач. Это вызвало резкое сокращение финансирования в эту область в Великобритании и США, и до 1980 года исследования практически остановились.
Вторая зима наступила в конце 1980-х годов. На волне энтузиазма от «экспертных систем» (особый класс программ для электронно-вычислительных машин), способных решать задачи в узких областях, правительства и компании инвестировали в отрасль миллиарды долларов. Но вскоре стало ясно, что такие системы слишком дороги и непрактичны, и компании переключились на более эффективные персональные компьютеры от Apple и IBM. Разочарование снова привело к снижению инвестиций, и развитие ИИ практически заморозилось до конца 1990-х.
Где мы сейчас?
Сегодня мы снова наблюдаем бум искусственного интеллекта, особенно после появления моделей ChatGPT, Claude, Gemini и других. Можно сказать, что на данном этапе развития отрасли мы находимся в самом начале «весны». Однако некоторые эксперты уже озвучивают опасения, что очередная «зима» может быть не за горами. Разберемся, почему они так считают.
Что указывает на следующую «зиму ИИ»?
Среди главных причин возможного будущего «охлаждения» можно считать:
- Завышенные ожидания. Внедрение технологий ИИ зачастую не оправдывает экономических ожиданий компаний. Большинство проектов требуют огромных денежных вложений, но при этом не оказывают колоссального, и главное – быстрого экономического эффекта. А 90% ИИ-стартапов вообще терпят полный крах.
- Высокие затраты на вычисления. Современные ИИ-модели требуют огромных вычислительных ресурсов и дорогостоящих дата-центров, что ограничивает возможности масштабирования. По прогнозам Gartner, к 2027 году 40% существующих дата-центров для рабочих нагрузок ИИ столкнутся с ограничением доступности электроэнергии.
- Регуляторные риски. Законодательное регулирование, особенно в Европе и США, ужесточается, накладывая ограничения на использование нейросетей и доступ к данным. Например, в прошлом году Евросоюз одобрил AI Act — это первый всеобъемлющий закон об ИИ. Он ограничивает использование нейросетей, особенно в чувствительных областях (в здравоохранении, образовании, правосудии, госуправлении).
- Экологические проблемы. Нейросети потребляют огромное количество электроэнергии, что усиливает экологическое давление на индустрию. Сопоставляя данные по количеству выбросов СО2 от дата-центров и авиации, можно сделать вывод, что через 5-10 лет ИИ будет наносить экологии больший вред, чем даже глобальная авиационная промышленность.
Прорывы и ограничения
В текстовых задачах ИИ добился огромных успехов, но в других направлениях развитие пока ограничено. Например, генерация видео остается несовершенной — даже у передовых моделей, вроде Sora от OpenAI, все еще случаются артефакты, включая странную мимику и неправильную анатомию. В робототехнике не хватает универсальности и плавности движений, несмотря на успехи Boston Dynamics и Figure AI. В генерации музыки продукты вроде Suno и Udio показывают потенциал, но еще не достигли широкой коммерциализации.
Тем не менее, это лишь вопрос времени. Уже в ближайшие годы можно ожидать серьезных подвижек в этих областях. В России также появляется все больше стартапов, ориентированных на прикладные задачи: автоматизация документооборота, голосовые ассистенты, аналитика данных.
Поэтому в ближайшие годы нас ждет не «зима ИИ», а период, когда основные достижения нейросетей будут активно внедряться в индустрии и повседневную жизнь людей. Появятся действительно полезные инструменты, которые смогут серьезно упростить работу человека и повысить эффективность во многих сферах. Однако может наступить период охлаждения рынка в текстовых технологиях, когда здесь у нас больше не будет значительных технологических прорывов, а фокус сместится на другие направления, такие как генерация изображений и развитие робототехники. Но в целом на отрасли ИИ это не отразится.
Когда же наступит следующая «зима»
Полноценная «зима ИИ» может наступить не ранее чем через 15-30 лет, если текущие архитектуры исчерпают себя, а новые решения окажутся неэффективными. Однако пока потенциал остается огромным. В России, по оценкам отраслевых аналитиков, менее половины крупных компаний внедрили ИИ в свои процессы. Это значит, что даже в условиях частичного охлаждения интереса, технологии будут активно развиваться и приносить пользу.
В ближайшем будущем скорее можно ожидать сезона «лето/осень», который будет являться не спадом, а переходом к более зрелой фазе развития ИИ, с акцентом на практическую ценность и устойчивость решений.