Зміни будуть особливо глибокими в енергетиці, виробництві та медицині, вважає футуролог
До того часу, коли діти, народжені сьогодні, підуть до дитячого садочка, штучний інтелект (ШІ), ймовірно, перевершить людину в усіх когнітивних завданнях – від науки до творчості. Коли я вперше передбачив у 1999 році, що ми матимемо такий штучний загальний інтелект до 2029 року, більшість експертів подумали, що я переключився на написання фантастики. Але після вражаючих проривів останніх кількох років багато експертів вважають, що ми матимемо ШІ навіть раніше – тож технічно я перетворився з оптиміста на песиміста, зовсім не змінивши свого прогнозу.
Пропрацювавши в цій галузі 61 рік – довше, ніж будь-хто з нині живих, – я радий бачити, що ай перебуває в центрі глобальної дискусії. Проте більшість коментарів не помічають, як такі великі мовні моделі, як Chatgpt і Gemini, вписуються в ще більшу історію. ai ось-ось зробить стрибок від революції лише в цифровому світі до трансформації фізичного світу. Це принесе незліченну кількість переваг, але три сфери мають особливо глибокі наслідки: енергетика, виробництво та медицина
Джерела енергії є одними з найбільш фундаментальних ресурсів цивілізації. Протягом двох століть світ потребував брудного, невідновлюваного викопного палива. Проте збирання лише 0,01% сонячного світла, яке отримує Земля, могло б покрити всі потреби людства в енергії. З 1975 року сонячні елементи подешевшали на 99,7% за ват потужності, що дозволило збільшити світову потужність приблизно в 2 мільйони разів. То чому ж сонячна енергія ще не домінує?
Проблема має дві складові. По-перше, фотоелектричні матеріали залишаються занадто дорогими і неефективними, щоб повністю замінити вугілля і газ. По-друге, оскільки сонячна генерація змінюється як у добовому (день/ніч), так і в річному (літо/зима) масштабах, величезні обсяги енергії потрібно зберігати доти, доки вона не знадобиться, а сучасні технології акумуляторів не є достатньо економічно ефективними. Закони фізики підказують, що можливі значні вдосконалення, але діапазон хімічних можливостей для дослідження настільки величезний, що вчені просуваються болісно повільно.
На противагу цьому, ai може швидко просіювати мільярди хімічних речовин у моделюванні і вже є рушієм інновацій як у фотоелектриці, так і в акумуляторах. Цей процес може різко прискоритися. За всю історію до листопада 2023 року люди відкрили близько 20 000 стабільних неорганічних сполук для використання в усіх технологіях. Потім Google’s gnome ai відкрив набагато більше, збільшивши цю цифру за одну ніч до 421 000. І це лише невелика частина прикладних застосувань у матеріалознавстві. Як тільки набагато розумніший agi знайде повністю оптимальні матеріали, фотоелектричні мегапроекти стануть життєздатними, а сонячна енергія може стати настільки доступною, що буде майже безкоштовною.
Достаток енергії уможливлює ще одну революцію: у виробництві. Вартість майже всіх товарів – від їжі та одягу до електроніки та автомобілів – значною мірою залежить від кількох загальних факторів, таких як енергія, праця (включаючи когнітивну працю, таку як дослідження та розробка, дизайн) та сировина. ai знаходиться на шляху до значного зниження всіх цих витрат.
Після дешевої сонячної енергії в надлишку, наступним компонентом є людська праця, яка часто буває виснажливою і небезпечною. ai робить великі кроки в робототехніці, яка може значно скоротити витрати на робочу силу. Робототехніка також зменшить витрати на видобуток сировини, і ai шукає способи замінити дорогі рідкоземельні елементи на більш поширені, такі як цирконій, кремній та графен на основі вуглецю. Разом це означає, що більшість видів товарів стануть напрочуд дешевими та доступними.
Ці передові виробничі можливості дозволять співвідношенню ціни і продуктивності обчислень підтримувати експоненціальну траєкторію минулого століття – 75-квадрильйонне покращення з 1939 року. Це відбувається завдяки зворотному зв’язку: сучасні передові ai-чіпи використовуються для оптимізації дизайну чіпів наступного покоління. З точки зору обчислень в секунду на постійний долар, найкраще обладнання, доступне в листопаді минулого року, могло робити 48 мільярдів. Нові графічні процесори Nvidia b200 перевищують 500 млрд.
Нарощуючи титанічні обчислювальні потужності, необхідні для моделювання біології, ми розблокуємо третю фізичну революцію від ai: медицина. Незважаючи на 200 років значного прогресу, наше розуміння людського тіла все ще ґрунтується на безладних наближеннях, які, як правило, здебільшого правильні для більшості пацієнтів, але, ймовірно, не зовсім правильні для вас. Десятки тисяч американців щороку помирають від реакцій на ліки, які, згідно з дослідженнями, мали б їм допомогти.
Проте ai починає перетворювати медицину на точну науку. Замість кропітких спроб і помилок в експериментальній лабораторії молекулярна біосимуляція – точне комп’ютерне моделювання, яке допомагає вивчати людський організм і те, як діють ліки, – може швидко оцінити мільярди варіантів, щоб знайти найперспективніші ліки. Минулого літа перший препарат, повністю розроблений за допомогою ШІ, розпочав фазу 2 випробувань для лікування ідіопатичного легеневого фіброзу, захворювання легенів. Десятки інших препаратів, розроблених за допомогою ШІ-технологій, зараз проходять випробування.
Процес розробки та випробування ліків буде прискорено, оскільки симуляції включатимуть надзвичайно багаті дані, які зробить можливими застосування штучного інтелекту. За всю історію до 2022 року наука визначила форму близько 190 000 білків. Того року AlphaFold 2 від DeepMind виявив понад 200 мільйонів, які були безкоштовно надані дослідникам, щоб допомогти розробити нові методи лікування.
Для точного заповнення більших симуляцій потрібно набагато більше лабораторних досліджень, але дорожня карта вже зрозуміла. Далі ai моделюватиме білкові комплекси, потім органели, клітини, тканини, органи і – врешті-решт – все тіло.
Зрештою, це замінить сьогоднішні клінічні випробування, які є дорогими, ризикованими, повільними і статистично недостатньо достовірними. Навіть у випробуваннях третьої фази, ймовірно, не знайдеться жодного суб’єкта, який би збігався з вами за всіма важливими факторами генетики, способу життя, супутніх захворювань, взаємодії ліків та варіацій хвороби.
Цифрові випробування дозволять нам підбирати ліки для кожного окремого пацієнта. Потенціал вражає: лікувати не лише такі хвороби, як рак та хвороба Альцгеймера, а й шкідливі наслідки старіння як такого.
Сьогодні науковий прогрес дає середньостатистичному американцю чи британцю додаткові шість-сім тижнів життя щороку. Коли ми повністю опануємо клітинну біологію, цей приріст різко прискориться. Як тільки щорічний приріст тривалості життя досягне 12 місяців, ми досягнемо “швидкості втечі довголіття”. Я вважаю, що для людей, які старанно дотримуються здорових звичок і використовують нові методи лікування, це станеться між 2029 і 2035 роками – до цього моменту старіння не збільшуватиме їхній щорічний шанс померти. А завдяки експоненціальному поліпшенню співвідношення ціни і продуктивності в обчислювальній техніці, терапії на основі штучного інтелекту, які спочатку були дорогими, швидко стануть широкодоступними.
Це найбільш трансформаційна обіцянка ШІ: довше і здоровіше життя, не обмежене дефіцитом і неміччю, які обмежували людство з самого початку його існування.