Искусственный интеллект (ИИ) прочно вошел в нашу жизнь, демонстрируя удивительные успехи в узких задачах — от распознавания речи и оформления изображений до сложных вычислений и автоматизации различных процессов. Однако за этими достижениями стоит гораздо более амбициозная цель человечества — создание искусственного интеллекта общего назначения (Artificial General Intelligence, AGI), способного мыслить и выполнять задания на уровне человека или превосходить его, а также наступление технологической сингулярности — момента, когда ИИ станет ускорять собственное развитие, ведя к экспоненциальному росту интеллекта и возможностей. В этом контексте важно понять, когда, по мнению ведущих экспертов и исследователей, наступят эти эпохальные события. Для анализа была собрана крупнейшая база прогнозов — более 8 590 экспертных оценок и предсказаний, включая результаты опросов ученых, предпринимателей и сообщества. Основной консенсус среди специалистов заключается в том, что AGI не просто возможен, но и неизбежен, хотя сроки его появления остаются предметом споров и дискуссий.
Ряд крупных опросов, проведенных с 2012 по 2025 год, отражают постепенное сдвижение прогнозов в сторону более ранних дат. В начале 2010-х годов многие исследователи считали, что AGI может появиться около 2060 года или позже, тогда как сегодня всё больше экспертов указывают на период между 2040 и 2060 годами, что совпадает с оценками централизованных сообществ и специализированных платформ, например, Metaculus. Стоит отметить, что предприниматели и технологические лидеры зачастую восхищаются оптимизмом и предсказывают более близкие сроки — часто вплоть до середины 2020-х или начала 2030-х годов. Известные фигуры вроде Илона Маска, Дарио Амодеи и Дженсена Хуана высказывают ожидания, что ИИ, способный превзойти человека, появится уже в ближайшие пять-семь лет. Такое различие во взглядах между научным сообществом и бизнес-экспертами объясняется как разницей в подходах, так и заинтересованностью в продвижении исследований и инноваций.
На данный момент мы наблюдаем значительные прорывы в области больших языковых моделей, в частности таких систем, как GPT-4 и GPT-5, которые демонстрируют способности к комплексному рассуждению, программированию и решению сложных задач на уровне, близком к человеческому. Однако специалисты отмечают, что эти модели все еще находятся в рамках узкого ИИ — они отлично справляются с отдельными сферами, но лишены полноценного сознания, самосознания и истинной способности к общему интеллектуальному развитию. Ключевые факторы, которые, по мнению исследователей, определяют прогресс в достижении AGI, включают мощность вычислительных систем, объем доступных данных и качество алгоритмов. Рост вычислительных мощностей с каждым годом идет по экспоненциальной кривой, несмотря на приближение к пределам классической кремниевой технологии, что стимулирует развитие новых архитектур и дополнительных методов, таких как квантовые вычисления. Повышение эффективности обучения нейронных сетей, расширение датасетов и инновационные подходы в архитектуре моделей могут ускорить процесс создания AGI.
Тем не менее существует и значительная группа специалистров, которая высказывает скептицизм по поводу достижения AGI в обозримом будущем. Основные возражения связаны с множественностью видов интеллекта, сложностью человеческого сознания и отсутствием единой теории, объясняющей все аспекты когнитивной деятельности. Человеческий интеллект многогранен и специализирован, и искусственный интеллект может развиваться по принципам, отличным от человеческих. Кроме того, иногда отмечается, что интеллект не является универсальным решением всех проблем — например, задачи творчества, эмоционального восприятия и морального выбора выходят за пределы вычислительных возможностей современных машин. Многие ученые также подчеркивают важность понимания и измерения самого понятия AGI.
Стандартизированных тем не менее критериев или тестов, которые бы точно указывали на достижение «общего интеллекта», на сегодня нет. Тест Тьюринга, когда-то считавшийся важной вехой, не отражает истинных возможностей и ограничен в применении. Новые подходы к оценке подобных систем, такие как ARC-AGI, пытаются проверять способности моделей к обобщению и абстрактному мышлению, но они пока только формируются и продолжат развиваться. Экономические и социальные индикаторы также рассматриваются как потенциальные знаки приближения AGI. Например, падение занятости в белых воротничках и резкий рост производительности могли бы служить индикаторами того, что машины начали превосходить людей в широком спектре интеллектуальной деятельности.
Пока же данные свидетельствуют о том, что доля беловоротничковой занятости стабильна, но ожидается, что с развитием автоматизации и ИИ эти показатели изменятся драматично. Исторический опыт также предостерегает нас от чрезмерного оптимизма. Уже не один десяток раз ИИ-эксперты давали смелые прогнозы быстрого наступления AGI, которые не оправдались. Примеры включают прогнозы 1960-х и 1980-х годов, не оправдавшиеся из-за недостатка технологической базы и понимания сложности человеческого разума. В настоящее время главными барьерами на пути к AGI остаются не только технические ограничения, но и вопросы этики, управления и безопасности.
Ситуация требует тонкой балансировки прогресса и регуляции, чтобы минимизировать риски, связанные с автономией и самосовершенствованием ИИ. Иными словами, несмотря на бурный рост искусственного интеллекта и обнадеживающие достижения, становится очевидным, что нам предстоит преодолеть множество научных, технических и философских проблем, чтобы приблизиться к созданию по-настоящему универсальной и самосовершенствующейся машины. Рост вычислительной мощности, инновации в алгоритмах и новых подходах к архитектурам моделей дают основания предполагать, что AGI и сингулярность могут наступить уже между 2030 и 2060 годами. Однако стоит помнить о высокой неопределенности прогнозов и варьировании мнений среди экспертов. Многие считают, что AGI — это скорее процесс, развивающийся поэтапно, чем одноразовое событие.
По мере усиления ИИ возможностей он будет постепенно внедряться и трансформировать общество, приводя к новым вызовам и открытиям. В конечном счете, вопрос «когда наступит эпоха AGI и сингулярности» остается открытым и востребованным для постоянного мониторинга. Только сложение множества факторов, системных инноваций и коллективной работы ученых, предпринимателей и политиков способно приблизить этот момент и сделать его безопасным для всего человечества.
