Ирина Виноградова: Здравствуйте! Вы слушаете Техночат на SBS Russian. Обзор главных технологических новостей последних недель. Мы возвращаемся с обновлённой рубрикой о самых интересных новинках в мире технологий. С вами я, Ирина Виноградова, и Павел Энтин, эксперт в сфере технологий, CEO компании SynPlanet.
Ирина Виноградова: Здравствуйте, Павел!
Павел Энтин: Добрый день, Ирина.
Ирина Виноградова: Мы всё чаще видим, как технологии выходят из лабораторий в реальный мир и начинают менять привычные роли человека. Робот научился играть в настольный теннис на уровне сильных игроков. Система Project ACE от Sony AI предсказывает движение мяча и адаптируется к игре в реальном времени. Если машины
Ирина Виноградова: достигают такого уровня координации, остаются ли профессии, где человеческая моторика будет незаменима?
Павел Энтин: Начнем с первоисточника самой новости. Нужно не забывать, что плоскостей применения и для чего делается, их как бы несколько. То есть, с одной стороны, вот спорт. Потому что AI начал с шахмат, потом шахматы, шашки, го и так далее. Потому что наоборот, робот это искусственный интеллект. Соответственно,
Павел Энтин: теперь робот играет разные виды спорта. Есть одна вещь, это применение, то есть изучение, отработка механик, реакции, предсказаний с точки зрения поведения физической модели в спорте. Это для вообще развития робототехники, для выпуска новых моделей и так далее. С другой стороны, есть блок
Павел Энтин: энтертейнмента. То есть, захотим ли мы, как люди, как зрители, завтра смотреть или покупать билеты на то, как робот играет в футбол, робот играет в теннис и так далее. То есть это две различные плоскости, с точки зрения бизнеса, и та, и другая имеют свое применение. Молодежь же любит, не знаю,
Павел Энтин: смотреть, как другие люди играют в компьютерные игры, почему не смотреть, как роботы? Значит, бизнес какой-то из этого будет тоже. Но с другой стороны, пробование всех этих новых механик, э то изучение, доработка и доводка. С точки зрения робота, играющего в настольный теннис, там три блока. То есть
Павел Энтин: первое – это моторика, повторение человеческой моторики. С другой стороны – это реакция, отработка реакции. И с другой стороны – предсказания. Куда полетит шарик, где его искать, где его ждать, где его отбивать. Это пригодится понятятно что не только для того, чтобы робот играл в настольный теннис, но
Павел Энтин: и играть, заниматься кучей других функционалов. Поэтому это отвечает как бы с точки зрения этой новости, отвечает на вопрос замены человека. Вы рассматриваете блок, один конкретный блок в моторике. На самом деле человек представляет себя и координирует большой комплекс систем. То есть каждая новая
Павел Энтин: версия, каждая тема робота, с одной стороны, она изучает каждый блок. И его реплицирует, улучшает. А с другой стороны, если искусственный интеллект не только изучает и обучается по каждому блоку, он еще и сводит всех поедино, и еще как бы учится обращаться к другим вещам, к базам данных, координации
Павел Энтин: взаимодействия и всего остального. И здесь как бы, да, то есть можно ли реплицировать? Можно. Можно ли улучшить? Можно. Вот как бы отвечаю базово.
Ирина Виноградова: Tesla увеличивает инвестиции в разработку гуманоидного робота. Компания наращивает вложения в AI и робототехнику, включая Optimus, который планируют использовать на производстве и в быту. Это уже сигнал рынку, что компании готовятся заменять людей? Или пока речь идет только об автоматизации
Ирина Виноградова: отдельных задач?
Павел Энтин: Ни одна компания не сидит во главе компании, кто-то как Доктор Зло в старых добрых фильмах, как бы заменить людей, как бы вывести из обращения людей. Компании преследуют простая вещь, капитализм, как бы он не поменялся. Компании должны зарабатывать деньги, инвесторы должны получать возвратные
Павел Энтин: инвестиции. Смотрите, роботы не появились вчера утром. Или сегодня вечером. Первые роботы индустриальные появились еще в 60-х годах. Просто искусственный интеллект целый технологический скачок привел к тому, что у роботов появились новые возможности. Но сначала есть улучшения с точки зрения
Павел Энтин: какого-то участка. Индустриальные роботы, как вы помните, допустим, производство автомобилей, они заменяли какие-то обычные рутинные функции. Одна функция - взял и переложил, другая функция - сварил и так далее. Сейчас эти функции еще и еще лучше. Смотрите, допустим, там Amazon, который сейчас
Павел Энтин: роботизирует все свои склады, потом роботизирует там логистику и все остальное. Да, Илон Маск неправильно говорил, что роботов завтра будет там десятки, раз больше, чем, я не знаю, чем автомобили в год производятся. Ну, потому что функции вокруг, которые там можно заменить и нужно экономически
Павел Энтин: заменить, их очень много. Соответственно, это гигантский рынок. Для Теслы... Тесла умеет круто строить фабрики и, соответственно, автоматизировать их. Соответственно, она первая, кто умеет эти фабрики производить. Эти фабрики будут производить роботов. Она ещё умеет собирать данные, потому что
Павел Энтин: автомобили-тесты занимаются гигантским сбором данных. Она ещё управляет спутником в космосе, всё с точки зрения коммуникации и опять же сбора обработки данных. Они ещё искусственный интеллект туда вытащили. То есть, получается, Тесла – гигантская корпорация, которая позволяет все элементы, все
Павел Энтин: участки создания, управления, процессинга, принятие решения и так далее. Да, однозначно, и для них это прям органически. С точки зрения замещения людей, это будет шаг за шагом, какая конкретная функция, какая конкретная операция, связка функций, связка операций и так дальше.
Ирина Виноградова: Учёные разработали искусственные нейроны, способные взаимодействовать с сигналами живых клеток мозга. Такие системы могут имитировать работу биологических нейронов и обмениваться электрическими сигналами с ними. Это рассматривается как шаг к более точным интерфейсам мозг-компьютер и новым методам
Ирина Виноградова: лечения неврологических заболеваний. Как вы думаете, где проходит граница между лечением и улучшением человека, и кто будет её определять?
Павел Энтин: Ну, как показывает история, как показывает жизнь, границы, они всегда очень относительны. Границы преломляются большим количеством вещей. То есть, допустим, чьими-то интересами, деньгами, изменением майндсета, морали и так далее. Все эти вещи, они тоже как бы, они меняются с поколениями, они
Павел Энтин: меняются с новыми технологами, с новыми социальными какими-то вещами. Поэтому давайте так. Сначала порадуемся за то, что появляется возможность лечить такие заболевания. Это круто, это классно. Понятно, что, опять же, медицина – это гигантский экспериментальный полигон. С одной стороны, мы
Павел Энтин: видим, допустим, есть дорогая медицина, то, что нацелено предлевать срок жизней людей, до ее бесконечности и так далее. Такая дорогосточная медицина, которая как побочный эффект позволяет создавать более простые вещи, лекарства, которые нужны в масс-маркете всем и каждому. С другой стороны, развитие
Павел Энтин: этих вещей, оно создает возможности, в том числе каких-то улучшений. Улучшения человека. Мы говорим про улучшение количественное, качественное, то есть каких-то параметров, критериев и так далее. Возможность создать суперчеловека? Ну да, опять же. Но вопрос как бы в каком-то контексте государство будет
Павел Энтин: решать вопрос заболевания Паркинса или Ацгеймера, а в каком-то контексте в наборе этих технологий и научных решений позволит очень дорого кому-то улучшить, я не знаю, генетику всего комплекса поменять и сделать суперчеловека. Потому что сейчас, когда искусственный интеллект уравнивает возможности
Павел Энтин: людей между собой, именно как раз вот это внедрение, интеграция суперспособностей в человека, она и позволяет держать вот этот разрыв между элитой и другими людьми, или суперэлитой и элитой. То есть да, и здесь вопрос морали. Давайте не будем полагаться на мораль. Здесь вопрос регулирования
Павел Энтин: законодательства, скорее всего. А здесь уже как пойдет.
Ирина Виноградова: Учёные создали экспериментальное устройство памяти, которое сохраняет работоспособность при температуре до 700 градусов Цельсия. Речь идёт не о готовом массовом чипе, а о прототипе, демонстрирующем возможности хранения данных в экстремальных условиях, например, в космосе или промышленности, где
Ирина Виноградова: обычная электроника быстро выходит из строя. Какие отрасли первыми откажутся от людей в опасных условиях, если такие технологии станут доступными?
Павел Энтин: Ну, я бы так сказал. Все начинается всегда обычно с экстремальных условий. Когда, в конце концов, это становится настолько массово, экономически эффективно, это просто становится как бы must be и не для экстремальных условий. Просто если у тебя это экономически возможно и дешево, почему бы это как
Павел Энтин: бы не использовать везде, правильно? Capabilities - возможности - никогда не бывают лишними. С точки зрения движения, оно всегда обозначается какими-то высокими посылами, в том числе экономическими и финансовыми, поэтому это будет в экстремальных условиях. А что такое экстремальные условия? Первое, это
Павел Энтин: у нас будет космос, оборонка. С точки зрения оборонки, там, опять же, экстремальные условия. Экстремальные условия - погибнуть, экстремальные условия - попасть в какие-то крайние, горячие взрывы и так далее. Потом это будет связано с экологически ядовитыми миссиями, грубо говоря. Допустим, это нефтегазовые отрасли, шахты,
Павел Энтин: майнинг, металлургия, химическое производство, ядерная энергетика. Там, где имеет смысл спасти, вывести из потенциальных рисков человека. Да, однозначно. И это обозначено и экономической эффективностью, и гуманитарной миссией. Как только эта capability превратиться в экономическую эффективность, то
Павел Энтин: есть, грубо говоря, не надо дополнительные деньги тратить, потому что оно уже там есть, но дальше круг расширится.
Ирина Виноградова: Учёные разработали нейроморфный чип, который в отдельных задачах может значительно снизить энергопотребление систем искусственного интеллекта до десятков процентов. Чип использует элементы, имитирующие работу нейронов, и объединяет хранение данных и вычисления в одной архитектуре. Это снижает
Ирина Виноградова: энергозатраты по сравнению с традиционными процессорами, но пока речь идёт о лабораторных тестах. Если AI станет дешевле, начнёт ли он появляться в повседневных вещах, от дома до транспорта и аксессуаров?
Павел Энтин: Да, однозначно. И на самом деле в эту сторону всё и движется. Дело в том, что сначала искусственный интеллект зародился, появилось облачное вычисление, большое количество компьютеров. Это гигантские дата-центры, это облака, но опять же гигантские дата-центры. Что, кстати, и произвело большое
Павел Энтин: количество критики с точки зрения энергопотребления, неэкологичности и всего прочего. Понятно, что что-то меняли, само потребление очень сильно падало, то есть эффективность росла, но здесь уже вопрос эффективности самого применения Искусственного Интеллекта на борту большого количества девайсов. То
Павел Энтин: есть все делает smart. И smart делает не то, чтобы это нужно, девайс или что-то должно подключаться к облаку, чтобы обращаться к какой-то ЛЛМке или к чему-то еще для того, чтобы выполнять smart-функции. Чтобы смарт, вот этот как бы мозг был на борту. Чтобы камера, дешевая, недорогая, находящаяся там
Павел Энтин: в каждой точке, стала умной и сама процессила данные, а не отправляла эти данные куда-то. И так дальше, дальше, дальше, дальше. То есть все, что угодно, что можно придумать, то, что можно сделать smart.
Ирина Виноградова: На промышленной выставке «Ганновер Месс-2026» гуманоидные роботы впервые показали готовность к реальной работе на производстве. Компании представили роботов, которые уже выполняют сборку, логистику и контроль качества, не как прототипы, а как системы для внедрения в производство. Когда такие роботы
Ирина Виноградова: начнут внедряться массово, что изменится быстрее— производительность бизнеса или рынок труда?
Павел Энтин: Все циклично, все этапно. Начинается с того, что обозначено и заявлено. Дело в том, что роботы— это сложная система. Если мы говорим о роботе, который может решать большое количество операций, И вот этот переход от обычных индустриальных роботов, которые стоят на типичной конвейерной операции, к
Павел Энтин: роботу, который может заместить в земле человека, это очень комплексное. Человек способен к решению большого количества нетипичных, неописанных нетипичных ситуаций, потому что есть определенные механики. Допустим, у робота сложная вещь – это механики работы нашей ручки, пальцы. То что нас привело от обезьян к
Павел Энтин: человеку. Потом не только брать, хватать, перемещать, но давление каждого пальца под определенным углом применяем, то есть насколько контролировать это давление. Потому что, с одной стороны, это выполнение какой-то высокоточной операции, а с другой стороны, не знаю, пожать руку человеку или
Павел Энтин: погладить кошку. Это очень сложная вещь. Все управление и правильные механики, моторики. С другой стороны, это процесс осмысления и связь с функциями, выполняемыми к какому-то контексту и обращение к определенной базе знаний для того, чтобы понимать, как среагировать на какую-то вещь, потому что
Павел Энтин: мир-то он не замкнутый, то есть это не изолированная система, а там большое количество interactions. С другими роботами, с другими девайсами, с людьми. Большое количество событийного ряда вокруг, и на это нужно реагировать. Чем больше робот сможет во всех этих контурах участвовать, тем больше вопрос
Павел Энтин: замещения человека. Так как мы идем с участков, на каждом участке робот обучается. Сначала мы идем про повышение эффективности бизнеса и каждого контура, каждого слоя бизнеса. Но в какой-то момент мы доходим до того момента, когда это уже про производительность труда, да, и как бы вопрос, а нужен ли нам здесь
Павел Энтин: человек? И что нам дешевле? Кто нам здесь дешевле? Вот здесь уже производительность и как бы, а нужен ли, вот вопрос, а нужен ли нам здесь этот человек или не нужен?
Ирина Виноградова: Учёные показали, что комбинация квантовых вычислений и искусственного интеллекта позволяет значительно точнее предсказывать поведение хаотических систем. Исследователи из University College London разработали гибридную модель, где квантовый компьютер сначала выявляет скрытые закономерности в данных,
Ирина Виноградова: а затем передаёт их в AI. Такой подход оказался более точным и стабильным, чем традиционные модели и требует гораздо меньше памяти. Если технологии начинают лучше предсказывать хаос, от погоды до рынков, означает ли это, что непредсказуемые системы перестают быть непредсказуемыми?
Павел Энтин: Хаос никогда никуда не исчезнет. Все, весь мир— это хаос. И он не исчезает, потому что количество вовлеченных элементов и происходящих транзакций оно бесконечно, поэтому как бы хаос никогда не умрет. Безусловно, что квантовый искусственный интеллект, он намного эффективнее, лучше читает, распознаёт паттерны. Да, однозначно. Здесь, я бы сказал,
Павел Энтин: непредсказуемость мира, здесь вопрос его читаемости. На сегодняшний момент у нас большой разрыв между данными вокруг в физическом мире и насколько мы хорошо его умеем читать. Сначала, конечно же, его искусственный интеллект научится читать быстрее и лучше, извлекая эти паттерны, чем человек, потому
Павел Энтин: что человеку там нужен как бы юзер-интерфейс, Large Language Models— это суперский, отличный юзер-интерфейс. На сегодняшний день мир идеально human-readable, потому что мы научились читать и понимать этот мир. Сейчас те технологии направлены сделать его машин-readable. То есть на то, чтобы
Павел Энтин: искусственный интеллект его быстро умел читать, понимать и предсказывать с точки зрения читаемости паттернов. И здесь квантовый AI – это обалденная вещь, которая все ускоряет. Хаос не исчезнет, а читаемость увеличится. Квантовый «я»— это крутой очень инструмент. Это tool, который в том числе
Павел Энтин: выделяет людей, компании или кого-то в умение чтения, предсказания, влияния, управления этим хаосом. С одной стороны, это круто и классно, но с другой стороны, как всегда, как это получится в человеческом мире, к чему это приведет?
Ирина Виноградова: Учёные из Kioto University разработали гуманоидного робота-монаха с искусственным интеллектом. Проект сочетает диалоговый AI и физическое тело. Робот может отвечать на вопросы, взаимодействовать с людьми и выполнять жесты, создавая эффект живого общения, а не просто чат-бота. Может ли технология
Ирина Виноградова: заменить человеческое присутствие там, где важны доверие, эмпатия и личный контакт?
Павел Энтин: У нас-то между собой, между людьми с этим вообще всё плохо. И оно связано в том числе генетически, в том числе социально, где и как мы рождены, как мы выращены и так далее. С момента, как мы приходим в этот мир, у нас доверие все ухудшается. И вот мы говорим синтетический интеллект. Не
Павел Энтин: искусственный интеллект, а синтетический интеллект. То есть и нам это неорганично. Почему нам это неорганично? Это вопрос доверия. Ну, потому что для нас это что-то чужеродное, что-то новое. У каждого нового поколения вот этот вопрос доверия, он будет как бы улучшаться или ухудшаться. Скорее
Павел Энтин: всего, настолько будет привычно и так далее, что вот эта грань исчезнет, грань восприятия, что ближе, что более органично и простое, с точки зрения эмоционального контакта, робот или другой человек. Поэтому этот вопрос, скорее всего, поколенческий. И мы это сейчас очень хорошо видим, потому что люди,
Павел Энтин: принимающие решения в жизни, они обычно более возрастные, с точки зрения управления государственной политикой, многих корпораций. А люди живущие, насыщающие, принимающие, как бы, что-то меняющие, это более молодые. И у них поколенческий разрыв, потому что в более старшем поколении вот эти все
Павел Энтин: технологические вещи, вот это все, оно непривычно, неорганично, пугающе, недоверяемо. Молодым поколениям наоборот. И мы сейчас уже прямо это видим конкретно вокруг. А вот с каждым новым поколением это будет все больше и больше меняться. Заменит или не заменит – это вопрос доверия. Как только доверие
Павел Энтин: будет такое максимальное, потому что мы будем считать, что это нормально, это органично, мы можем бездумно доверять, потому что это синтетический мозг, он reliable, потому что он никогда не изменит, он будет принимать лучшие решения, он будет объективным. Но вот как только наша вера в это будет
Павел Энтин: максимальной, синтетические люди, синтетический интеллект может заменить все, что угодно.
Ирина Виноградова: Спасибо, Павел. С вами были Павел Энтин и Ирина Виноградова. Вы слушали техно-чат на SBS Russian. Слушайте нас на подкаст-платформах, подписывайтесь на наши аккаунты в социальных сетях и оставайтесь на волне технологий. До свидания.
