Элон Маск 22 июля опубликовал в X краткое заявление о текущем состоянии искусственного интеллекта: «Мы находимся в сингулярности». Через три дня Сэм Альтман, генеральный директор OpenAI, сделал схожее утверждение во время участия в подкасте Relentless: «Мы, типа, в сингулярности». Он продолжил: «Это момент».
Эти заявления вновь спровоцировали дискуссию, которая существует десятилетиями, но приобрела новые черты благодаря недавнему прогрессу в системах ИИ. Однако прежде чем судить о правоте Маска и Альтмана, необходимо ответить на более фундаментальный вопрос: что означает достижение сингулярности?
Не существует единого согласованного определения этого термина. В зависимости от трактовки, он может означать широкое превосходство машин над человеческим интеллектом, ускоренный цикл самосовершенствования ИИ или даже точку невозврата во взаимоотношениях общества и технологий.
Именно это различие затрудняет определение того, началась ли сингулярность. Дебаты касаются того, что представляют собой нынешние возможности систем ИИ и какие критерии необходимы для признания изменения самой динамики технологического развития.
Истоки концепции «взрыва интеллекта»
Одним из корней идеи о возможном взрыве интеллекта является работа британского математика И. Дж. Гуда. В 1965 году он описал «сверхинтеллектуальную машину», способную превзойти человеческую интеллектуальную деятельность. Поскольку одной из таких видов деятельности является проектирование машин, подобная машина могла бы создавать еще лучшие системы, запуская потенциально ускоренный процесс совершенствования. Гуд назвал этот сценарий «взрывом интеллекта».
Концепция сингулярности получила более прямое оформление спустя десятилетия, благодаря математику и писателю научной фантастики Вернору Винджу. В своем тексте 1993 года под названием The Coming Technological Singularity Виндж связал это явление с появлением интеллектов, превосходящих человеческий, и с трансформацией, настолько быстрой, что последующий период станет трудно предсказать на основе предыдущих моделей.
В этом смысле сингулярность означает не просто то, что машины стали умнее. Идея заключается в том, что с определенного момента скорость и характер технологических изменений могут сделать недостаточными методы, использовавшиеся ранее для прогнозирования будущего.
Исходя из этих идей, начали сосуществовать различные интерпретации. Одна из них связывает сингулярность с машиной, которая становится достаточно умной, чтобы участвовать в собственном процессе развития и производить все более способные системы. В этом сценарии решающим элементом будет не просто превосходство ИИ над людьми в одной задаче, а изменение скорости и динамики его эволюции.
Футурист Рэй Курцвейл популяризировал другую формулировку, связанную с ускорением технологического прогресса и ростом небиологического интеллекта. Курцвейл прогнозирует сингулярность на 2045 год и связывает эту концепцию с глубокой трансформацией во взаимоотношениях между людьми и машинами.
Философ Дэвид Чалмерс также проанализировал гипотезу взрыва интеллекта, согласно которой более умная машина, чем люди, могла бы создать еще более умющее поколение, которое, в свою очередь, породило бы следующее. Таким образом, дискуссия по этой теме охватывает различные гипотетические сценарии, а не консенсусное описание уже наблюдаемого события.
Критика и разнообразие взглядов
Сама идея сингулярности оспаривается исследователями в этой области. Ян Лекюн, один из пионеров глубокого обучения и лауреат премии Тьюринга, заявил, что считает, что машины в конечном итоге смогут конкурировать с людьми в интеллекте, но не верит в сингулярность. По его мнению, развитие ИИ может казаться экспоненциальным, но не обязательно продолжаться в таком же духе: прогресс может столкнуться с ограничениями и принять кривую роста, замедляющуюся до наступления прорыва, предсказанного сторонниками сингулярности.
Эти различные формулировки помогают объяснить, почему это слово не описывает одно и то же явление для всех исследователей. Для Присилы Машадо Виейра Лимы, профессора UFRJ в областях искусственного интеллекта и вычислительной техники, первый вопрос, который следует задать, это: «О какой сингулярности мы говорим?»
Именно здесь появляются два часто ассоциируемых с сингулярностью понятия: общий искусственный интеллект (AGI) и сверхинтеллект. AGI используется для описания ИИ, способного выполнять широкий спектр когнитивных задач, а не ограниченного компетенцией в определенных проблемах. Сверхинтеллект относится к гипотетическому сценарию, при котором машина превзойдет человеческие интеллектуальные способности гораздо более широко.
Некоторые формулировки рассматривают AGI как возможный этап, предшествующий сверхинтеллекту и сингулярности. Логика такова, что ИИ сначала достигнет общих способностей, затем начнет улучшать свои собственные системы и, наконец, сможет спровоцировать взрыв интеллекта. Однако эта последовательность не принята всеми интерпретациями концепции.
Различия в понимании самосовершенствования
Для Артура Игреша, специалиста по технологиям и инновациям, одна из проблем заключается в смешении исключительной производительности в определенных видах деятельности с интеллектом общего назначения. Он заявил в интервью Olhar Digital: «Он очень мощный в довольно ограниченном спектре».
То, что машина лучше человека в одной деятельности, не означает автоматически, что она лучше человека в интеллекте в целом. По мнению Игреша, обсуждение сингулярности должно учитывать широту возможностей, а не только отдельные результаты.
Клаудио Мицели, профессор UFRJ, делает схожее различие, говоря о самосовершенствовании. По его словам, уже существуют алгоритмы, способные развиваться и совершенствоваться по мере получения новых данных, но это не означает, что они достигли AGI. Он отметил: «Программы уже могут развиваться, у нас есть алгоритмы, которые развиваются, улучшаются, совершенствуются по мере поступления данных. Но это не обязательно делает это общим искусственным интеллектом».
Разница становится еще более важной, когда речь идет о рекурсивном самосовершенствовании. ИИ может помогать исследователям писать код, тестировать модели, анализировать результаты или находить способы улучшения систем. Другое дело — когда сама машина проводит все более автономный цикл повышения интеллекта.
Игреш связывает этот второй сценарий с поворотным моментом сингулярности: ИИ, который начинает самоподпитываться и все меньше зависит от людей для своего собственного развития. Сегодня, по его словам, его эволюция все еще зависит от исследователей, данных, моделей, компаний, инвестиций, обучения и инфраструктуры.
Сам Сэм Альтман делает схожее различие в своей статье в блоге The Gentle Singularity, опубликованной в 2025 году. В этом тексте генеральный директор OpenAI утверждает, что использование систем ИИ для ускорения исследований и помощи в создании еще лучших систем отличается от автономного обновления кода самой ИИ. В то же время он называет текущий процесс начальной версией рекурсивного самосовершенствования.
Это различие помогает отделить две вещи, которые могут показаться схожими: использование ИИ для ускорения разработки новых ИИ и наличие ИИ, способного самостоятельно управлять своим процессом совершенствования.
Вывод о достижении сингулярности
Именно здесь заявления Маска и Альтмана сталкиваются с концептуальной сложностью. Если сингулярность означает искусственный интеллект, который широко превосходит человеческие возможности и начинает автономно ускорять собственное развитие, то, по мнению Артура Игреша и Клаудио Мицели, пока нет достаточных доказательств того, что этот этап был достигнут.
Мицели прямо заявляет: «Если мы понимаем сингулярность как превосходство ИИ над человеческим интеллектом, мы еще не достигли этой точки». Для него нынешние системы еще не достигли такого уровня интеллекта.
Игреш также считает преждевременным утверждать, что мы находимся в сингулярности, если понимать эту концепцию как глубокое изменение самой динамики развития искусственного интеллекта. По его мнению, нынешний ИИ все еще имеет важные ограничения по сравнению с широтой человеческих возможностей, и его эволюция все еще зависит от исследователей, данных, моделей, компаний, инвестиций, обучения и инфраструктуры.
Присила Лима, напротив, предлагает более широкое определение. Она считает, что сингулярность может быть неформально понята как точка невозврата. В этом смысле общество могло уже пройти через некий вид сингулярности. Эта интерпретация не зависит от того, превзошел ли интеллект машины человеческий.
Этот взгляд также помогает контекстуализировать формулировку Альтмана. В The Gentle Singularity генеральный директор OpenAI описал трансформацию как постепенную, утверждая, что сингулярность происходит «понемногу». Однако в подкасте Relentless он обобщил момент другой фразой: «Это момент».
В совокупности заявления Альтмана представляют сингулярность как продолжающийся процесс, а не как конкретную дату, когда машина внезапно стала бы сверхинтеллектом. В тексте 2025 года он описывает постепенную эволюцию; в подкасте, хотя и говорит, что сингулярность наступила сейчас, он также утверждает, что ни один изолированный момент не является точкой перелома.
Для Присилы Лимы эта возможность различных точек разрыва также означает, что может не существовать единой сингулярности. «Я думаю, в ближайшие годы мы станем свидетелями нескольких сингулярностей», — заявила она, упоминая возможности, связанные с такими способностями, как сознание, эмпатия и здравый смысл.
Возможно, это самая большая трудность концепции. Если нет единого и согласованного определения, то также нет универсальной метрики, способной указать, что сингулярность началась.
Возможно измерить производительность в конкретных задачах, способность к рассуждению, скорость выполнения, автономность или принятие технологии. Но ни один из этих показателей по отдельности не определяет, что машина достигла стадии, описанной всеми определениями сингулярности.
Клаудио Мицели обращает внимание именно на эту проблему. Он заявил: «Нет серии метрик, которые мы могли бы использовать, чтобы определить этот вопрос о том, что такое сингулярность с точки зрения принятия, с точки зрения интеллекта, с точки зрения способности».
Существует также более ранний вопрос: что именно означает интеллект? ИИ может решать математические задачи, писать код, генерировать тексты или выполнять задачи, которые раньше требовали людей, но эти отдельные способности не обязательно устанавливают, что система обладает общим интеллектом.
Мицели ставит под сомнение, насколько возможно определить искусственный интеллект как общий, исходя из конкретных задач. Если машина чрезвычайно компетентна в некоторых областях и ограничена в других, ответ зависит от того, что считается необходимым для характеристики общего интеллекта.
Он также поднимает еще более глубокую трудность: возможный общий искусственный интеллект может функционировать не так, как человеческий интеллект. Вместо воспроизведения наших способностей, он может разработать форму интеллекта, отличного от известного нам. В таком сценарии самим людям может быть трудно распознать это явление.
Эта возможность помогает объяснить, почему недостаточно определить единственный тест для сингулярности. Если явление представляет собой изменение самой природы или динамики интеллекта, то критерии, используемые для его измерения, также могут потребовать изменений.
Трудность заключается не только в том, чтобы выяснить, когда началась сингулярность. Прежде всего, необходимо установить, какое явление мы называем сингулярностью, какие способности или изменения были бы достаточными для ее характеристики.
