Минуле та майбутнє ШІ: на прикладі ринкової капіталізації Nvidia в 40 трильйонів розглядаємо 80-річний розвиток штучного інтелекту

9 липня 2025 року Nvidia стала першою публічною компанією з ринковою капіталізацією, що перевищила 4 трильйони доларів. Ця знакова подія спровокувала міркування про майбутній розвиток індустрії штучного інтелекту. Хоча прогнози на майбутнє сповнені невизначеності, ми можемо черпати цінний досвід з 80-річної історії розвитку ШІ, щоб зрозуміти, чому минулі прогнози не були реалізовані, а також в яких аспектах, яким чином і з яких причин вони не справдилися.

Історія штучного інтелекту налічує початок з грудня 1943 року, коли нейрофізіологи Уоррен S. Маккаллок і логік Уолтер Піц опублікували статтю про нейронні мережі. Хоча ця стаття не мала експериментальних підтверджень, вона надихнула на "коннекціонізм", попередника сучасного глибокого навчання. Незважаючи на те, що цей підхід не має прямого зв'язку з фактичним способом роботи мозку, штучні нейронні мережі часто описуються як "імітуючі мозок".

У розвитку ШІ ми повинні бути обережними, щоб не плутати інженерію з наукою, науку з припущеннями та науку з论文, сповненими математичних символів. Що ще важливіше, потрібно протистояти спокусі ілюзії, що "люди можуть створити машини, схожі на людей". Ця зарозумілість протягом останніх 80 років була каталістом технологічних бульбашок і періодичних захоплень ШІ.

Концепція загального штучного інтелекту (AGI) (, тобто швидкого виникнення машин з людським інтелектом або навіть суперінтелектом, є типовим представником такого мислення. Від пророчества піонера AI Герберта Сімона в 1957 році до впевненого твердження Марвіна Мінські в 1970 році, а також до нещодавніх попереджень OpenAI про те, що суперінтелектуальний AI може призвести до знищення людства, ці очікування щодо швидкого досягнення AGI завжди існували. Однак ці прогнози часто походять з "помилки першого кроку", тобто вважається, що якщо комп'ютер може виконати завдання, яке раніше вважалося неможливим, навіть якщо він робить це погано, все, що потрібно, - це подальший розвиток технологій, щоб досягти досконалості.

Розвиток штучного інтелекту пройшов кілька етапів, починаючи з початкової залежності від підвищення апаратних характеристик, і згодом впровадження програмного забезпечення та збору даних. Експертні системи, які почали набувати популярності в середині 60-х років XX століття, були широко застосовані в 80-х, але до початку 90-х років почали занепадати через труднощі з отриманням і підтримкою знань. Цей випадок говорить нам про те, що навіть якщо технологія досягає початкового успіху та широкого використання, це не обов'язково призведе до формування стійкої нової індустрії.

У методах розробки ШІ символічний ШІ на основі правил і статистичний коннекціонізм довгий час боролися за домінування. Після 2012 року коннекціонізм відновився, а акцент у розробці ШІ змістився з академічного сектору в приватний. Однак, на даний момент, галузь все ще занадто зосереджена на парадигмі великих мовних моделей, ігноруючи інші можливі напрямки розвитку.

Успіх NVIDIA, безумовно, заслуговує на похвалу, але, дивлячись на 80-річний розвиток ШІ, ми не повинні покладати всі наші надії на одну технологічну лінію. Залишатися насторожі та розвиватися в різних напрямках, можливо, є ключем до довготривалого здорового розвитку індустрії ШІ.