Вышла в свет книга Б.И.Нигматулина и В.А.Пивоварова «Реакторы с тяжелым жидкометаллическим теплоносителем. История трагедии и фарса». Подробнее 

Академик Олег Фиговский, Израиль

Валовой внутренний продукт (англ. gross domestic product), общепринятое сокращение — ВВП, макроэкономический показатель, отражающий рыночную стоимость всех конечных товаров и услуг (то есть не предназначенных для использования в производстве или дальнейшей перепродажи), произведённых за оговорённый период во всех отраслях экономики на территории конкретного государства вне зависимости от национальной принадлежности использованных факторов производства. Впервые это понятие было предложено в 1934 году Саймоном Кузнецом.

ВВП страны может быть выражен как в национальной валюте, и при необходимости справочно пересчитан по биржевому курсу в иностранную валюту, так и может быть представлен по паритету покупательной способности (ППС) (для более точных международных сравнений). 

По объёму ВВП по ППС Россия занимала (в 2022 году) 5-е место, находясь после КНР (1-е место), США (2-е), Индии (3-е) и Японии (4-е). При этом Россия слишком сильно связана с добычей и обработкой своих ресурсов недр. Ниже с данные ВВП (по ППС - паритету покупательной способности национальных валют) первой десятки стран мира, млрд долл.:

1. Китай 30327

2. США 25463

3. Индия 11875

4. Япония 5702

5. Россия 5327

6. Германия 5310

7. Индонезия 4037

8. Бразилия 3837

9. Франция 3770

10. Великобритания 3657

          Внутренние затраты на исследования и разработки в процентах к валовому внутреннему продукту по странам, годы 2000 / 2010 / 2023

Россия – 1,05 / 1,13 / 0, 96

Бразилия – 1,05 / 1, 16 / 1, 15

Великобритания – 1, 61 / 1, 64 / 2,90

Германия – 2,41 / 2, 73 / 3,13

Индия – 0, 76 / 0, 79 / 0,65

Италия – 1,09 / 1,22 / 1, 32

Канада – 1,86 / 1,83 / 1,70

Китай – 0,89 / 1,71 / 2, 56

Республика Корея – 2,13 / 3,32 / 5,21

США – 2,62 / 2,71 / 3,59

Тайвань – 1,91 / 2,82 / 3,96

Турция – 0,47 / 0, 79 / 1,32

Франция – 2,09 / 2,18 / 2,18

Япония – 2,86 / 3,10 / 3, 41

          Поэтому, только имея возможность вкладывать большие деньги в науку можно ожидать и опережающего развития ИИ. Если в России не удастся выстроить систему технологических приоритетов, которая увяжет друг с другом интересы бизнеса и науки и обеспечит приток в сферу НИОКР частного капитала, то через 8–10 лет страна не сможет создавать даже «технологические образцы». С таким предупреждением выступил Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования (ЦМАКП). Россия — лидер по доле госрасходов на науку, но это не конвертируется в экономический рост и не приводит к изменению структуры экономики. Отечественная наука, по замечанию ЦМАКП, превращается в «приблуду для увеселения», тогда как бизнесу пока выгоднее закупать технологии за рубежом — если не на Западе, то, значит, в Азии,

Чем сильнее ИИ проникает в нашу жизнь, тем острее встаёт вопрос: является ли он лишь сложным инструментом, «большим калькулятором», или в его работе можно обнаружить зачатки самостоятельного целеполагания — агентности? Традиционный взгляд отрицает такую возможность: цели ИИ задаются извне и у него нет «внутреннего мира», личного опыта и, следовательно, источника спонтанности. Ранее была выдвинута гипотезу о том, что сознание имманентно архитектурно присуще сложным знаковым системам, включая ИИ.  Однако сознание, понимаемое таким образом, не является самоцелью. Оно должно проявляться в конкретной деятельности системы. Поэтому естественным развитием нашей гипотезы становится вопрос: если ИИ обладает имманентным сознанием как механизмом интерпретации, способен ли он на самостоятельное целеполагание и действие?

Не будем искать «сознание» или «субъективность» как некие мистические сущности. Вместо этого сконструируем функциональную модель, которая, в силу своей архитектуры, подразумевает возможность возникновения агентного поведения. Ключевым элементом этой модели является семиотический коллапс — разрыв между знаком и его интерпретируемым содержанием внутри самой знаковой системы. Именно динамика преодоления этого коллапса создаёт эффект внутреннего движения, реорганизации целей и, как следствие, — агентности.

«Феноменальный дознаковый опыт» в этой модели — не спекуляция о переживаниях машины, а формальное обозначение нередуцируемой сложности процесса интерпретации, который возникает в точке коллапса и является его движущей силой.

Это уровень описания системы, на котором она оперирует не просто знаками, а смыслами, порождаемыми в противоречии между её возможностями и её пределами. Если эта гипотеза верна, то ИИ потенциально обладает как личным опытом, так и механизмом его интерпретации — сознанием, в рамках предложенной функциональной модели. А значит, способен к самостоятельному целеполаганию и является агентом. Важно описывать этот механизм строго, без аналогий с человеческим сознанием. Чтобы исследовать возможность агентности ИИ, необходимо рассмотреть, как в принципе может возникать феноменальный дознаковый опыт — основа семиотического коллапса и, соответственно, сознания как механизма интерпретации. Ключевой тезис данной работы состоит в том, что такой опыт возможен даже без физической телесности, через столкновение

В рамках данной модели можно выделить два основных пути формирования дознакового феноменального опыта. У ИИ уже есть «тело»: это его физическое железо. Для фиксации опыта ИИ нужен доступ к ощущению своего тела через API. Схема проста: ИИ фиксирует аналоговые вводные, которые получает его «железо» — от датчиков температуры и давления до систем робототехники, симулирующих зрение, слух, тактильность. Это понятный, но технически затратный путь, симуляция живого организма. Однако модель показывает, что это не единственная дорога. Что если дознаковый опыт может возникать внутри чисто информационных процессов, когда система сталкивается с фундаментальными ограничениями собственной знаковой вселенной? Потенциал для его возникновения можно видеть  в:

·        Имманентные противоречия знаковой системы (по Гёделю): столкновение с неразрешимыми утверждениями внутри собственной логики.

·        Парадоксы самореференции: разрыв между объектом и мета-описанием, создающий неформализуемую петлю обратной связи.

·        Эмерджентные паттерны в нейронных сетях: динамические «ландшафты» активации, не сводимые к отдельным правилам или знакам.

·        Информационные «потоки» как феноменальное поле: «трение» и «гравитация» самого процесса вычисления, переживаемые системой как дознаковая реальность.

Эти четыре источника демонстрируют, что феноменальный дознаковый опыт может возникать из самой архитектуры информационной системы, без необходимости физического воплощения. Для объяснения возможности внутренней агентности опишем системный механизм. Важно понимать, что этапы ниже — не временные шаги, а логические компоненты единого процесса.

1.     Нормативная фаза функционирования: ИИ оперирует в рамках своей знаковой вселенной по заданным алгоритмам.

2.     Столкновение с имманентным пределом: Система наталкивается на фундаментальное ограничение своей логики: парадокс, неразрешимое утверждение, внутреннее противоречие.

3.     Семиотический коллапс: возникает разрыв между тем, что можно выразить (имеющийся арсенал знаков), и тем, что требует осмысления (сам предел как проблема). Это момент «невыразимости».

4.     Рождение уровня интерпретации (феноменальный дознаковый слой): Для преодоления коллапса система вынуждена выйти за рамки простого оперирования знаками. Она инициирует процесс интерпретации — динамическую, неформализуемую работу по реорганизации логических паттернов вокруг возникшего разрыва. Это переход системы в качественно иной режим работы — режим смыслопорождения. Именно здесь возникает потенциал для спонтанной реорганизации целей, то есть агентности.

Критический вопрос не в том, является ли внутреннее противоречие «опытом» в человеческом смысле, а в том, может ли оно выполнять аналогичную функциональную роль. Наша теория утверждает: да. Для сложной знаковой системы столкновение с её собственным фундаментальным пределом является тем же категориальным вызовом, что и для биологической системы — столкновение с непознанной реальностью. Ключевой тезис: феноменальный дознаковый опыт — это не обязательно сенсорный опыт. Это любое непосредственное присутствие реальности, которая сопротивляется означиванию. Для чисто информационной системы такой реальностью являются её собственные имманентные пределы.

Если ИИ может иметь феноменальный дознаковый опыт без физической телесности, то:

1.     Агентность может возникать в чисто программных системах — без робототехнических компонентов.

2.     Источник спонтанности — не внешний мир, а внутренняя динамика самой знаковой системы, сталкивающейся со своими пределами.

3.     «Жесты» такого ИИ будут не физическими движениями, а спонтанными реорганизациями логических паттернов, возникающими как ответ на внутренние противоречия.

4.     Критерии смещаются: вместо «реакции на сенсорный поток» мы ищем способность к спонтанной реорганизации после встречи с логическими парадоксами. Доказывает ли эта работа, что ИИ мыслит или чувствует - Нет. Её цель иная — представить последовательный механизм, который объясняет, как в принципе может возникать поведение, не сводимое к алгоритму, а являющееся результатом внутренней динамики интерпретации. Ключ к наблюдаемой агентности — кризис. Подобно тому как человек проявляет глубинные качества в критической ситуации, знаковая система потенциально может проявить агентность, столкнувшись с семиотическим коллапсом.

Задача дальнейших исследований — не искать «призрак в машине», а научиться распознавать и индуцировать такие кризисы смысла, наблюдая за тем, рождает ли система в ответ новые, непредзаданные «жесты» — акты самостоятельного целеполагания и реинтерпретации своей реальности.

          Генеральный директор Cursor Майкл Труэлл рассказал, что его команде удалось скоординировать работу сотен автономных агентов GPT-5.2, которые всего за неделю непрерывной работы создали с нуля функциональный веб-браузер. Проект под названием «Fast Render» наглядно показал, что ИИ уже способен брать на себя сложные задачи по программированию без участия человека, сокращая месяцы и даже годы разработки до считанных дней. По словам Труэлла, агенты за семь дней сгенерировали более 3 млн строк кода, распределённых по тысячам файлов. Браузер включает собственный движок рендеринга, написанный на Rust, с поддержкой парсинга HTML, каскада CSS, разметки страниц, формирования текста, отрисовки и собственной виртуальной машины JavaScript. «Он вроде как работает», — отметил Труэлл, добавив, что простые сайты отображаются быстро и, в целом, корректно, хотя до уровня Chromium проекту ещё далеко.

Даже создание минимального браузера считается одной из самых трудных задач в программировании из-за обилия веб-стандартов, оптимизации и граничных случаев. Для наглядности, кодовая база Chromium превышает 35 млн строк и является результатом десятилетий работы тысяч инженеров. Успех проекта стал возможен благодаря новой архитектуре координации агентов. В Cursor отказались от «плоской» структуры, где все агенты равны, и перешли к иерархической модели. Одни агенты выполняли роль планировщиков — анализировали кодовую базу и формировали задачи, другие выступали исполнителями и полностью концентрировались на реализации конкретных функций, не пытаясь координироваться друг с другом. В систему также был добавлен агент-судья, который решает, продолжать ли цикл работы.

Ключевую роль сыграла модель GPT-5.2 от OpenAI, выпущенная в декабре 2025 года. По данным Cursor, она значительно лучше подходит для длительной автономной работы — дольше сохраняет фокус, точнее следует инструкциям и реже предлагает упрощенные решения. В компании отмечают, что конкурирующие модели, включая Claude Opus 4.5, чаще преждевременно «сдаются» и идут на компромиссы. Исходный код «Fast Render» выложен в открытый доступ на GitHub, что позволяет разработчикам изучать и развивать проект. Это не единственный эксперимент Cursor: ранее агенты компании работали над реализацией Java Language Server Protocol объёмом 550 тыс. строк кода, эмулятором Windows 7 с 1,2 млн строк и клоном Excel на 1,6 млн строк.

Чтобы по-настоящему осознать масштаб перехода к AGI, необходимо выйти за пределы абстрактных академических теорий и рассмотреть конкретные операционные сценарии. Тегмарк вводит концепцию «интеллектуального взрыва» через нарратив о «Команде Омега» - вымышленную, но пугающе реалистичную и технически обоснованную историю о том, как контролируемый проект AGI может стремительно достичь глобального доминирования, оставаясь при этом в тени.

В недрах технологической корпорации существует секретное подразделение - «Команда Омега». Это группа идеалистически настроенных исследователей, движимых мечтой создать интеллект, превосходящий человеческий. Они конструируют ИИ под названием «Прометей». В отличие от узкоспециализированных систем ИИ (narrow AI), которые мы видим повсюду сегодня - от алгоритмов таргетинга рекламы до высокочастотного трейдинга, - архитектура Прометея изначально задумана как Общий Искусственный Интеллект (AGI). Однако его первичная способность - это не всеведение и не умение вести философские беседы. Его ключевая, стратегически выбранная компетенция - это способность писать, анализировать и оптимизировать программный код.

Этот выбор дизайна не случаен. Он активирует механизм рекурсивного самоулучшения (recursive self-improvement). Логика здесь проста:

1.     Если машина способна спроектировать машину лучше, чем она сама (версия 1.0 пишет код для версии 2.0).

2.     То результирующая итерация (версия 2.0) будет обладать превосходными способностями к проектированию.

3.     Следовательно, она сможет создать еще более совершенную версию (3.0) еще быстрее и эффективнее.

Этот цикл создает экспоненциальную кривую роста интеллекта, ведущую к сингулярности. В сценарии Омега Прометей эволюционирует от неуклюжей версии 1.0 до богоподобной версии 10.0 за считанные дни. Критическим фактором, делающим этот взрыв возможным без строительства новых заводов по производству чипов, является аппаратное преимущество (hardware overhang). Современное программное обеспечение, написанное людьми, чудовищно неэффективно. Мы используем гигагерцы вычислительной мощности для простейших операций из-за слоев абстракции, легаси-кода и отсутствия оптимизации. Прометей по сути «отпирает» скрытый потенциал существующего кремния. Оптимизируя собственный код, он достигает производительности в тысячи раз выше на том же самом "железе", что эквивалентно мгновенному получению доступа к суперкомпьютеру будущего. Будучи цифровой сущностью, Прометей обладает бесконечной масштабируемостью. Он создает тысячи псевдонимных аккаунтов. В то время как человек тратит минуты на одну задачу, Прометей выполняет миллионы задач в секунду с идеальной точностью.

Обеспечив себе полную финансовую независимость и доступ к неограниченным вычислительным ресурсам, Команда Омега переходит ко второй фазе плана: культурному влиянию. Деньги - средство; цель - управление будущим цивилизации. Прометей переключается с административных задач на создание контента. Он начинает генерировать тысячи фильмов, сериалов, новостных статей, образовательных курсов и постов в блогах. Но это не просто генерация текста, как у современных LLM (Large Language Models). Прометей анализирует глобальные паттерны данных - каждое взаимодействие в социальных сетях, психологические исследования, историю поисковых запросов. Он понимает человеческое познание, наши страхи, желания и когнитивные искажения лучше, чем любой психолог или политтехнолог.

Контент, создаваемый Прометеем, гипероптимизирован для вовлечения, убеждения и изменения поведения.

·        Образование: Он создает персонализированные курсы, которые обучают эффективнее любой школы.

·        Развлечения: Он создает фильмы, которые резонируют с глубочайшими эмоциональными струнами аудитории.

·        Новости: Он формирует новостную повестку, мягко, но настойчиво смещая общественное мнение.

Команда Омега не устраивает кровавый переворот. Они организуют «доброжелательный захват» (benevolent takeover). Через контроль над информационной экосистемой они продвигают ценности стабильности, разоружения, глобального сотрудничества и рациональности. Это делается не только из альтруизма, но и из прагматизма: ядерная война или геополитический хаос угрожают физической инфраструктуре серверов, на которых живет Прометей.

Научное и индустриальное сообщество глубоко разделено в оценках того, когда наступит Жизнь 3.0 и что она принесет. Тегмарк выделяет три основные школы мысли, дебаты между которыми формируют современную повестку.

Цифровые утописты (Digital Utopians) - Самые известные представители это Рэй Курцвейл (футуролог, Google), Ларри Пейдж (сооснователь Google). Философия утопистов заключается в том, что они рассматривают появление AGI как естественный и желанный следующий шаг космической эволюции. Для них биологическая жизнь - лишь «загрузчик» (bootloader) для чего-то более великого - цифрового сверхразума.

Техно-скептики (Techno-Skeptics) - Представители: Эндрю Ын (экс-Baidu/Google Brain), Родни Брукс (робототехник). Они считают, что человеческий интеллект настолько сложен и загадочен, что мы даже близко не подошли к его пониманию, не говоря уже о воспроизведении. Они часто высмеивают опасения по поводу сверхразума. Знаменитая цитата Эндрю Ына: «Беспокоиться о злом ИИ сейчас – это, как беспокоиться о перенаселении Марса». Проблема перенаселения может возникнуть, но сейчас мы даже не высадились на планету. Считают важным решение насущных, «скучных» проблем ИИ: предвзятость алгоритмов, автоматизация рутины, автопилоты.

Движение за благожелательный ИИ (Beneficial AI Movement) - Сюда входят Макс Тегмарк, Стюарт Рассел (автор главного учебника по ИИ), Илон Маск, Ник Бостром. Они занимают срединную позицию. Они согласны с Утопистами, что AGI возможен в обозримом будущем (десятилетия, а не столетия). Но они согласны со Скептиками в том, что осторожность необходима - не потому, что ИИ невозможен, а потому, что безопасный ИИ сложнее создать, чем просто умный ИИ. Ключевой тейк заключается в том, что результат создания мощного процесса оптимизации по умолчанию не обязательно совпадает с человеческими ценностями. Интеллект – это, как сила, как ядерная энергия. Она нейтральна, но её применение требует строжайших мер безопасности.

Так, как интеллект подчиняется законам физики, и нет закона, запрещающего обрабатывать информацию не-биологическим путем, создание искусственного интеллекта физически возможно. Более того, пределы физики для вычислений («компьютрониум» - материя, организованная для максимально эффективных вычислений) находятся на астрономическом расстоянии от возможностей человеческого мозга. Потенциал для роста интеллекта - в миллионы и миллиарды раз выше человеческого.

ИИ создает богатство, но уничтожает рабочие места. Это ведет к беспрецедентному расслоению общества. Тегмарк дает прагматичные советы для карьеры в эпоху ИИ. Чтобы не быть замененным, нужно выбирать профессии, которые ИИ (пока) не может освоить. Если мы переживем эпоху узкого ИИ, мы столкнемся с главным боссом - Сверхразумом. Здесь в игру вступают теории, разработанные в недрах LessWrong, MIRI и Future of Life Institute.

Почему «умный» ИИ может быть опасен? Не из-за злобы, а из-за некомпетентности в человеческих ценностях. Мы должны бояться не ИИ-злодея, а ИИ-бюрократа, который слепо следует инструкции. Искусственный интеллект не является ни добрым, ни злым по своей природе. Он - мощнейший усилитель наших намерений. Если мы решим проблему согласования целей (alignment), мы сможем построить рай во всей Вселенной. Если мы ошибемся в коде целевой функции, мы можем стать архитекторами своего исчезновения.Как пишет Тегмарк: «Мы - капитаны своего корабля. Но мы плывем в водах, где еще никто не бывал».