Предсказание будущего — задача, которая веками принадлежала области философии, религии и гадательной магии. Сегодня, с развитием искусственного интеллекта (ИИ), вопрос о способности машины к «предвидению» будущих событий приобретает научную остроту. Может ли ИИ действительно заглянуть в будущее, или его возможности ограничены анализом прошлого? На этот вопрос ответит «Рамблер».
Что значит «предсказать будущее»?
В строгом смысле, ИИ не предсказывает будущее в метафизическом понимании — он строит вероятностные прогнозы на основе больших массивов данных, используя модели машинного обучения и статистики. Это можно сравнить с тем, как метеорологи прогнозируют погоду: точность возрастает с доступностью и структурой данных, но никогда не достигает полной определенности.
Предсказания в пределах вероятности
Современные модели ИИ уже демонстрируют способность предсказывать поведенческие, экономические и даже биологические явления. Например, в области медицины нейросети могут прогнозировать риск инсульта или рака с точностью, превосходящей человеческих специалистов, пишет журнал Nature. Подобные модели анализируют тысячи медицинских снимков, истории болезни, генетические данные, выявляя паттерны, недоступные человеческому глазу.
Можно ли создать цифровую копию человека
Прогнозы в социальных системах
ИИ также находит применение в политике и экономике. Исследование Google DeepMind показало, что агент с многозадачным обучением способен прогнозировать динамику рынков и изменения пользовательских моделей поведения с высокой точностью.
Однако социальные системы обладают так называемой рефлексивностью — они изменяются под воздействием самих предсказаний. Как отмечает экономист Джордж Сорос в теории рефлексивности, попытка прогнозирования сама по себе становится фактором изменений. Этот эффект ограничивает точность ИИ в предсказании социального будущего.
Предсказание будущих научных открытий
Один из наиболее интригующих примеров — модель GPT-4, способная предлагать новые научные гипотезы, опираясь на существующую литературу. Исследование Корнелльского университета в 2024 года показало, что ИИ успешно предложил ряд новых связей между биомаркерами в онкологии, некоторые из которых подтвердились экспериментально.
Ограничения: энтропия и хаос
Тем не менее, фундаментальные физические ограничения, такие как энтропия и хаотическая динамика, создают непреодолимые барьеры для абсолютного предсказания. В системах с высокой чувствительностью к начальным условиям (эффект бабочки) даже малейшие отклонения делают долгосрочные прогнозы невозможными.
Более того, квантовая неопределенность на уровне элементарных частиц (принцип Гейзенберга) ограничивает точность даже самых идеальных моделей. Как отмечается в исследовании Корнелльского университета по квантовым вычислениям, ИИ может только оценить вероятность, но не дать детерминированный прогноз в условиях квантовой неопределенности.
Подводя итог, ИИ способен на прогнозирование, но не на предсказание в мистическом смысле. Его сила — в обработке огромных массивов данных, выявлении корреляций и построении моделей вероятности. Однако он не обладает интуицией, предчувствием или пониманием контекста в том виде, как это делает человек.
Ранее мы писали, как роботов учат считывать эмоции людей.
