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».
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.
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
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.
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.
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.