Переключиться • 23 мая 2025
VR, алгоритмы Netflix и даже ChatGPT: 5 книг, которые предсказали современные ИИ-технологии
VR, алгоритмы Netflix и даже ChatGPT: 5 книг, которые предсказали современные ИИ-технологии
Текст: Григорий Щеглов
Фото: Unsplash
Всего за несколько лет искусственный интеллект прочно закрепился в нашей жизни. Но вы удивитесь, узнав, что многие существующие технологии были предсказаны писателями-фантастами задолго до их появления. Причем некоторые авторы описали их с поразительной точностью. Рассказываем о пяти книгах, которыми (возможно) вдохновлялись Сэм Альтман, Стив Джобс и Билл Гейтс.
Всего за несколько лет искусственный интеллект прочно закрепился в нашей жизни. Но вы удивитесь, узнав, что многие существующие технологии были предсказаны писателями-фантастами задолго до их появления. Причем некоторые авторы описали их с поразительной точностью. Рассказываем о пяти книгах, которыми (возможно) вдохновлялись Сэм Альтман, Стив Джобс и Билл Гейтс.
«Нейромант» (1984)
Уильям Гибсон
Виртуальная и дополненная реальность
Роман «Нейромант» стал манифестом киберпанка — литературного направления, исследующего взаимодействие человека и высоких технологий в антиутопическом будущем. Главный герой книги, хакер Кейс, подключается к виртуальному пространству — «матрице» — с помощью нейронного интерфейса. Гибсон описывает киберпространство как «коллективную галлюцинацию», трехмерную визуализацию данных, где пользователи могут перемещаться, взаимодействовать с информацией и другими людьми.
В романе также присутствуют элементы дополненной реальности. Персонажи используют устройства, накладывающие цифровые данные на реальный мир: они видят информацию о людях и объектах, получают подсказки и инструкции прямо в поле зрения.
Сегодня мы наблюдаем воплощение этих идей в виде VR-гарнитур вроде Meta Quest и PlayStation VR, а также AR-очков наподобие Apple Vision Pro и Microsoft HoloLens. Популярные несколько лет назад метавселенные вроде Horizon Worlds или Decentraland, пытаются воссоздать то самое киберпространство, о котором писал Гибсон. Пока, впрочем, безуспешно.
«Я, робот» (1950)
Айзек Азимов
Голосовые ассистенты
Сборник рассказов Айзека Азимова «Я, робот» не только познакомил мир со знаменитыми Тремя законами робототехники, но и описал роботов, которые понимают человеческую речь, поддерживают естественный диалог и выполняют команды. В этих историях роботы постоянно совершенствуются: от примитивных машин до сложных систем, способных понимать контекст, нюансы человеческого поведения и даже проявлять что-то похожее на эмоции.
Особенно показателен рассказ «Робби», где робот-няня общается с маленькой девочкой, понимает ее желания и становится настоящим другом. По сути, Азимов предсказал появление систем, способных обрабатывать естественный язык и вести диалог с человеком.
Сегодня голосовые помощники вроде Siri, Алисы и Alexa распознают речь, отвечают на вопросы, выполняют команды и даже шутят. Развитие больших языковых моделей сделало эти системы еще более продвинутыми — современные ассистенты запоминают контекст беседы, учитывают персональные предпочтения пользователя и становятся все более похожими на собеседников из рассказов Азимова.
«Сумма технологий» (1964)
Станислав Лем
Большие языковые модели, ChatGPT
Философско-футурологический трактат Станислава Лема «Сумма технологий» — одно из самых пророческих произведений в истории научной фантастики. В нем польский писатель размышляет о будущем технологий и цивилизации. Особенно удивительны его предсказания в области искусственного интеллекта и обработки информации.
Лем описывает системы, расширяющие возможности человеческого разума. Он предсказывает появление машин, способных анализировать огромные объемы текстов, извлекать из них знания и генерировать новые тексты, неотличимые от написанных человеком. Фактически, Лем описал принцип работы современных больших языковых моделей за полвека до их появления.
В одной из глав он даже рассуждает о системах, которые могут создавать художественные произведения, научные статьи и техническую документацию на основе обработки существующих текстов — точь-в-точь как это делают сегодня ChatGPT, Claude, Gemini и другие языковые модели. Лем также предвидел этические проблемы, связанные с такими технологиями: вопросы авторства, достоверности информации и потенциального использования ИИ для создания дезинформации.
«451° по Фаренгейту» (1953)
Рэй Брэдбери
Персонализация контента и алгоритмы рекомендаций
Антиутопия Рэя Брэдбери «451° по Фаренгейту» известна прежде всего как роман о цензуре и сжигании книг. Однако в нем есть и другие провидческие идеи, в том числе связанные с технологиями персонализации контента.
В мире романа люди живут в домах с огромными интерактивными экранами («телевизорными стенами»), которые транслируют специально подобранные развлекательные программы. Система учитывает предпочтения пользователя и постоянно предлагает контент, который должен ему понравиться. По сюжету жена главного героя полностью погружена в этот персонализированный мир, где виртуальные «родственники» из телешоу заменяют реальное общение.
Сегодня алгоритмы рекомендаций на платформах Netflix, YouTube и TikTok работают по похожему принципу. Искусственный интеллект анализирует поведение пользователя, его предпочтения и выборы, чтобы предложить именно тот контент, который с наибольшей вероятностью его заинтересует. Как и предсказывал Брэдбери, это создает «информационные пузыри», где человек видит только то, что соответствует его вкусам и убеждениям.
«Особое мнение» (1956)
Филип Дик
Системы прогнозирования поведения
Рассказ Филипа Дика «Особое мнение» (по которому позже Стивеном Спилбергом был снят одноименный фильм) описывает общество, где преступления предотвращаются до их совершения благодаря предсказаниям «провидцев» — людей с паранормальными способностями. Они видят будущие преступления, а специальная полиция арестовывает потенциальных нарушителей закона.
Хотя у нас нет настоящих провидцев, современные системы предиктивной аналитики на базе ИИ во многом реализуют эту концепцию. Банки используют алгоритмы машинного обучения для выявления потенциально мошеннических транзакций еще до их совершения. Правоохранительные органы в некоторых странах применяют системы, прогнозирующие вероятность преступлений в различных районах города на основе исторических данных.
Маркетологи используют поведенческое профилирование, чтобы предсказать, какие товары вы захотите купить, даже если вы сами еще не осознали эту потребность. Как и в рассказе Дика, эти технологии поднимают серьезные этические вопросы о праве на неприкосновенность частной жизни, презумпции невиновности и возможных предубеждениях, заложенных в алгоритмы.
