Глобальная децентрализация знаний. Вместо централизованных источников информации будет сформирована распределённая сеть знаний, где каждый узел – от индивидуального гаджета до промышленного робота – внесёт свой уникальный вклад в создание сверхинтеллекта.
Плавность или революционность перехода
Гипотеза о том, что AGI является мифом, постепенно уступает место видению неизбежного технологического перехода. Независимо от того, будет ли этот переход плавным и эволюционным или резким и революционным, объединение автоматического программирования, IoT-устройств и криптоэкономических стимулов создаёт условия для рождения новой формы интеллекта. Этот интеллект, собранный из бесчисленного множества автономных агентов, станет фундаментом для новой реальности, где знание и понимание выходят за пределы человеческого опыта, а сверхинтеллект способно изучить мир, используя данные, недоступные ранее даже самым гениальным умам.
Таким образом, сценарии появления AGI – будь то эволюция или революция – представляют собой не просто технические гипотезы, а глобальные трансформационные процессы, которые изменят саму суть человеческого бытия и взаимодействия с окружающей реальностью.
История программирования и автоматизации
Перестройка основ цифровой эры
В этой главе мы исследуем феномен, который переворачивает представления о традиционном программировании – появление самопрограммирующихся систем. Уже сегодня нейросети способны не просто выполнять задачи, а генерировать собственный код, открывая путь к автономным интеллектуальным агентам. Это не просто шаг вперед в автоматизации, а качественная трансформация, способная породить новый виток эволюции искусственного интеллекта, ведущего к AGI.
От первых алгоритмов до самосовершенствующихся систем
История программирования начиналась с ручного кодирования алгоритмов на громоздких машинах, где каждая строка писалась с особой тщательностью. По мере развития вычислительной техники появились языки программирования, оптимизирующие создание программ, а затем – методы машинного обучения, позволяющие системам учиться на огромных объёмах данных. Сегодня мы стоим на пороге новой эры, где автоматизация переходит на принцип «код, который пишет код». В этой парадигме программный код становится не статичным набором инструкций, а динамической сущностью, способной самостоятельно адаптироваться и совершенствоваться.
Механизмы самопрограммирования: от интуитивных алгоритмов к творческому синтезу
Современные нейросетевые модели уже демонстрируют способность анализировать, декомпозировать и реконструировать код так, как это ранее было прерогативой исключительно человека. Такие системы не только исправляют ошибки, но и создают новые алгоритмические структуры, объединяя опыт множества IoT-устройств. Этот процесс напоминает биологическую эволюцию, где каждое улучшение закладывает