Развитие ИИ и робототехники

23.10.2026

Развитие ИИ и робототехники

Академик Олег Фиговский

Продолжение нынешнего курса развития искусственного интеллекта (ИИ) и создание сверхинтеллекта приведут к уничтожению рынка труда в ближайшие десять лет, предупредил лауреат Нобелевской премии по экономике Дарон Аджемоглу в интервью немецкому журналу Spiegel. «Если мы хотя бы приблизимся к такому сверхинтеллекту, рынка труда больше не будет — останутся только рабочие, инженеры узкой специализации или предприниматели… Эта угроза не появится сегодня или завтра, но (может возникнуть) в ближайшие десять лет», — заявил экономист.

По словам ученого, конечная цель индустрии ИИ заключается в создании сверхинтеллекта, который превзойдет по возможностям человека. Приближение человечества к такой технологии приведет к уничтожению не только рабочей силы, но и демократии в целом, отметил специалист. Аджемоглу призвал радикально переориентировать развитие технологий искусственного интеллекта на нужды работников, указав, что это идет вразрез с интересами представителей отрасли ИИ.

Напомним, турецко-американский экономист армянского происхождения Аджемоглу является профессором Массачусетского технологического института, а также членом программы экономического роста Канадского института перспективных исследований, Американской академии искусств и наук, Национальной академии наук США и Турецкой академии наук. В 2024 году ученому совместно с Саймоном Джонсоном и Джеймсом Робинсоном присудили Нобелевскую премию по экономике «за исследование того, как институты формируются и влияют на процветание». В область исследований специалиста входят макроэкономика, политическая экономия, экономика труда, экономика развития и экономическая теория.

На переднем крае новых технологий, отраслей и бизнес-моделей Китая появляется целый поток новых профессий, что отражает динамику модернизации промышленности страны и повышение уровня жизни населения. Только в секторе низковысотной экономики в восьмой партии новых профессий, недавно обнародованной Министерством людских ресурсов и социального обеспечения КНР совместно с другими государственными ведомствами, особо выделяются такие новые рабочие специальности, как планировщики групповых полетов дронов, специалисты по низковысотной логистике и администраторы интеллектуальных подключенных систем низковысотного базирования.

Профессии, связанные с бурно развивающейся цифровой экономикой, также меняют облик трудовой деятельности в Китае. К ним относятся, в частности, инженерно-технические специалисты по искусственному интеллекту /ИИ/, тестировщики интеллектуальных подключенных транспортных средств, технические специалисты по применению роботов с воплощенным ИИ и администраторы микросетей. Обнародование 11 новых профессий и 23 новых видов рабочих специальностей в восьмой партии знаменует собой очередное обновление национального перечня профессий. Эксперты отрасли отмечают, что такие обновления служат своего рода "барометром" кадрового рынка, отражающим динамику промышленной трансформации Китая.

Возьмем, к примеру, низковысотную экономику. В первой партии новых профессий, опубликованной в 2019 году, была указана профессия пилота дронов, основной целью введения которой было удовлетворение острой потребности в кадрах для управления беспилотниками. Во второй партии были добавлены техники по монтажу, настройке и техническому обслуживанию дронов - эта позиция была создана для устранения пробелов в эксплуатации и обслуживании оборудования в развивающейся индустрии беспилотных летательных аппаратов.

По мере роста индустрии дронов круг обязанностей в рамках новых должностных позиций, включенных в седьмую и восьмую партии, расширился от отдельных технических операций до межотраслевых областей применения, таких как логистика и доставка, управление в секторе культуры и туризма, а также городское управление. По словам вице-президента онлайн-рекрутинговой платформы Zhaopin Ли Цяна, постоянное появление новых профессий отражает тенденцию развития промышленной системы Китая в направлении повышения уровня высокотехнологичности, интеллектуальности и экологичности.

"Поддержка политическими мерами расширяет и подкрепляет предложение кадров, а рынок труда одновременно поглощает их. Новые профессии являются как точным отражением тенденций промышленного развития, так и позитивным ориентиром для рынка труда", - добавил он. Помимо модернизации промышленности, изменения в сфере новых профессий в Китае также отражают меняющиеся потребности населения в благосостоянии, при этом количество новых рабочих мест в секторе современных услуг продолжает увеличиваться. Отраслевые эксперты отмечают, что по мере повышения качества жизни населения производственные услуги стали ориентироваться на специализацию и высшие звенья глобальных цепочек стоимости, в то время как сфера бытовых услуг развивается в направлении диверсификации, повышения качества и удобства.

По данным Государственного комитета по делам развития и реформ КНР, ожидается, что в период реализации 15-го пятилетнего плана /2026-2030 гг./ объем сектора услуг Китая превысит 100 трлн юаней /около 14,8 трлн долл. США/. Отраслевые эксперты отмечают, что сфера бытовых услуг будет активно развиваться, способствуя раскрытию потенциала экономического роста, при этом широкие перспективы открываются для развития услуг в сфере обслуживания населения, здравоохранения, ухода за пожилыми людьми и за детьми. Таким образом, как ожидается, это приведет к созданию еще большего числа новых рабочих мест в этом секторе.

Китай активно обновляет свой перечень классификации профессий. С 2019 года в стране было обнародовано восемь партий, включающих 121 новую профессию. "Появление новых профессий является прямым ответом на новые области применения технологий, свежие изменения на рынке и новые потребительские запросы", - отметил Ли Чанъань, научный сотрудник Академии исследований открытой экономики Китая при Университете международного бизнеса и экономики. "Каждое обновление перечня профессий будет придавать дополнительный импульс развитию промышленности страны в будущем за счет привлечения талантов, наряду с совершенствованием системы профессиональных стандартов, согласованием подготовки и предложения кадров, а также и постепенным укреплением институциональных гарантий", - добавил он.

Компания SpaceX 1 октября вывела на орбиту 130 полезных нагрузок, включая прототип спутника Google для испытаний технологий искусственного интеллекта. Миссия Transporter-18 стартовала на ракете Falcon 9 с базы Космических сил США Ванденберг в Калифорнии. Ракета поднялась сквозь туман, который часто окутывает этот живописный участок калифорнийского побережья.

Пуск прошел штатно. Первая ступень Falcon 9 вернулась на базу Ванденберг и выполнила посадку примерно через 7,5 минуты после старта. Для этой ступени полет стал 25-м по счету. Разгонный блок второй ступени вывел полезные нагрузки на низкую околоземную орбиту. В течение примерно 11 минут, начиная с 54,5 минуты после старта, он последовательно развернул все 130 аппаратов и других полезных нагрузок.

Самой заметной полезной нагрузкой стал экспериментальный аппарат для проекта Suncatcher — создаваемой Google группировки спутников с системами искусственного интеллекта, которую компания планирует разместить на низкой околоземной орбите. Этот аппарат поможет команде проекта выяснить, как тензорные процессоры — разработанные Google специализированные чипы, являющиеся одним из ключевых компонентов Suncatcher, — работают в космической среде. Особое внимание будет уделено устойчивости тензорных процессоров к космическому излучению, а также эффективности отвода тепла, выделяемого процессорами во время работы.

Остальные полезные нагрузки миссии представляли собой весьма разнообразный набор аппаратов. По данным SpaceX, среди них были кубсаты, микроспутники и размещенные на других космических аппаратах полезные нагрузки, а также два спутника с возвращаемыми аппаратами и четыре орбитальных разгонных блока, которые доставили 41 полезную нагрузку для последующего выведения на орбиту. Transporter-18 не установила рекорд по количеству полезных нагрузок, выведенных за один запуск, но приблизилась к нему. Действующий рекорд составляет 143 аппарата — столько SpaceX вывела на орбиту в ходе первой миссии Transporter в январе 2021 года.

Figure протестировала нейросеть Helix 2.5 в 30 незнакомых домах: гуманоид собирал игрушки, складывал полотенца и заправлял кровати без настройки под новое окружение. Разбираемся, как обучение на человеческих действиях помогает переносить навыки, и почему успешная демонстрация еще не означает готовность робота к повседневной работе. Для человека другая кровать или незнакомое полотенце обычно не становятся препятствием: мы переносим привычные навыки в новую обстановку. Figure проверила, насколько ее гуманоид способен делать то же самое.

Компания представила и испытала систему в 30 незнакомых домах. В каждом роботу предлагали бытовую работу: собрать игрушки, сложить полотенца и привести в порядок постель. Данные из этих помещений не использовали для обучения, а настройки модели под конкретный интерьер не меняли. Такие задания сложнее, чем могут показаться. Роботу нужно не только захватить предмет, но и добраться до него, выбрать удобную позицию и согласовать движения тела и рук. С тканью добавляется еще одна трудность: ее форма меняется при каждом прикосновении.

Основой Helix 2.5 стало предварительное обучение на Index — наборе данных о человеческих действиях. После этого модель обучили трем выбранным задачам на материалах из других мест. Таким образом, эксперимент проверял способность применять знакомые действия в новых условиях. Figure заявляет, что робот продемонстрировал выполнение задач во всех 30 домах. При этом в контролируемом сравнении моделей доля полностью успешных попыток выросла с 9% без предобучения на Index до 56% с ним. Эти цифры описывают разные стороны результата: работа в каждом доме не означает безошибочного выполнения каждого запуска.

В демонстрации показано и восстановление после ошибок. Гуманоид может отступить, изменить положение тела или зайти с другой стороны кровати, чтобы поправить покрывало и продолжить работу. Для меня самое интересное здесь — возможность обходиться без отдельного обучения под каждую квартиру. Надежность еще предстоит повышать, но именно перенос навыков может сделать домашних роботов практически полезными за пределами подготовленной лаборатории.

Boston Dynamics опубликовала видеоролик, в котором показала работу команды, занимающейся созданием и обслуживанием прототипов человекоподобного робота Atlas. В почти шестиминутном ролике компания показала, как организация производства помогает быстрее создавать и испытывать новые аппаратные решения. Благодаря этому инженеры могут оперативнее переходить от изменений в проекте к изготовлению физических компонентов и сборке роботов.

Сейчас на создание одного робота уходит около суток, однако в следующем году компания намерена сократить этот срок примерно до часа. В более отдаленной перспективе она рассчитывает довести время сборки до нескольких минут. При этом речь идет именно о процессе изготовления отдельного робота, показанном в видео. Эти цели не означают, что производственная линия сможет выпускать по одному роботу каждый час, и не определяют сроки начала коммерческих поставок.

В подразделении Boston Dynamics, занимающемся прототипами, инженеры и специалисты по механической обработке совместно разрабатывают, производят, собирают и обслуживают робототехническое оборудование. Вместо того чтобы полностью полагаться на внешних поставщиков специализированных компонентов, компания выполняет высокоточную механическую обработку непосредственно на собственном предприятии. Это позволяет оперативно менять детали и производственные процессы по мере развития конструкции.

Работа включает изготовление компонентов с минимальными допусками по размерам, а также выполнение специализированных операций, например нарезание зубьев шестерен. Такие возможности особенно важны при создании человекоподобных роботов: для согласованных движений, многократного выполнения операций и стабильной работы им необходимы механические детали, изготовленные с высокой точностью.

Когда производство находится рядом с инженерными подразделениями, сокращается и цикл обратной связи между проектированием и испытаниями. Инженеры могут напрямую обсуждать требования к деталям с производственными специалистами, вносить коррективы и проверять обновленные компоненты, не ожидая длительного выполнения заказа сторонним подрядчиком. Детали могут поступать с участка механической обработки на сборку в тот же или на следующий день. Благодаря этому новые конструктивные решения удается быстрее проверять на реальном оборудовании.

На предприятии также разрабатывают технологические процессы, необходимые для эффективного изготовления новых компонентов. Специалисты подбирают подходящий режущий инструмент, совершенствуют методы механической обработки и внедряют роботизированные манипуляторы в сборочные операции. Такой подход позволяет совершенствовать производственные технологии параллельно с развитием механической конструкции Atlas.

Перевозка военных грузов через районы, находящиеся под обстрелом, подвергает водителей непосредственной опасности. Компании Forterra и Hypercraft представили новую беспилотную внедорожную машину, предназначенную для выполнения таких задач. Платформа объединяет беспилотную наземную машину Razorback компании Hypercraft и систему автономного управления AutoDrive от Forterra. Кроме того, на ней установлена противодроновая турель Edda производства компании 9 Mothers. Таким образом, одна машина сочетает автономную доставку снабжения с возможностью борьбы с беспилотниками.

Razorback — первая полноценная машина, разработанная компанией Hypercraft из города Прово, штат Юта. Изначально предприятие занималось созданием электрических силовых установок для коммерческого транспорта, но затем расширило деятельность, включив в нее оборонные разработки. В начале этого года компания представила Razorback. Длина машины превышает четыре метра, а грузоподъемность достигает 1800 килограммов. По данным Hypercraft, запас хода составляет около 800 километров. Кроме того, машина способна обеспечивать внешнее оборудование электрической мощностью до 38 киловатт.

Конструкция Razorback предусматривает установку сторонних датчиков, радиостанций, вооружения и другого оборудования в зависимости от поставленной задачи. Razorback изначально проектировалась с расчетом на автономную работу, что упростило интеграцию системы управления AutoDrive. Кроме того, Razorback получила турель Edda массой около 23 килограммов. Ее система способна обнаруживать небольшие беспилотники по звуку вращающихся винтов, отслеживает цели с помощью камер и открывает огонь из дробовика. Она предназначена для поражения дронов на расстоянии от 10 до 100 метров. Совместный проект Forterra и Hypercraft объединяет эти компоненты в одной машине, предназначенной для доставки грузов в условиях, когда маршруты снабжения подвергаются воздействию противника.

Компания Google объявила о прорыве, который может помочь устранить серьезное препятствие на пути к созданию полезных квантовых компьютеров: процессор Willow продемонстрировал 40-кратное снижение количества ошибок при подготовке специализированных квантовых состояний. Метод «культивации магических состояний» позволил достичь логической точности на уровне 99,99% за счет создания высокоточных квантовых состояний, необходимых для выполнения сложных вычислений.

«Магические состояния» необходимы для сложных квантовых вычислений, но их создание с достаточно низким уровнем ошибок требует огромных вычислительных ресурсов. По некоторым оценкам, на производство этих состояний может уходить до 95% мощности квантового компьютера, оставляя мало ресурсов на сами вычисления. Ситуацию усугубляет то, что каждое магическое состояние можно использовать лишь один раз, поэтому квантовым компьютерам приходится непрерывно производить новые состояния. В последнем эксперименте Google демонстрирует метод, способный снизить эту нагрузку, сообщает IE.

В 2024 году исследователи Google Quantum AI разработали метод культивации магических состояний, усовершенствовав более ранний теоретический подход. Он работает как фильтр: исследователи вводят квантовое состояние, содержащее ошибки, в небольшую область процессора и выполняют серию тщательно скоординированных измерений для выявления проблем. Попытки, не прошедшие проверки, отбрасываются, а прошедшие дают гораздо более чистые квантовые состояния. Затем эти состояния можно расширить в более крупную форму, пригодную для сложных квантовых операций.

Хотя в теории подход выглядел многообещающе, его демонстрация на реальном квантовом оборудовании потребовала нескольких инженерных улучшений. В итоге процессор Willow показал 40-кратное снижение ошибок по сравнению с квантовыми состояниями, созданными без процедуры культивирования. Эксперимент также дал логические T-состояния — особый тип магических состояний — точность воспроизведения которых составила 99,99%. Помимо снижения количества ошибок, исследователи Google установили, что очищенные квантовые состояния можно переносить между двумя различными методами коррекции ошибок.

Они перенесли состояния из цветового кода с расстоянием 3 в поверхностный код с расстоянием 5. Это два способа организации квантовой информации для обнаружения и исправления ошибок, причем параметр «расстояние» указывает на уровень защиты кода от определенных типов ошибок. Этот процесс, получивший название «прививка» (grafting), показал, что тщательно подготовленные состояния способны сохраняться при переходе от одного метода к другому на реальном аппаратном обеспечении. Несмотря на успех, говорить об устранении проблемы магических состояний еще рано. Метод культивации еще предстоит продемонстрировать в гораздо большем масштабе, прежде чем его можно будет применять на практике.

За горизонтом событий черной дыры квантовая информация перемешивается почти до неузнаваемости, растворяясь в запутанном клубке квантовых взаимодействий. Однако если соединить две дыры червоточиной, при правильных условиях информация, проглощенная одной черной дырой, может появиться из другой. Эта теоретическая идея вдохновила особый подход к квантовой телепортации, который, как выяснили физики из Индии, не обязательно требует одного из самых мощных ресурсов квантовых вычислений — квантовой магии.

Квантовая телепортация работает не так, как в научной фантастике: физическая материя никуда не перемещается, процесс не мгновенен. Квантовое состояние одной частицы передается другой благодаря квантовой запутанности. Тем не менее, результат все равно кажется «магией». Однако в квантовой механике у термина «магия» есть иное, более точное значение — свойство, позволяющее выполнять определенные квантовые операции, которые невозможно эффективно имитировать с помощью обычного компьютера. Представьте себе перевозку грузов. И грузовик, и самолет способны доставить груз из одного города в другой, и для некоторых маршрутов подойдет любой из них. Но у самолета есть возможности, которые грузовик не может воспроизвести — например, способность пересечь океан всего за несколько часов.

Что касается черных дыр, то эти сверхплотные объекты перемешивают квантовую информацию быстрее всего во Вселенной. Попадая внутрь, она настолько безнадежно запутывается со всем остальным содержимым, что восстановить исходные данные становится невероятно сложно — даже если не принимать во внимание горизонт событий. Однако, согласно законам квантовой механики, просто так уничтожить квантовую информацию Вселенная не может. Более того, в теории, если две черные дыры связаны между собой определенным образом, информацию, которую перемешала одна из них, можно извлечь с помощью другой. На основе этой теории физики из Индийского технологического института разработали протоколы квантовой телепортации, использовав вместо настоящих черных дыр квантовые схемы. И задались вопросом: сколько квантовой вычислительной мощности требует такое перемешивание?

Ученые математически исследовали два разных способа перемешивания квантовой информации в протоколе телепортации, пишет Science Alert. Один использовал класс квантовых операций, известный как клиффордовы схемы. Эти схемы способны создавать запутанность и преобразовывать квантовую информацию, однако не требуют «квантовой магии», а их поведение можно смоделировать на обычном компьютере. Второй случай относился к более общим, случайно выбранным квантовым операциям — так называемым хааровским случайным скремблерам, которые, как правило, обладают значительной «квантовой магией».

Результаты оказались неожиданными: в среднем оба подхода обеспечивали абсолютно одинаковую точность телепортации. Однако при одинаковых средних оценках хааровский подход был существенно более стабильным, чем подход Клиффорда. Это говорит о том, что хотя квантовая магия не обязательна для достижения высокой средней точности, выбор операций перемешивания может весьма существенно влиять на то, насколько стабильно эта точность достигается.

Исследователи также обнаружили, что по мере увеличения размеров моделируемых квантовых систем эффективность подхода Клиффорда возрастала, а точность телепортации приближалась к идеальной — несмотря на то, что операции перемешивания вообще не порождали квантовой «магии». Разумеется, это не означает, что физики научились телепортировать информацию через реальные черные дыры. Исследование носит теоретический характер и опирается на математические модели квантовых систем в идеализированных условиях. И все же эта фундаментальная работа может лечь в основу будущих попыток воспроизвести и проверить эти протоколы на реальном квантовом оборудовании.

Американская компания xMEMS Labs начала массовый выпуск твердотельных микрочипов охлаждения, которые снижают температуру смартфонов и умных очков на 10–25 градусов Цельсия. Об этом сообщает Android Headlines. Разработчики создали уникальные кремниевые микрокулеры XMC-2400 и XMC-4800 по пьезоэлектрической технологии piezoMEMS. Устройства генерируют мощный направленный поток воздуха высокого давления полностью без лопастей, моторов или подшипников. Такая архитектура гарантирует абсолютное отсутствие шума, механических вибраций и поломок во время работы. Производитель позиционирует эти кремниевые пластины как замену традиционным громоздким кулерам в тонкой портативной электронике. Инженеры могут размещать охладительные элементы в корпусе гаджетов прямо рядом с процессорами и модулями оперативной памяти.

В серию вошли две модификации воздушных микронасосов под разные типы мобильного и серверного оборудования. Базовая миниатюрная версия XMC-2400 получила габариты всего 7,42 x 9,48 x 1,13 мм. Прибор прокачивает до 28 куб. см воздуха в секунду при давлении 1300 Па и потребляет около 150 мВт. Разработчики создали этот ультракомпактный формат специально для интеграции в AR-очки, оптические световые движки дополненной реальности и портативные накопители данных.

Старшая модель XMC-4800 имеет размеры 9,93 x 14,35 x 1,13 мм. Чип выдувает до 48 куб. см воздуха в секунду при давлении 1100 Па и энергопотреблении в пределах 240 мВт. Повышенная тепловая мощность эффективно защищает от перегрева современные смартфоны со встроенными ИИ-алгоритмами. Также увеличенную версию планируют монтировать в серверные стойки дата-центров для локального охлаждения твердотельных накопителей SSD и лазерных модулей. Представители бренда прогнозируют появление первых серийных потребительских гаджетов с новой вентиляционной технологией в магазинах в начале 2027 года.

Литература

https://www.spiegel.de/
https://russian.people.com.cn/n3/2026/1008/c31516-20505989.html
https://www.space.com/space-exploration/satellites/spacex-google-project-suncatcher-ai-satellite-transporter-18-mission
https://www.figure.ai/news/helix-2-5-zero-shot-30-home-generalization
https://interestingengineering.com/ai-robotics/inside-boston-dynamics-humanoid-robot-factory
https://interestingengineering.com/military/driverless-resupply-vehicle-drone-turret
https://interestingengineering.com/science/google-willow-quantum-chip-magic-state-errors
https://www.sciencealert.com/quantum-teleportation-inspired-by-black-holes-produces-a-surprise
https://www.androidheadlines.com/