двумя основными тенденциями – глобализацией и национализмом. В 1990-е гг. политики и ученые довольно наивно полагали, что глобализация приведет к более гармоничному и продуктивному миру, устранив все виды существовавшего в прошлом неравенства. Объединив человечество, глобализация должна была сделать из нас ни в чем не нуждающихся граждан мира. Надежды оказались ложными. На деле глобализация лишь усилила неравенство в большинстве стран мира, хотя отчасти и уменьшила неравенство между самими странами. Так, общий экономический разрыв между Китаем и США действительно сократился, но сегодня размеры состояний и доходы 10 % самых богатых американцев значительно увеличились по сравнению с 1990 г. То же самое относится и к Китаю, где сегодня насчитывается больше миллиардеров, чем в любой другой стране мира, за исключением США. Этот рост неравенства привел к возрождению национализма – прямой противоположности того космополитического будущего, которое воображали поборники глобализации. Что мы видим в последнее десятилетие? Великобритания покинула Евросоюз, американцы избрали президентом Дональда Трампа, в Индии начался подъем индуистского национализма, а во многих странах Латинской Америки к власти пришли политические лидеры правого толка{654}.
Именно это странное сочетание глобализации и национализма характеризует «новую холодную войну». Государства по всему миру рассматривают свое участие в глобализированном мире науки как средство утверждения своего внутреннего и внешнего авторитета. Вот почему США так обеспокоены китайским влиянием в американских университетах. Поэтому и Китай расходует средства не только на отправку студентов в США, но на укрепление научных связей со странами Азии и Африки.
В этом эпилоге я предлагаю поговорить о том, как сегодняшний глобальный исторический момент определяет развитие современной науки. Мы рассмотрим последние тенденции в трех ключевых областях научных исследований, таких как искусственный интеллект (ИИ), освоение космоса и наука о климате. Будущее каждой из этих трех областей зависит от того, как ученые и политики сумеют противостоять двуединой силе глобализации и национализма. Будущее науки и будущее мира неразрывно связаны.
В июле 2017 г. Коммунистическая партия Китая представила «Программу развития искусственного интеллекта нового поколения», в которой был изложен план превращения Китая в мирового лидера в области исследований ИИ к 2030 г. Китай уже на пути к этой цели: в стране публикуется больше статей об искусственном интеллекте, чем в любой другой стране мира, включая США, а китайское правительство щедро вкладывает средства в новые дорогостоящие исследовательские центры, такие как Академия искусственного интеллекта в Пекине. Согласно программе, ИИ должен стать «новым двигателем экономического развития» Китая, а вклад связанных с ИИ отраслей в китайскую экономику к 2030 г. должен достичь $146 млрд. Как указывают авторы программы, ИИ будет способствовать «великому омоложению нации»{655}.
Пока компьютеры еще не могут сравниться с человеком, особенно в плане общего интеллекта, то есть способности выполнять сложные и взаимосвязанные интеллектуальные задачи. Но современные компьютеры уже отлично справляются с некоторыми конкретными задачами – например, с идентификацией человека по фотографии. Их учат это делать посредством машинного обучения. Сначала специалисты пишут алгоритм – грубо говоря, набор инструкций, который позволяет компьютеру обучаться выполнению конкретной задачи. Затем алгоритму передают большое количество данных – например, сотни тысяч оцифрованных фотографий человеческих лиц. Анализируя эти фотографии, алгоритм постепенно учится различать черты лица и другие характеристики. Чем больше данных предоставить алгоритму, тем лучше он научится выполнять поставленную задачу. Распознавание лиц – одна из важных сфер, но есть и множество других: ИИ уже широко используется в таких областях, как принятие инвестиционных решений, обнаружение военных целей, диагностирование болезней и перевод с иностранных языков. При таком широком спектре применения ИИ экономические и геополитические преимущества передовых исследований в этой сфере поистине огромны.
Недавний всплеск интереса к ИИ в Китае и других странах наглядно иллюстрирует, как «новая холодная война» формирует развитие науки в современном мире. Коммунистическая партия Китая открыто называет исследования в области ИИ «новым направлением международной конкуренции». А бывший президент Google China Кай-Фу Ли заявил, что Китай и США ведут гонку вооружений за статус новой «сверхдержавы ИИ». Развитие ИИ может радикально трансформировать экономику, разрушить существующие модели занятости и создать совершенно новые сферы деятельности. В то же время ИИ рассматривается и как ключ к национальной безопасности. Государства по всему миру все чаще и охотнее обращаются к технологиям ИИ для улучшения систем наблюдения (например, при помощи ПО для распознавания лиц), а также для усовершенствования средств вооружения. Конкуренция между государствами и глобальный характер исследований в области компьютерных наук способствуют масштабному увеличению финансирования исследований ИИ. Это уже привело к ряду значительных прорывов в последние годы{656}.
Некоторые из этих прорывов могут изменить нашу жизнь к лучшему. В 2019 г. группа исследователей из Медицинского университета Гуанчжоу опубликовала статью, в которой описывалось использование ИИ для изучения миллионов медицинских карт пациентов с целью выявления ранних признаков распространенных детских болезней. Алгоритм сопоставлял наборы симптомов и результаты диагностических обследований. По словам исследователей, он смог точно диагностировать все болезни, от гастроэнтерита до менингита, причем даже в тех случаях, когда эти заболевания были пропущены врачами. Сегодня ИИ все шире применяется в лечебных учреждениях по всему миру. Специалисты разрабатывают алгоритмы, способные анализировать рентгеновские снимки и томограммы в поисках признаков болезни. Эти алгоритмы уже работают на уровне квалифицированного специалиста по лучевой диагностике, что приводит к более дешевому и быстрому выявлению онкологических и других заболеваний{657}.
Хотя все это звучит довольно безобидно, есть причины настороженно и скептически относиться к потенциальному влиянию ИИ. Недавние прорывы в этой сфере стали возможны благодаря резкому увеличению объема персональных данных, собираемых как частными компаниями, так и государственными учреждениями. Дело в том, что базовые идеи, лежащие в основе современного ИИ, существуют уже несколько десятилетий: например, принципиальная выполнимость таких задач, как распознавание лиц, была доказана еще в 1960-х гг. Но дальнейший прогресс тормозило отсутствие достаточного объема данных, необходимых для обучения алгоритмов ИИ. Лишь относительно недавно, когда компании (например, Facebook) и государства (например, Китай) начали собирать персональные данные сотен миллионов человек, у исследователей ИИ появилась возможность обучить алгоритмы выполнению задач, которые ранее казались неразрешимыми.
Это одна из причин, почему Китай обладает таким конкурентным преимуществом в сфере ИИ. Китайское государство собирает невероятное количество персональных данных о своих гражданах – от медицинских карт и покупательских привычек до потребления электроэнергии и онлайн-активности. Эти данные служат «сырьем» для обучения нового поколения алгоритмов ИИ. Неудивительно, что Китай обладает самым передовым в мире программным обеспечением для распознавания лиц: оно намного превосходит аналогичные продукты крупных американских компаний. Это программное обеспечение широко используется для отслеживания перемещений китайских граждан. Что еще более тревожно, программное обеспечение для распознавания лиц, разработанное компанией Huawei, предположительно способно определять этническую принадлежность человека и предупреждать власти об обнаружении, например, представителя уйгурского этнического меньшинства (более 1 млн уйгуров в настоящее время содержатся в специальных «лагерях перевоспитания» в Синьцзяне{658}).
Исследования в области ИИ – продукт «новой холодной войны», которая уже распространяется по всему земному шару. И китайские, и американские компании активно вкладывают средства в исследовательские центры ИИ, расположенные в Африке. В этом случае также налицо и положительные, и отрицательные стороны. С одной стороны, рост инвестиций дает африканским специалистам возможность развивать исследования ИИ в актуальных для них направлениях. Показательный пример – Центр ИИ Google в Гане, открытый в 2019 г. В настоящее время его исследователи занимаются разработкой алгоритмов, способных выявлять ранние признаки заболеваний важных сельскохозяйственных культур Африки, чтобы помочь африканским фермерам предотвращать их вспышки. Еще один проект связан с улучшением алгоритмов обработки и перевода для африканских языков, которые до сих пор в значительной мере игнорировались исследователями из США и Европы. Мустафа Сиссе, профессор в области машинного обучения в Африканском институте математических наук и директор Центра ИИ Google в Гане, настроен оптимистично. «Будущее исследований в области машинного обучения – за Африкой», – недавно сказал он в своем интервью{659}.
С другой стороны, иностранные инвестиции в развитие ИИ в Африке могут носить
