США переосмысляют будущее ИИ: глава Nvidia делает ставку на физические науки и робототехнику

Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг, один из ключевых архитекторов современного искусственного интеллекта, заявил, что если бы начинал карьеру сегодня, сосредоточился бы не на программировании, а на физических науках. Это заявление он сделал во время визита в Пекин, отвечая на вопрос журналиста о том, каким путём пошёл бы молодой Хуанг в условиях 2025 года.

По его словам, физические науки — направление, которое включает в себя физику, химию, астрономию и науки о Земле — стали бы для него главным вектором профессионального развития. Он подчеркнул, что сам окончил вуз в 20 лет, но, будь у него возможность сделать выбор заново, он сконцентрировался бы на дисциплинах, связанных с изучением реального, материального мира.

Хуанг — выпускник Орегонского государственного университета по специальности «электротехника» и магистр Стэнфордского университета. В 1993 году он стал сооснователем Nvidia — компании, которая в 2025 году достигла рыночной капитализации в 4 триллиона долларов и возглавила список крупнейших мировых корпораций. Под его руководством Nvidia прошла путь от производителя видеокарт до ключевого игрока в области ИИ и полупроводниковых технологий.

Сдвиг акцентов от генеративного ИИ к «физическому ИИ» (Physical AI), по словам Хуанга, — это следующий шаг в развитии технологии. Он отмечает, что за последние 15 лет искусственный интеллект прошёл несколько фаз: от «восприятия» (Perception AI), где ИИ учился распознавать изображения и звуки, до «генерации» (Generative AI), где алгоритмы начали создавать тексты, коды, изображения и языковые модели. На нынешнем этапе, который он называет «рассуждающим ИИ» (Reasoning AI), системы уже умеют анализировать, предсказывать и адаптироваться к новым условиям.

Однако следующий рубеж — это понимание физической реальности. Хуанг утверждает, что для перехода к «физическому ИИ» необходима способность машины воспринимать причинно-следственные связи, инерцию, трение, силу и материальность объектов. Это знание, по его мнению, станет основой для создания роботизированных систем нового поколения.

Он подчеркивает важность того, чтобы искусственный интеллект умел понимать базовые физические принципы, такие как постоянство объекта (объекты продолжают существовать, даже если их не видно), траектория движения, сила захвата. Все эти способности критичны для следующего технологического скачка — интеграции ИИ в физическую среду.

Когда физический ИИ помещается в реальное устройство, по словам Хуанга, он становится роботом. Именно робототехника становится центральным направлением, особенно на фоне массового строительства высокотехнологичных фабрик в США и глобального дефицита трудовых ресурсов.

Глава Nvidia делает ставку на то, что в ближайшие 10 лет промышленность нуждается не столько в кодерах, сколько в инженерах, способных разрабатывать ИИ-системы, которые взаимодействуют с миром физически. Это станет основой нового этапа индустриализации, в котором ИИ будет не просто обрабатывать информацию, а буквально управлять машинами и производственными процессами.