# Человек после интеллекта. История ИИ и его будущее

Евгений Платонов

Мир меняется быстрее, чем мы успеваем это осознать. Искусственный интеллект уже не просто отвечает на вопросы — он действует, лечит, проектирует и принимает решения. Эта книга — путешествие по новой реальности, где машины учатся думать, а человек заново ищет своё место. От агентов и роботов до нейроинтерфейсов и бессмертия — вы увидите, как будущее становится настоящим.

# Человек после интеллекта. История ИИ и его будущее. Евгений Платонов

© Евгений Платонов, 2026


ISBN 978-5-0070-1991-0

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

## ВВЕДЕНИЕ: Звук, который мы никогда не забудем

«Пи-и-и-и… пшшшш… кхххх…»

Если вам больше тридцати пяти, вы услышали этот звук в своей голове прямо сейчас. Это звук модема из 1990-х. Звук надежды и раздражения одновременно. Вы сидели перед громоздким монитором, затаив дыхание, и ждали, пока загрузится одна-единственная картинка.

Тогда, на заре интернета, мы чувствовали себя первопроходцами. Но давайте будем честными: интернет того времени был глупым. Чтобы найти информацию, нужно было говорить с ним на ломаном языке ключевых слов: «рецепт пирог яблоки духовка температура». Если вы задавали вопрос по-человечески: «Как мне испечь такой же пирог, как бабушка делала в деревне?», компьютер впадал в ступор.

Мы привыкли подстраиваться под машины. Мы выучили их язык. Мы научились нажимать правильные кнопки в правильном порядке.

Но в 2022—2025 годах произошло нечто, что историки будущего назовут «Великим Переломом». Машины впервые заговорили на нашем языке. Не просто словами, а смыслами.

Эта книга — о том, что происходит, когда нам больше не нужно подстраиваться. О мире, где технологии становятся невидимыми, как электричество, но мощными, как магия.

Добро пожаловать в новую реальность.

## ГЛАВА 1. КОГДА МАШИНА НАУЧИЛАСЬ ДУМАТЬ

(Или почему ваш компьютер больше не просто калькулятор)

Елена Николаевна, преподаватель истории с 30-летним стажем, никогда не любила фантастику. Ей нравились факты, даты и пыльные архивы. Когда в учительской заговорили про Искусственный Интеллект, она лишь фыркнула: «Очередная шпаргалка для лентяев».

Но однажды вечером, устав от составления плана уроков на тему «Причины Первой мировой войны», она решила попробовать. Она открыла чат на ноутбуке и, чувствуя себя немного глупо, написала:

«Представь, что ты — солдат в окопе 1914 года. Напиши письмо домой, но так, чтобы через твои слова были понятны политические причины войны, но глазами простого человека».

Она ожидала сухой справки из Википедии. Но через три секунды на экране появился текст:

«Дорогая мама, здесь сыро, и мы уже неделю не видели солнца. Нам говорят, что мы защищаем честь империи, что эрцгерцог был убит сербами, и мы должны отомстить. Но, сидя здесь, в грязи, я думаю не об эрцгерцоге, а о тех огромных заводах, что построили немцы, и о наших кораблях, которым стало тесно в морях. Кажется, мы делим не честь, мама, мы делим рынки, просто платим за это своими жизнями…»

Елена Николаевна замерла. Машина не просто нашла факты. Она поняла задачу. Она связала эмоцию с историческим контекстом. В тот вечер преподаватель истории поняла: мир изменился навсегда.

Конец эпохи «Поисковой строки»

Мы жили в эпоху «Google-поиска» двадцать лет. Это была эра ссылок. Вы спрашивали — вам давали список сайтов: «Иди и читай сам».

Сегодня мы входим в эру Синтеза.

Современные языковые модели (такие как GPT-5, Claude 3.5 или Gemini) не ищут ответы в базе данных, как библиотекарь ищет карточку. Они работают скорее как наш мозг. Когда я прошу вас продолжить фразу «В лесу родилась…», вы не лезете в словарь. Вы просто знаете, что дальше будет «ёлочка».

Долгое время ИИ был просто «автозаполнением на стероидах». Он угадывал следующее слово. Но в 2024—2025 годах случилось чудо. ИИ научился Рассуждать.

ЛАБОРАТОРИЯ БУДУЩЕГО: Как это работает?

Представьте, что вы решаете сложную математическую задачу.

Старый ИИ (до 2024 года): Пытается угадать ответ сразу. Он выкрикивает: «42!», не подумав. Часто ошибается.

Новый ИИ (Модели рассуждения, серия o1/o3): Делает то же, что и отличник у доски. Он берет паузу. Внутри его «цифрового мозга» происходит скрытый монолог: «Так, сначала нужно умножить это, потом вычесть то… Ага, тут подвох… Значит, ответ не 42, а 44».

Этот процесс называется Chain of Thought (Цепочка рассуждений). Именно благодаря этому новые модели перестали галлюцинировать (выдумывать факты) и начали решать задачи уровня олимпиад по физике и химии.

Битва за интеллект

Конечно, не все встретили эти перемены с восторгом. Общество раскололось, и этот раскол проходит через каждую кухню и каждый офис.


РИНГ МНЕНИЙ: Машина — друг или враг?

ОПТИМИСТ (Визионер):

«Послушайте, это же „велосипед для ума“, как говорил Стив Джобс! Мы освобождаем мозг от рутины. Зачем человеку писать скучные отчеты, переводить инструкции или искать ошибки в коде? Пусть это делает машина. А мы займемся творчеством, наукой, общением. ИИ уравнивает шансы: теперь любой человек с хорошей идеей может создать приложение, написать книгу или запустить бизнес, даже если у него нет образования программиста или денег на команду».

СКЕПТИК (Критик):

«Вы слишком наивны. Мы атрофируем свой мозг. Если машину попросить написать эссе — человек разучится формулировать мысли. Если машина пишет код — программисты превратятся в „операторов кнопок“. Мы передаем свое главное преимущество — интеллект — в руки корпораций. И кто сказал, что машина всегда права? Она может звучать очень уверенно, но нести полную чушь, и мы ей поверим, потому что разучились проверять факты».


Что умеют современные «монстры»?

Давайте отбросим споры и посмотрим на факты. К середине 2025 года на арене сошлись три титана, каждый из которых обладает своим «характером»:

— GPT-5 (OpenAI): Универсальный гений. Он обладает тем, что называют «здравым смыслом». Он может понять шутку, уловить сарказм и спланировать сложное путешествие. В режиме «размышления» он совершает на 80% меньше ошибок, чем его предшественники.

— Claude (Anthropic): Идеальный писатель и программист. Ему скармливают целые книги и огромные инструкции. Он пишет тексты, которые трудно отличить от человеческих — живые, без канцелярщины.

— Gemini (Google): Всеядный гигант. У него феноменальная «память» (контекстное окно). Вы можете загрузить в него видеозапись совещания, три тома документации и годовой отчет, и спросить: «Где мы ошиблись в марте?». И он найдет ответ.

Эффект «Центавра»

Главный вывод этой главы не в том, что компьютеры стали умными. А в том, что человек с ИИ становится сверхчеловеком.

В шахматах есть понятие «Центавр» — команда из человека и компьютера. Оказывается, что «Человек + ИИ» обыгрывают просто ИИ. Почему? Потому что у машины есть мощь, а у человека — интуиция и цель.

Мы перестаем быть просто пользователями. Мы становимся режиссерами. Мы больше не стучим по клавишам, добывая информацию по крупицам. Мы дирижируем оркестром из знаний всего человечества.

Но если языковые модели — это «мозг» новой революции, то ей нужны «руки», чтобы действовать в физическом мире. И об этом — о том, как ИИ выходит из чата и начинает бронировать нам билеты, управлять заводами и лечить людей — мы поговорим в следующей главе.

Потому что просто болтать — это было только начало.

## ГЛАВА 2. РУКИ ДЛЯ ЦИФРОВОГО МОЗГА

* (Эра Агентов: От болтовни к действиям) *


Виктор, логист крупной торговой сети в Екатеринбурге, проснулся в 3:15 утра от вибрации смартфона. Это был «холодный пот» любого логиста: уведомление о форс-мажоре. Контейнеровоз с партией электроники застрял в порту Шанхая из-за тайфуна, а фуры, которые должны были забрать груз во Владивостоке, уже выехали.


Раньше, в «старом» мире (то есть в 2023 году), следующие 48 часов жизни Виктора превратились бы в ад. Звонки водителям, крики, штрафы, попытки перебронировать склады, поиск новых машин на бирже грузоперевозок, бесконечный кофе и скачущее давление.


Но на дворе был конец 2025 года. Виктор посмотрел на экран, где горело уведомление от его корпоративного ИИ-агента «Гермес»:

*«Внимание: Задержка груза AX-99. Прогноз простоя: 72 часа. Риск штрафа: 1.2 млн руб. Предлагаю решение…»*


Виктор нажал «Подробнее». Агент не просто сообщил о проблеме. Пока Виктор спал, «Гермес»:

1. Связался с API метеослужбы и уточнил реальное время прохождения тайфуна.

2. Написал (на китайском) в порт и перенес слот отгрузки.

3. Нашел на бирже три варианта промежуточного склада во Владивостоке для временного хранения.

4. Составил новые маршрутные листы для водителей, чтобы они не ехали пустыми, а взяли попутный груз другой компании (компенсируя простой).


Виктору оставалось нажать одну кнопку: **«Утвердить План Б»**.

Он нажал, повернулся на другой бок и уснул.

Это не магия. Это работа **Автономных ИИ-агентов**. И именно они, а не чат-боты, являются настоящей промышленной революцией нашего времени.

Проблема «Умного болтуна»

Чтобы понять величие этого сдвига, нужно вспомнить, чем мы восхищались в 2023 году. Мы восхищались ChatGPT. Но, по сути, ChatGPT был похож на гениального профессора, запертого в башне без окон и дверей, у которого есть только телефон.

Вы могли спросить: «Профессор, как испечь хлеб?». Он диктовал отличный рецепт.

Но если вы говорили: «Профессор, иди и купи муку», он отвечал: «Извините, у меня нет ног, и я не умею пользоваться кредитной картой».


Это была **проблема разрыва**. Между «знать» и «делать» лежала пропасть, которую приходилось заполнять человеку. Мы копировали ответ ИИ, открывали другую вкладку, вставляли, нажимали кнопки…


**Агентность (Agentic AI) ** — это когда у «мозга» появились «руки».

Это программы, которым дают не вопрос, а **Цель**.

* *Не:* «Напиши письмо клиенту».

* *А:* «Добейся возврата денег от поставщика».


Анатомия Агента: Как он думает?


Давайте заглянем под капот. Как именно набор кода может «договориться с поставщиком»? Это не импровизация, это жесткая архитектура.


ЛАБОРАТОРИЯ БУДУЩЕГО: Цикл принятия решений


Современный агент работает по циклу, который военные называют OODA (Observe-Orient-Decide-Act / Наблюдение-Ориентация-Решение-Действие).


1. *Восприятие (Perception):* Агент «видит» мир. Он читает вашу почту, имеет доступ к календарю, может зайти на сайт авиакомпании. Он понимает контекст: «Босс хочет полететь в Париж, но я вижу в календаре, что у него в среду важная встреча, которую нельзя двигать».

2. *Планирование (Reasoning):* Это ключевой момент. Агент разбивает задачу «Поездка в Париж» на 20 подзадач.

Найти билеты -> Проверить визу -> Забронировать отель -> Купить страховку.

3. *Использование инструментов (Tool Use):* Агент достает из своего виртуального ящика инструменты. У него есть «калькулятор», «браузер», «доступ к банковскому приложению».

4. *Критика (Reflection):* Прежде чем нажать «Купить», агент проверяет сам себя: «Я нашел рейс за $500, но пересадка всего 40 минут. Успеет ли босс? Нет, риск велик. Ищу другой вариант».


Только пройдя этот круг, он приходит к вам с результатом.


Харви, Девин и армия невидимых работников


К 2026 году агенты перестали быть просто «помощниками». Они стали профессионалами. Появились специализированные «цифровые сотрудники».


Возьмем юриспруденцию. Стартап Harvey, в который инвестировали миллионы, создал агента для юристов. Раньше младшие юристы (паралегалы) сутками сидели в подвалах, вычитывая тысячи страниц контрактов в поисках одной фразы о «форс-мажоре». Это была адская, выжигающая глаза работа.

Сегодня Харви делает это за 30 секунд. Но он идет дальше. Он может сам набросать черновик судебного иска, основываясь на прецедентах последних 50 лет. Он не устает, не пропускает запятые и помнит все законы всех штатов одновременно.


Или программирование. Агент Devin (и его наследники) больше не просто дописывает строчку кода. Ему можно сказать: «Сделай мне сайт для продажи кроссовок, похожий на этот, но в зеленых тонах». И он сам:

* Пишет код.

* Находит ошибки.

* Исправляет их.

* Запускает сайт в интернет.

Один программист теперь работает за десятерых.


Согласно прогнозам McKinsey, к концу 2026 года **25% всей корпоративной работы** (отчетов, заявок, логистики) будет выполняться агентами без участия человека. Четверть всей офисной рутины просто исчезнет.


РИНГ МНЕНИЙ: Конец карьеры или начало свободы?


ОПТИМИСТ (Владелец бизнеса):

«Это же фантастика! Я наконец-то могу заниматься бизнесом, а не бюрократией. Мне не нужно нанимать штат из пяти секретарей, двух бухгалтеров и логиста, чтобы просто продавать свои товары. Агенты делают бизнес „легким“. Малый бизнес расцветет, потому что входной порог упал. Один человек с армией ИИ-агентов может построить компанию стоимостью в миллион долларов. Это эра творцов-одиночек!»


СКЕПТИК (Профсоюзный лидер):

«Звучит красиво. Но куда деваться тем самым „младшим юристам“ и начинающим программистам? Раньше человек приходил в профессию, делал простую работу, учился на ошибках и через 5 лет становился мастером. Теперь эту „школу жизни“ забрал ИИ. Как мы вырастим старшего юриста, если он никогда не был младшим? Мы разрушаем социальный лифт. И еще: что если агенты начнут ошибаться? Представьте, что два торговых агента разных компаний начнут бесконечно снижать цену в переговорах друг с другом, пока не обанкротят оба бизнеса за секунду. Это называется „Flash Crash“, и мы увидим их немало».


Интернет Агентов: Когда программы говорят с программами


Самое захватывающее (и пугающее) начинается, когда мы убираем человека из уравнения совсем.


Представьте, что вам нужно организовать встречу с тремя занятыми коллегами. Раньше это была переписка на три дня: «Ты можешь в 14:00? Нет? А в 15:00? Ой, у Петра стоматолог».

В мире Агентов ваш «Личный секретарь» просто связывается с «Секретарями» ваших коллег. Эти программы за миллисекунды торгуются друг с другом:

— Мой босс хочет встречу.

— Мой занят, но может подвинуть обед, если встреча важная.

— Встреча критическая.

— Договорились.


Вы просто получаете уведомление: «Встреча в 14:30, все подтвердили».

Весь интернет превращается из места, где *люди* читают контент, в место, где *агенты* обмениваются данными и услугами.


Почему это меняет всё?


Мы привыкли измерять прогресс скоростью процессоров. Но Агенты дают нам другой ресурс — **Внимание**.

Человеческое внимание — самый дефицитный ресурс на планете. У нас всего 16 часов бодрствования. Агенты позволяют нам масштабировать себя.

Теперь Виктор-логист может управлять не десятью фурами, а тысячью. Врач может вести не 20 пациентов, а 500, потому что рутину с бумажками и первичным опросом делает Агент.


Мы переходим от экономики *Услуг* (где мы платим людям за время) к экономике *Результатов* (где мы платим агентам за выполненную задачу).


Но если Агенты освобождают наше время, то следующая технология обещает сделать что-то еще более невероятное: она обещает подарить нам саму **Жизнь** — долгую и здоровую. В следующей главе мы узнаем, как ИИ взламывает код нашей биологии.


**Двигаемся к Главе 3 «Медицина»? Там мы раскроем тему AlphaFold и новых лекарств с таким же уровнем детализации.**

Конечно. Мы переходим к, пожалуй, самой важной теме. Если предыдущая глава была про эффективность и деньги, то эта — про жизнь и смерть. Здесь мы увидим, как сухие цифры превращаются в годы жизни для реальных людей.

## ГЛАВА 3. ВЗЛОМ КОДА ЖИЗНИ

(Как ИИ стал главным биологом планеты)

В 2023 году маленькая девочка по имени Аня (имя изменено) из Новосибирска умирала. У неё была редкая форма генетической мутации, которая случается один раз на десять миллионов. Врачи разводили руками: «Болезнь слишком редкая. Лекарства нет, потому что фармацевтическим гигантам невыгодно тратить миллиард долларов и десять лет на разработку таблетки для десяти человек в мире».

Это была жестокая арифметика старой медицины. Создание нового лекарства — это поиск иголки в стоге сена размером с Эверест. Химики наугад смешивали молекулы, надеясь, что одна из них случайно «подойдет» к белку болезни, как ключ к замку. Шанс успеха — доли процента.

Но родителям Ани повезло. Они жили в то время, когда правила игры изменились. Команда исследователей использовала новую систему ИИ, чтобы не искать лекарство, а спроектировать его. Компьютер проанализировал поломку в ДНК девочки, смоделировал миллионы вариантов молекул-ключей и через две недели выдал формулу идеального белка, которого никогда не существовало в природе.

Через полгода, после ускоренных тестов, Аня получила терапию. Сегодня она ходит в школу.

То, что раньше занимало десятилетия и стоило миллиарды, теперь становится вопросом вычислительной мощности.

Проблема Оригами: Что такое AlphaFold?

Чтобы понять, почему это революция, нам нужно на минуту стать биологами.

Всё в нашем теле — от мышц до гормонов — это белки. Белок — это длинная цепочка аминокислот, похожая на бусы. Но чтобы белок заработал, эта цепочка должна свернуться в очень сложный, уникальный трехмерный клубок.

— Если клубок свернут правильно — вы здоровы.

— Если клубок свернут неправильно — это болезнь (Альцгеймер, Паркинсон, муковисцидоз).

Предсказать, как именно свернется эта длинная нить, было одной из самых сложных задач в науке 50 лет. Это называлось «проблемой фолдинга белка». Ученые тратили годы (буквально годы!), чтобы с помощью рентгена и микроскопов узнать форму одного белка.

А потом пришел AlphaFold от Google DeepMind.

В 2020 году он решил эту задачу. В 2024 году вышла версия AlphaFold 3, которая делает это с пугающей точностью.

ИИ просто «посмотрел» на все известные белки и выучил законы физики, по которым они сворачиваются.

Теперь ученый просто вводит формулу, и через несколько минут получает 3D-модель белка. Мы получили карту «всех замков» в организме человека. Теперь мы можем печатать к ним «ключи».

ЛАБОРАТОРИЯ БУДУЩЕГО: Синтетическая биология

Мы перешли от чтения к написанию. Стартапы вроде Profluent и DenovAI используют ИИ не для того, чтобы изучать существующие белки, а чтобы придумывать новые.

Представьте конструктор LEGO. Раньше мы могли строить только из тех деталей, что дала природа. Теперь ИИ говорит: «Тебе нужна деталь, которая светится в темноте, прочная как сталь и растворяет пластик? Сейчас нарисую».

Это называется de novo design (дизайн с нуля).

Уже сейчас созданы ферменты, которые «едят» пластиковые бутылки в 60 раз быстрее природных бактерий. ИИ просто пересобрал их структуру, сделав её агрессивнее.

Конец эпохи «Одно лекарство для всех»

Вы когда-нибудь задумывались, почему на пачке таблеток написано: «Побочные эффекты: тошнота, головокружение…»?