Я тут уже писал, что Genesis Mission, которую недавно запустило министерство энергетики США (а оно далеко не только про энергетику, там исторически масса разной науки от физики до биологии), куда важней очередной мультимодальной модели в чатботе или даже в API для бизнесов. Этот проект — про изменения фундаментальных естественных наук при участии ИИ, причем в первую очередь — ИИ глубоко специализированного типа AlphaFold, а не просто общительного и эрудированного во всем понемножку.
А ускорение научных разработок, особенно прикладных, влияет на жизнь куда сильней, чем самый сверхинтеллектуальный бот; уже потому, что прогресс в медицине и фармакологии удлиняет эту самую нашу жизнь и делает ее приятней. Как и прогресс в области энергетики, метеопрогнозах, новых материалах и транспорте и прочем нашем окружении.
Поэтому две новости прошедшей недели мало кого заинтересовали, а они по существу важнее очередных перестановок в рейтингах LLM на разных аренах. К Genesis Mission присоединились DeepMind и Anthropic, ниже ссылки на их заявления.
DeepMind обещает предоставить an accelerated access program for scientists at all 17 DOE National Laboratories to our frontier AI for Science models and agentic tools, starting today with AI co-scientist on Google Cloud.
Anthropic напоминает, что он was founded by scientists who believe AI can deliver transformative progress for research itself и опять же гарантирует доступ ко всем своим разработкам и к экспертизе своих исследователей, скромно отмечая, что Claude has the capacity to access fifty years of DOE research, and use this context to accelerate the research cycle in strategically important domains and provide well-informed research support in the form of new ideas to trial out, or patterns in older data that humans might have missed.
И эти дела поважней умных разговоров на тему AGI.
https://deepmind.google/blog/google-deepmind-supports-us-department-of-energy-on-genesis/
И
https://www.anthropic.com/news/genesis-mission-partnership

Красивое. Очень красивое :) Настолько, что когда я показал несколько картинок знакомым, некоторые немедленно сказали, что это нейрослоп, они за версту видят преувеличенную искусственную эстетику. Живут же люди в такой постоянной тревоге и страхе:) Но это не генеративка, точнее — не машинная генерация. Это сгенерировала природа на Юпитере и его спутниках, а зонд «Юнона» красоту запечатлел и передал на Землю. Любуйтесь!
https://www.boredpanda.com/jupiter-nasa-image-juno-msn/

Гугл подвел итоги года; ничего сенсационного там не оказалось. Он лишь подтвердил и своим авторитетом то, что уже не раз сказано/написано разными персонажами: This was a year of AI agents, reasoning and scientific discovery.
При этом кроме темы “от инструмента к агентам и соавторам” появилась ее вариация — “переход от статуса инструмента к статусу инфраструктурной услуги” и вот это интересная формулировка. Глядишь, в 2026 поменьше будет хайпа и нервозности — и побольше просто удовольствия от мира вообще и ИИ в частности:) Почему бы не помечтать об этом под Новый год:)
https://blog.google/technology/ai/2025-research-breakthroughs/

Чудесная история: китайцы опубликовали красиво снятый видосик, в котором робот T800 от EngineAI демонстрирует впечатляющее кун-фу (причем иногда на пару с человеком, и тогда прямо за человека страшно — но все проходит бесконтактно).
Но дальше случилось типичное для 2025: понабежали комментаторы с утверждениями, что все это — просто генерация, никакой робот в жизни так не может. Понятно, что “эксперты” и признаки генерации тут же обнаружили.
Дошло до того, что компании пришлось отбиваться и они выложили уже полулюбительскую съемку того, что происходило за кадром как доказательство подлинности красивого видео.
Мне аж интересно, найдут ли теперь эксперты по генеративкам признаки генерации на этой backstage версии и сколько потребуется итераций, чтобы их разубедить:))
Статья про эту историю и исходный глянцевый ролик —
https://newatlas.com/ai-humanoids/engineai-t800-humanoid/
А вот здесь — полный ролик бэкстейджа, его фрагмент я прямо в пост поставил
https://youtu.be/Ts7oiCRK5Qw?si=DxBWV0HFJpXU5oWe

Всё не зря. Мы (как человечество) шли к этому долго. Вершина технологий покорена:

Китайский инженер создал самонаводящуюся мусорную корзину, которая самостоятельно перемещается, чтобы поймать все, что вы в нее бросите. Используя датчики движения и искусственный интеллект, корзина определяет траекторию движения объекта и идеально позиционируется, чтобы ничего не пролетело мимо.

Как обычно, в пересказах, до нас добрался очередной китайский документ; он интересен не только сам по себе, но и реакцией на него.
Называется отчет Tech Predictions and Future Visions 2049 и составлен тамошними академическими исследователями.
Структурно состоит из визионерства в 10 областях, от ИИ до глубоководных исследований, дополненных конкретными примерами
возможного влияния на промышленность.
Считается, что это первое системное исследование мира, куда фронтирные и технологические достижения могут привести страну.
При этом западные эксперты среагировали не столько на контент, сколько на тональность: ASI, advanced gene editing, brain-computer interfaces, and deep human-machine integration are named directly and treated as plausible long-term trajectories. Instead of foregrounding worst-case scenarios, the report repeatedly frames concern around purpose and intent, including questions about human value, privacy, dignity, inclusion, and how to guide convergence responsibly. И вот этот подход, где риски не отрицаются, не абсолютизируются, а объявляются еще одним направлением работы, резко контрастирует с популярными в той же Европе (а местами и в США) взглядами, что риски слишком велики и исследования вообще надо остановить или ограничить.
Собственно, так и выглядит технооптимизм по-китайски: вместо тревог и паники — системная работа с понятными целями.
А вот и десятка трендов (подробности по ссылке читайте)
1. От AGI к ASI и симбиозу человека с машиной
2. Роботы общего назначения как вездесущие помощники
3. Летающие машины и интегрированный наземно-воздушный транспорт
4. “Зеркальный мир” (сверхточные цифровые двойники) и сосуществование цифрового и физического миров
5. Универсальные квантовые вычисления и массово доступный компьют в любых объемах
6. Новые средства связи и агентный интернет
7. Вычислительное материаловедение и комнатная сверхпроводимость
8. Коммерческий термояд, интеграция инфраструктуры сетей связи, энергетики и транспорта
9. Программируемое здоровье, молекулярная медицина на основе ИИ
10. Расширение зоны обитания человека с суши на космос и океан
Любители форсайтов получили хорошую методичку, потому что в статье приведено немало интересных деталей, включая таймлайны по каждому пункту.
Но главное все же в тональности: чтобы до всего этого добраться, надо туда идти, а не строить заграждения на дорогах:)
https://ruima.substack.com/p/what-chinese-scientists-think-the

Вместо борьбы, возмущений и стенаний — переход к куда более продуктивной фазе адаптации. Американский рынок труда обвешан всякой постоянно измеряемой статистикой, поэтому там вполне можно говорить о формировании достоверно наблюдаемых трендов. Один из них не вызывает сомнений: выпускникам стало сложней найти работу, в том числе и выпускникам ИТ-специальнойстей, которые недавно считались гарантией быстрого трудоустройства.
Автор статьи вместо любимого журналистами вопроса “кто виноват?” задался вопросом “что делать?” Ведь наряду с теми, кто по полгода мыкается рассылая резюме и бесплодно ходя по собесам, есть и те, кто выбирает из кучи полученных оферов самый привлекательный.
What does the rise of generative AI mean for early-career engineers?
Оказывается, что пострадали больше всего те, кто просто умеет как-то кодить: программисты, не дотягивающие до разработчиков, и не обладающие экспертизой в конкретной области (инфобез, аналитика и пр.).
В тех ролях, которые по сути своей легко автоматизируются, ИИ позволил эту самую автоматизацию реализовать и спрос на людей сократить. В тех же ролях, где ИИ усиливает компетенции человека, спрос на специалистов как раз вырос. Речь идет про тех, кто (как любит говорить Леша Комиссаров, частый мой публичный собеседник в последние месяцы), использует ИИ как когнитивный экзоскелет. Прикольно в тексте статьи видеть слова “Think about an exoskeleton that you could wear that allows you to lift 1,000 pounds” 🙂
Статья логично завершается разделом “Как должно измениться образование” — но тут последние пара-тройка лет показали, что там далеко не все в состоянии меняться.
https://spectrum.ieee.org/ai-effect-entry-level-jobs

Предновогодняя, последняя в 2025, моя колонка в Forbes. Мне было интересней не итоги календарного года подводить, а посмотреть на те три года, что прошли с дня рождения ChatGPT. И поэтому я написал довольно произвольный и вполне сумбурный перечень событий, позволивший закончить заметку словами:
Вот теперь-то и начнется все самое интересное, подчас непредсказуемое, на фоне которого описанные события прошедших трех лет покажутся неторопливыми, обыденными и скучноватыми.
С наступающим вас новым годом, дорогие читатели, с четвертым от рождения ChatGPT!
https://www.forbes.ru/tekhnologii/550997-tri-goda-transformacii-pocemu-razminku-v-sfere-ii-mozno-scitat-okoncennoj

Ну, а для любителей прогнозов скажу, что мне близки 8 пунктов от Андреаса:
1. ИИ-агенты как реальность
2. Ускорение науки становится ощутимым
3. Вычислительные расходы на инференс становятся управляемым стратегическим ресурсом
4. Появятся (очень) большие языковые модели; скейлинг не только в числе параметров, но и в архитектурах
5. Важными становится (очень) малые языковые модели: все больше можно будет делать прямо на устройствах
6. Все более сложные сценарии практического применения
7. Увеличение памяти, управление памятью, сохранение длительного контекста
8. Люди не исчезнут из цикла управления, но роль их изменится от функций скорее инженерных к функциям скорее бизнесовым: коллаборация человеческих суждений и машинного исполнения

Но Андреас работает в IBM и больше сфокусирован на софте, поэтому у него нет пункта, который я бы обязательно добавил:
9. Мы увидим много интересного в Physical AI: автономные устройства от транспорта до роботов начнут из стадии пилотов все больше переходить в стадию коммерческой эксплуатации.
В общем, как и в предыдущем посте, могу подтвердить, что будет круто и интересно! И, конечно, достаточно непредсказуемо, чтобы все прогнозы показались через год неполными:))
https://www.humanintheloop.online/p/28-edition-what-to-expect-from-ai-in-2026

Не ИИ единым развивалась автоматизация в уходящем году. Под конец года случилось знаковое событие: впервые в истории самолет, в котором пилоты из-нештатной разгерметизации оказались неспособны управлять машиной, успешно приземлился. Сработала Garmin Emergency Autoland — система, которая в случае неработоспособности пилота полностью берет управление самолетом на себя, сама выбирает аэродром и выполняет автоматическую посадку до полной остановки и выключения двигателя. Построена она целиком на детерминистских алгоритмах и даже голосовые сообщения диспетчерам шлет предзаписанные, никаких синтезов речи. (Собственно, именно поэтому ее удалось сертифицировать)
Самолет сам летит по маршруту к выбранному системой аэродрому, учитывает рельеф и погодные опасности, строит заход по опубликованной схеме. Система сама выставляет аварийный код транспондера, передает голосовые сообщения диспетчерам и предупреждает пассажиров о стадиях полета и посадки. Autoland выполняет заход, посадку, торможение по ВПП до полной остановки и затем глушит двигатели.
“This was the first use of Autoland from start-to-finish in an actual emergency,” — гордо заявил разработчик, и, действительно, повод для гордости есть.
Autopilot Autonomously Lands Plane After Cabin Loses Pressure, for the First Time Ever

На тему «что посмотреть на каникулах». Вышедшая месяц назад полнометражная документалка “The Thinking Game” уже набрала на YouTube 200 млн просмотров. Съемки фильма заняли пять лет, режиссер ставил задачу показать изнутри жизнь топовой ИИ-лаборатории Google DeepMind, разрабатывающей ИИ для научных задач и решения глобальных проблем. И мечтающей достичь AGI :) Вот фильм: https://youtu.be/d95J8yzvjbQ?si=Df3gt_-WUgoFLHzM Демису Хассабису нравится, он такими словами рекомендует: Perfect holiday viewing if you’re interested in a behind-the-scenes look at how an AGI lab works, or what goes into making a Nobel Prize winning project like AlphaFold happen.
https://x.com/demishassabis/status/2005358757203845592?s=61&t=rfm2neruKp2c4FhT4XFMNw