"10 лет назад я рассказывал про AI на Стрелке. Пересматриваю Вам знакомо то чувство, когда находишь старые записи и одновременно хочется гордиться и провалиться сквозь землю? :) Нашёл свою лекцию 2016 года на Стрелке — ""Кто и зачем создает искусственный интеллект"". Почти 2 часа я уверенно рассказывал аудитории про будущее AI. Ну что ж, будущее наступило. Давайте проверять: 1) Singularity University - честно, половину я тогда пересказывал из программы Singularity University, куда ездил в 2015м. Hype cycles, DeepMind, экспоненты. Я очень рад, что поехал тогда туда, и потом еще в 2019м. 2) Вероятностное программирование - Я показывал проверку орфографии Google: 20 строк кода + куча данных делают то же, что 2000 строк + словарь на каждый язык. И на полном серьёзе говорил: ""программист будущего — это программист, который программирует вот так."" Кажется, так и вышло - м? 3) Распознавание фото - для одного OTA я тогда сделал модельку, которая классифицирует фотки отелей —> сэкономили человеко-год. В 2026м - мне не нужно больше тренировать модель, ее уже натренировали за нас и мы просто реюзаем. 4) AI-ассистент как операционная система - я говорил, что AI-ассистент станет операционной системой, гейткипером — и что выбор платформы критичен, потому что ""как только вы сядете на неё, будет очень сложно слезть."" Карпатый назовёт это LLM OS через 8 лет. Правда, IBM Watson у меня был чуть ли не главным героем лекции. По факту в 2026 - вы про него наверное давно не слышали :) 5) Трансформеры и deep learning - конечно, про трансформеры я не знал, но то, что deep learning потеснит другие области ML - было верно. И что именно данные + compute станут прорывом. 6) ""Органчик"" Салтыкова-Щедрина. Я предупреждал: ""сначала проверьте, что бот не просто повторяет фразы."" В 2026м это актуальнее, чем когда-либо — LLM звучат убедительно, но могут уверенно нести чушь. В 60х Вайценбаум назвал это Eliza-эффект, я писал об этом тут. 7) Black box: ""Сотрудники Google сами не знают, как RankBrain принимает решения."" Говорил, что это создаёт проблемы для рекламодателей и SEO. Сейчас — добавьте к этому LLM-based search, AI-агентов, и вы получите системы, в которых даже разработчики не до конца понимают, почему модель выдала именно этот ответ. 8) Чатботы НЕ заменят приложения. В Q&A мне задали прямой вопрос: ""заменят ли боты приложения?"" Я ответил: для редких задач, где пользователь знает что хочет — да, бот удобнее. Для структурированных сценариев, где нужно вести пользователя — GUI всегда будет лучше. Сейчас мы видим, что происходит некая гибридизация: чат + generative UI. 9) Тэй научился у интернета быть расистом. Я называл это ""полезным сигналом"". Сейчас весь alignment — это по сути индустриальный ответ на Tay-class failures, только в масштабе. Ну и обвинения в сторону Grok-а из той же оперы 10) Проблема вагонетки и автономное оружие. Спрашивал: ""если Tesla вас разобьёт, кто виноват — вы или производитель?"" Сейчас это не философский эксперимент, а повестка многих правительств и международных организаций. Пересматривая лекцию, я понимаю: ценность была не в предсказаниях. А в том, что поехал учиться, попробовал руками это делать, проводил такие лекции, пробовал применять в бизнесе. Прикольно, что через 10 лет это стало моей повседневной работой. И точно полезно сейчас сделать такой пост-анализ, в лучших традициях дневника решений Мабуссина А у вас есть старые записи/посты/презентации про технологии? Перечитывали? Какие ощущения? P.S. Кстати, может есть в читателях канала кто-то, кто был на той лекции? Даже интересно :)"