Родни Брукс разложил хайп вокруг ИИ на четыре временных масштаба

Автор эссе на rodneybrooks.com (домен принадлежит Родни Бруксу, известному робототехнику) утверждает, что люди систематически путают четыре разных временных масштаба развития технологий, из-за чего появляются нереалистичные, а иногда и вредные прогнозы о том, когда именно технология научится делать то или иное.

Первый масштаб, новые исследовательские идеи. От первой концепции до устойчивой лабораторной демонстрации проходит десять-двадцать лет, а иногда и больше, если случаются провалы или встречается особенно сложный этап. В качестве иллюстрации автор прослеживает историю нейросетей: первые вычислительные модели нейрона опубликовали Маккаллок и Питтс в 1943 году, в 1960-м Уидроу утвердил доминирующую модель линейного порогового нейрона (это и есть "нейрон" сегодняшних нейросетей), затем годы ушли на связку сверточных сетей с обратным распространением ошибки, а в 2012 году Хинтон довёл дело до "глубокого" обучения, которое позволило нейросетям обойти классические алгоритмы компьютерного зрения в разметке изображений. До сегодняшних больших языковых моделей (LLM) прошло ещё десять лет, итого шестьдесят лет исследований, и путь много раз объявляли тупиковым.

Второй масштаб, генерация хайпа. Идея за короткое время долетает от узкого круга специалистов до ежедневных заголовков деловой прессы, а компании задним числом объявляют, что занимались этим "всегда". Автор приводит пример ИИ-агентов: ещё в середине 2025 года ни одной рекламы на автобусах Сан-Франциско не было посвящено агентам, а сейчас трудно найти автобус без такой рекламы. Из прошлых волн хайпа он вспоминает блокчейн и метавселенную (их почти не осталось), IBM Watson, нанотехнологии (вплоть до рекламы штанов с "нанотехнологией") и экспертные системы, которые обещали заменить всех специалистов разом. Проблема, по мнению автора, в том, что люди без технической подготовки путают текущие исследования с обещаниями хайпа, хотя обещания сбываются крайне редко; при этом хватает и людей, искренне верящих в невозможное просто потому, что не учитывают фундаментальную физику.

Третий масштаб, внедрение в масштабе. Даже у софта с нулевой предельной стоимостью копирования переход от рабочего прототипа до массового использования обычно занимает 20 лет и больше: часть компаний ждёт, как технология сработает у других, часть просто не хочет менять устоявшиеся бизнес-процессы. Пример, Unix: разработку начали в Bell Labs в 1969 году, коммерческие версии появились 15 лет спустя, но доминирующей операционной системой всё равно стала Microsoft Windows. Свободная версия Unix, Linux, стартовала в 1991 году; о ней узнал буквально каждый выпускник CS-специальностей уже через пять лет, но Microsoft официально принял Linux только в 2012-м, а сейчас на нём работает большинство серверных систем и миллиарды мобильных устройств. С железом всё ещё медленнее: автор видел демонстрацию беспилотного авто на автобане под Мюнхеном (Дикманнс) в 1987 году, но лишь конкурс DARPA Urban Challenge 2007 года вывел идею таких машин в массовое сознание. Свою первую поездку на прототипе Waymo (тогда ещё в составе Google X) он совершил в 2012-м, а недавно проехался на серийном Waymo в Сан-Франциско, сейчас там лицензировано около 4000 машин, и это делает компанию явным лидером рынка США, хотя относительно общего числа машин в городе это капля в море. Waymo, впрочем, довезла его не до дома, а "куда-то ещё", несмотря на обещание в приложении, и разговор со службой поддержки занял больше 20 минут. Вывод автора: заставить технологию работать в масштабе на порядки сложнее, чем добиться первых нескольких десятков довольных клиентов, и предполагать, что масштабирование, цепочки поставок и поддержка клиентов наладятся сами собой, ошибка.

Четвёртый масштаб, переустройство экономики. Автор указывает, что сегодняшний хайп сосредоточен на двух темах: замене массового белого воротничка большими языковыми моделями и замене синего воротничка гуманоидными роботами, после чего мир якобы внезапно разбогатеет. Но, по его словам, любая технология, реально переустроившая мировую экономику, от одомашнивания животных и парусных судов в древности до электрификации быта, коммерческой авиации и контейнеризации перевозок в XX веке, потребовала свыше 50 лет непрерывного внедрения в масштабе. Некоторые проекты с огромным хайпом просто проваливаются (все компании, коммерциализировавшие Hyperloop, к настоящему моменту закрылись, и хайп вокруг него тихо сошёл на нет). Реальный срок, за который технология переустраивает экономику, десятилетия, фактически человеческая жизнь, и связь тут не случайна.

Ключевые факты

• Родни Брукс выделяет четыре разных временных масштаба развития технологии: исследования (10-20 лет до лабораторной демонстрации), хайп, внедрение в масштабе (20+ лет для софта) и переустройство экономики (50+ лет).
• Путь нейросетей до LLM занял 60 лет: от модели нейрона Маккаллока и Питтса (1943) через модель Уидроу (1960) и прорыв глубокого обучения Хинтона (2012) до сегодняшних больших языковых моделей.
• Linux стартовал в 1991 году, о нём знал каждый выпускник CS уже через пять лет, но Microsoft принял его только в 2012-м; Unix из 1969-го дошёл до коммерческих версий за 15 лет, но так и не стал доминирующей ОС.
• Waymo лицензировала около 4000 машин в Сан-Франциско и лидирует на рынке США, но это ничтожная доля от общего числа автомобилей в городе; автор описывает собственную поездку, где машина довезла его не до дома.
• Технологии, реально переустроившие мировую экономику, от электрификации до контейнеризации, требовали свыше 50 лет непрерывного внедрения в масштабе; нынешний хайп вокруг ИИ-агентов и гуманоидных роботов, по мнению автора, эту закономерность не отменяет.

Почему это важно

Автор фиксирует конкретную ошибку мышления: люди смешивают между собой четыре независимых временных масштаба технологии, исследовательский, хайповый, масштабирования и экономический, и из-за этой путаницы делают, по его формулировке, "нелепо неверные, а иногда и вредные" прогнозы о сроках. Текст написан именно как разбор механики таких прогнозов, а не как прогноз сам по себе.

Кому это важно

Тем, кто читает или производит прогнозы про ИИ и робототехнику: инвесторам, журналистам, руководителям, планирующим внедрение технологий у себя в компании, и просто читателям, которым каждый день обещают, что через год-два всё изменится.

Как это применить

Автор предлагает практический фильтр: услышав громкое заявление о технологии, стоит спросить, о каком именно масштабе идёт речь, о лабораторном результате, о волне хайпа, о реальном внедрении у тысяч пользователей или о переустройстве целой экономики, и не переносить обещания одного масштаба на сроки другого.

Можно ли доверять

Текст, авторское эссе на личном сайте, а не рецензируемое исследование; часть аргументации держится на личных воспоминаниях и наблюдениях автора (поездка на Waymo, реклама на автобусах Сан-Франциско). Исторические даты и примеры (Unix, Linux, нейросети, DARPA Urban Challenge) при этом фактические и легко проверяемы независимо.

Риски и подводные камни

Из текста не следует ни точная дата публикации, ни то, куда именно Waymo довезла автора вместо дома, ни названия компаний, чья реклама ИИ-агентов появилась на автобусах Сан-Франциско, ни сколько продлится нынешняя волна хайпа вокруг ИИ-агентов и гуманоидных роботов, источник об этом не сообщает.

«Заставить технологию работать в масштабе на порядки сложнее, чем добиться, чтобы она заработала для первых нескольких десятков довольных клиентов.»

— из эссе на rodneybrooks.com