Николай
Ржаников

Развитие технологий в области Искусственного Интеллекта (ИИ) происходит с невероятной скоростью. Растёт как количество исследований, так и спектр областей применения. ИИ уже внедряется во множество сфер, и в некоторых из них мы видим впечатляющие результаты. Например, генерация изображений и музыки стала одной из самых ярких и успешных областей применения ИИ. Сегодня алгоритмы способны создавать удивительно реалистичные и креативные произведения, которые находят применение в искусстве, дизайне и других индустриях. Но если в этих направлениях прогресс очевиден, то в производстве видео ИИ сталкивается с серьёзными вызовами, главной из которых является необходимость колоссальных вычислительных ресурсов для создания видеоконтента. Сложные процессы рендеринга требуют значительных мощностей, и это замедляет внедрение ИИ в индустрию видеопроизводства. Одной из сфер, где ожидалось существенное ускорение прогресса благодаря ИИ, является математика. Однако здесь результаты пока остаются скромными. На данный момент ИИ способен эффективно выполнять автоматизированные вычисления, обрабатывать большие массивы данных и помогать с рутинными задачами, такими как решение уравнений или выполнение однотипных операций. Программные продукты на основе ИИ используются как инструменты для облегчения вычислительных процессов, но их возможности по-настоящему глубокого анализа и решения сложных математических задач остаются ограниченными. Примером может служить доказательство теорем — одна из высших задач в математике, которая требует не только вычислительных мощностей, но и творческого мышления, логики и понимания. На сегодняшний день ИИ ещё не способен полностью заменить человека в этой области. Доказательство теорем требует выстраивания логических связей и интуитивных предположений, что выходит за рамки способностей современных алгоритмов. Хотя ИИ может выступать в роли помощника, предлагая шаги для решения или упрощая определённые этапы, принятие окончательных решений и подтверждение истинности математических утверждений по-прежнему остаётся за человеком. Кроме того, значительный рост популярности и использования ИИ привёл к ряду сопутствующих проблем. Одной из самых острых стала нехватка видеокарт, которые необходимы для высокопроизводительных вычислений, связанных с обучением и эксплуатацией нейросетей. Видеокарты являются ключевым компонентом, особенно для задач, связанных с глубоким обучением и обработкой больших данных. Другая проблема — возросшая потребность в электроэнергии. Современные ИИ-системы требуют колоссальных энергоресурсов, что заставило компании искать альтернативные источники энергии. Одним из решений стала разработка компактных ядерных реакторов, которые потенциально могут удовлетворить растущие потребности в электроэнергии для поддержания работы ИИ-инфраструктуры. Этот тренд также является важным сигналом того, что технологии ИИ не только трансформируют существующие отрасли, но и создают новые вызовы, требующие инновационных подходов и решений в смежных сферах.