Почему успехи DeepMind в AGI не отвечают на главный вопрос о машинном сознании

В центре новой дискуссии об AGI — не вопрос, станет ли машина умнее, а вопрос, появится ли у неё внутренний опыт. Автор статьи утверждает: цифровые системы могут наращивать интеллект, но это ещё не приближает их к сознанию.

Белок и жизнь

Отправная точка у автора предельно приземлённая: он предлагает не гадать о гипотетических формах разума, а смотреть на то, что уже известно науке. Все наблюдаемые формы жизни связаны с белком и клеточной организацией. Отсюда и возврат к классическому определению жизни, которое Фридрих Энгельс сформулировал ещё в 1883 году.

Важна не только сама белковая основа, но и постоянный обмен веществ, без которого система не поддерживает себя как живую. Даже вирусный парадокс, который обычно приводят против такого подхода, здесь работает скорее в пользу аргумента. Вирион содержит белок, но вне клетки не проявляет признаков жизни и начинает вести себя как живое только внутри метаболической системы хозяина.

Из этого автор делает осторожный, но жёсткий вывод: белок, вероятно, необходим, хотя сам по себе недостаточен. Мы можем вообразить жизнь на другом субстрате, но пока это именно воображение, а не подтверждённый факт. Этот тезис он связывает и с недавней AI-повесткой.

Когда 9 октября 2024 года Нобелевскую премию по химии получили Демис Хассабис и Джон Джампер за AlphaFold2, это стало не просто наградой за сильный алгоритм. В логике автора это напоминание о том, что самый заметный прорыв ИИ оказался связан не с созданием сознательной машины, а с изучением белков — то есть материальной основы известной нам жизни.

Интеллект без переживания

Следующий шаг — развести интеллект и сознание, которые в публичных разговорах об AGI постоянно смешиваются. Автор опирается на различие Дэвида Чалмерса между «лёгкими» и «трудной» проблемами сознания. Лёгкие проблемы касаются обработки информации: как система распознаёт образы, реагирует на стимулы, планирует действия.

Трудная проблема другая: почему вообще возникает субъективное переживание, то самое qualia, без которого нет внутреннего мира. Именно здесь, по мысли автора, заканчивается инженерия и начинается философия. Здесь же вспоминается и более простой эмпирический факт: все известные носители сознания — живые существа.

У нас нет ни одного подтверждённого примера, что компьютер, камень или любая другая неживая система обладает субъективным опытом. Это не строгий запрет и не окончательное доказательство, но очень устойчивая корреляция. Поэтому, даже если AGI научится решать больше задач, сама по себе вычислительная мощность ещё не отвечает на вопрос, есть ли у системы переживание боли, цвета или времени.

Автор особенно спорит с технооптимистичным прочтением заявлений DeepMind. Когда в феврале 2026 года Демис Хассабис говорил о непрерывном обучении, долговременном планировании и консистентности как свойствах будущего AGI, речь шла об интеллекте, а не о сознании. Ту же границу автор проводит и через математику: машина может доказывать, считать и перебирать варианты, но пока не показывает интуицию, способность «увидеть» красивую идею до формального доказательства.

В этом смысле ИИ остаётся очень мощным решателем задач, а не носителем внутреннего опыта.

Зачем нужен аналог

Если всё же допустить, что сознание теоретически может возникнуть не в биологическом мозге, тогда решающим становится вопрос архитектуры. Автор считает, что цифровые компьютеры слишком далеки от мозга по базовым принципам работы. Мозг использует непрерывные сигналы, ионные токи и плотную связь памяти с вычислением.

Классическая цифровая машина устроена иначе. Поэтому прямое сравнение мозга с обычным компьютером он считает слишком грубым упрощением: дискретные состояния 0 и 1 вместо непрерывных переходов жёсткая тактовая синхронизация вместо асинхронной биологической динамики разделение памяти и процессора в духе фон-неймановской архитектуры постоянная пересылка данных вместо вычислений там, где информация хранится Из этого вырастает главный инженерный вывод статьи: если небелковое сознание вообще возможно, то оно скорее потребует аналоговых или нейроморфных систем, чем обычных GPU и TPU. В качестве кандидатов автор перечисляет мемристоры, фотонные чипы и архитектуры вроде SpiNNaker2.

Их объединяет попытка приблизиться к тому, как реально работает мозг. Не случайно исследователи таких систем всё чаще говорят об ионной, а не чисто электронной логике вычислений.

«Ионы — лучшая среда для воплощения принципов мозга, чем электроны».

На этом фоне прогноз о скором AGI перестаёт выглядеть автоматическим маршрутом к сознательной машине. Да, цифровые модели будут лучше писать тексты, выигрывать в играх и помогать в науке. Но тезис автора в другом: интеллект можно масштабировать на цифре, а сознание, если оно когда-либо возникнет вне биологии, потребует совсем другого субстрата и совсем другой физики вычислений. Одной мощности, по его версии, для этого недостаточно.

Что это значит

Для AI-индустрии это важное уточнение: даже очень сильный AGI не равен сознательному существу. Дискуссия постепенно сдвигается от вопроса «сколько ещё GPU нужно» к вопросу «какая архитектура вообще способна породить субъективный опыт», и на него у рынка пока нет убедительного ответа. Именно поэтому спор об AGI всё чаще упирается не в софт, а в материальную основу вычислений.