Только 70-х годах «нейросетевой» подход был реабилитирован и даже стал доминировать в разработках ИИ, хотя его автор – Фрэнк Розенблат – к этому времени уже скончался в возрасте 43 лет. Но на тот момент компьютерам для решения задач с помощью нейросетевых алгоритмов не хватало вычислительных мощностей. В итоге наступает вторая «зима ИИ», которую удалось преодолеть только в 90-е прошлого века, когда был совершен революционный скачок в увеличении мощностей компьютеров.

«В настоящее время ИИ переживает свой новый этап хайпа» (Mueller&Massaron, 2016). Современного человека со всех сторон окружает ИИ, задачи, которые он способен решать, становятся все сложнее, а возможности – все более удивительными и даже – невероятными. Например, ИИ «научился» играть в настольные игры еще в конце 50-х прошлого столетия, а на рубеже 20 и 21 веков ИИ не оставляет шансов человеку в шахматах, Го, и даже в покер. В 1997 году шахматный компьютер «DeepBlue» побеждает действующего чемпиона мира по шахматам. Затем искусственный интеллект одолел чемпиона мира в китайскую игру Го (Google DeepMind Challenge Match) – сначала корейского чемпиона Ли Се-Дола (Lee Se-Dol)в 2016 году, а затем и китайского Ке Цзе (Ke Jie) в 2017 году.

Эти даты и события можно считать историческими вехами, которые ознаменовали торжество ИИ над интеллектуальными возможностями человека. С тех пор, как правило ИИ не оставляет шансов человеку в решении тех задач, для которых он создан и запрограммирован. Он способен не только играть и выигрывать в логические и комбинаторные игры, но также решать очень сложные и важные задачи, на решение которых у человека ушли бы века или даже тысячелетия. Современный компьютер способен обрабатывать до 100 млрд инструкций в секунду и на такой объем работы у человека уйдет порядка 3,5–3,7 тысяч лет (Wooldridge, 2021). Способности обычного человека считать «в уме» ни в какое сравнение не идут даже с простым калькулятором, не говоря уже об алгоритмах ИИ, которые способны собирать и обрабатывать гигантские массивы Bigdata или контролировать многоуровневые аналитические процессы.

ИИ применяется практически во всех жизненно важных сферах жизни человека и успешно решает множество задач: сбор и обработка Bigdata, диагностика заболеваний и определять стратегию лечения, распознание лиц, управление технологическими процессами, торговля акциями, обеспечение безопасностью, запуск и управление спутниками, самолетами и беспилотными устройствами, рисование картин, предсказание землетрясений и цунами, ответы на поисковые запросы в интернет, перевод разговорной речи с одного языка на другой и т.д.

Технологии ИИ стремительно развиваются и, казалось бы, неизбежно смогут выйти на уровень человеческого интеллекта и сознания в ближайшее время, достигнув точки «сингулярности» – момент в будущем, когда человечество достигнет в разработке ИИ, уровня человеческого сознания. Термин и концепцию «сингулярности» разработал John von Neumann. В дальнейшем Irving John Good в своей работе “Speculations Concerning the First Ultraintelligent Machine” (1965), определил сингулярность применительно к ИИ как «интеллектуальный взрыв» – момент в истории человечества, когда появится «сверхразумная машина … которая может намного превзойти всю интеллектуальную деятельность человека, каким бы умным он ни был»; в этом случае «разум человека остался бы далеко позади». Дальнейшую популярность этому термину придали ученые, философы и писатели-футуристы, в том числе Vernor Vinge (например, Technological Singularity, 1993), Дэвид Чалмерс (The Singularity: A Philosophical Analysis, 2010 David J. Chalmers), Рэй Курцвейл (Singularity is Near, 2015) и другие.