· Интервью с профессором Эриком Сингом, президентом MBZUAI · 21 апреля 2026
Пока весь мир обсуждает
GPT и Claude
, часть исследователей уже работает над следующим поколением AI — моделями, которые понимают физический мир, а не только текст. Профессор Эрик Синг из Университета искусственного интеллекта имени Мухаммада бин Зайеда (ОАЭ) в интервью Washington Post объяснил, чем это поколение отличается от того, что мы используем сегодня.
LLM — это «книжный интеллект»
По словам Синга, большие языковые модели по сути «начитанны, но не опытны». Они обработали триллионы текстовых токенов, но не имеют представления о том, как устроен физический мир — как падает предмет, как молекула реагирует на лекарство, как робот удерживает равновесие.
Именно здесь появляются
world models
— новый класс AI-систем, обученных не только на тексте, но и на сенсорных и физических данных. Такая модель способна симулировать реальные среды и предсказывать, что произойдёт, если в эту среду вмешаться.
Виртуальные клетки и поиск лекарств
Синг развивает эту идею в своей компании GenBio AI: команда строит симуляцию человеческой клетки на молекулярном уровне. Цель — создать «
виртуальную клетку
», на которой можно тестировать воздействие препаратов без физических экспериментов.
Если это получится, скорость разработки лекарств может вырасти кратно: вместо лет клинических испытаний — симуляция взаимодействия молекул в вычислительной среде.
ОАЭ против Китая в гонке open-source
Есть и геополитический угол. Китай доминирует в открытых AI-моделях — именно open-source становится дефолтным выбором для бизнеса по всему миру, который ищет дешёвые способы внедрить ИИ. Американские компании в основном работают с закрытыми лицензированными моделями.
MBZUAI под руководством Синга строит открытую альтернативу китайским разработкам. По его словам, США не смогут выиграть гонку с Китаем только силами Кремниевой долины — нужны международные союзники, и ОАЭ здесь играют стратегическую роль.
