Почему «вычислительная биология» и «робототехника» станут новым IT, и зачем школьнику учить химию, если есть ChatGPT

Рынок труда долгое время подавал нам ложные сигналы. Последние пятнадцать лет мантра для школьников звучала одинаково: «Иди в IT, учись кодить, и жизнь удалась». Родители с гордостью наблюдали, как дети осваивают Python, полагая, что обеспечили им безбедное будущее. Но технологии совершили резкий поворот. Появление генеративных нейросетей обесценило само умение писать код. Junior-разработчик, создающий типовые сайты или скрипты, теперь соревнуется с алгоритмом, который делает ту же работу за секунды и практически бесплатно. Пузырь «чистого программирования» сдувается. На смену ему приходит эпоха, где цифра должна встретиться с материей.

Ренессанс материального мира: Почему самые перспективные профессии будущего находятся на стыке ИИ и «живой» материи

Мы наблюдаем парадокс. Генерация виртуального контента — текстов, изображений, кода — становится дешёвой. Зато всё, что касается физического мира, дорожает. ИИ может нарисовать красивый мост, но не может рассчитать усталость металла для реальной конструкции и тем более залить бетон. Самые дефицитные и высокооплачиваемые специалисты ближайших десятилетий будут находиться на стыке искусственного интеллекта и фундаментальных наук: биологии, химии, физики. Это направление называют Deep Tech. Здесь алгоритмы выступают не заменой человека, а мощным инструментом в руках эксперта.

Посмотрите на творческие специальности. Раньше архитектор или декоратор тратили недели на создание визуализаций. Сегодня нейросети генерируют сотни вариантов планировок мгновенно. Если вбить в поисковик дизайн интерьера обучение, вы найдёте множество курсов, которые учат старым подходам: подбору цветов и расстановке мебели вручную. Но рынок уже изменился. Актуальное образование в этой сфере теперь требует понимания генеративного проектирования и работы с «умными» материалами. Выигрывает тот дизайнер, который умеет использовать ИИ как фильтр и калькулятор, а не тот, кто просто владеет графическим редактором. Рутинная креативность автоматизируется быстрее, чем мы ожидали.

Ценность смещается в сторону верификации и физической реализации. Нейросеть может предложить дизайн стула, который невозможно произвести, или схему проводки, которая вызовет пожар. Человек становится «цензором реальности». Ему нужны глубокие знания физики и сопромата, чтобы отсеять галлюцинации машины. Именно здесь пролегает граница между теми, кого ИИ заменит, и теми, кто им будет управлять. Школьнику сейчас важнее понимать, как работает мир атомов, чем заучивать синтаксис языков программирования, который ИИ знает лучше всех.

Вычислительная биология: программирование жизни

Самый яркий пример нового типа профессий — вычислительная биология. Фармацевтика находится в тупике: разработка нового лекарства занимает годы и стоит миллиарды. Методом проб и ошибок перебирать молекулы в пробирках слишком долго. Здесь на сцену выходят биоинформатики. Это специалисты, которые используют методы машинного обучения для моделирования поведения белков и клеток.

Они не просто пишут код. Они понимают, как сворачивается белок и как вирус атакует клетку. ИИ для них — супер-микроскоп. Алгоритм AlphaFold от Google DeepMind уже предсказал структуру почти всех известных белков. Это открытие меняет всё. Теперь мы можем моделировать лекарства на компьютере, отсеивая миллионы нерабочих вариантов за день. Но финальное слово остаётся за человеком. Биоинформатик должен интерпретировать данные, построить гипотезу и передать её в «мокрую» лабораторию для проверки. Школьная биология перестаёт быть наукой о пестиках и тычинках. Она становится инженерной дисциплиной.

Автоматизация рутины против создания нового

Сфера управления бизнесом тоже трансформируется. Раньше бухгалтер или администратор базы данных были хранителями знаний. Сейчас эти процессы стандартизированы. Даже такая специфическая вещь, как программа 1 с обучение которой раньше занимало месяцы, становится интуитивной и самоуправляемой благодаря встроенным помощникам. Настройка отчётов, сведение баланса, отслеживание остатков — всё это алгоритмы выполняют фоном. Учиться нажимать кнопки в готовом софте — тупиковая ветвь развития карьеры. Нужно понимать, как это устроено и быть необходимым звеном настройки системы.

Вместо операторов софта рынку нужны архитекторы систем. Люди, которые понимают логику бизнес-процессов и могут настроить ИИ на их оптимизацию. Но ещё важнее те, кто создаёт физическую основу экономики. Пока нейросети оптимизируют логистику, кто-то должен придумать новые материалы для упаковки, которые разлагаются за неделю, или разработать аккумуляторы для электрогрузовиков, способные работать при минус 40 градусах Цельсия. ИИ здесь снова выступает помощником: Materials Informatics (информатика материалов) позволяет находить новые сплавы и полимеры, анализируя гигантские базы данных химических элементов.

Робототехника и «Воплощённый ИИ»

Мы привыкли видеть роботов на конвейерах, где они выполняют однотипные движения. Но будущее за Embodied AI — воплощённым искусственным интеллектом. Это роботы, которые понимают физику мира и могут действовать в непредсказуемых условиях. Агроботы, различающие сорняки и культурные растения; дроны-спасатели, маневрирующие в горящем здании; хирургические манипуляторы, компенсирующие дрожание рук врача.

Для создания таких машин недостаточно быть программистом. Нужно быть инженером-механиком с глубоким пониманием кибернетики. Робот должен «чувствовать» вес объекта, скользкость поверхности, сопротивление ветра. Код здесь напрямую управляет моторами и сенсорами. Ошибка в веб-разработке приводит к тому, что сайт падает. Ошибка в робототехнике может привести к травме человека или поломке дорогого оборудования. Высокая цена ошибки гарантирует высокие зарплаты и защиту от полной автоматизации. ИИ не может взять на себя ответственность за жизнь человека, поэтому оператор и создатель таких систем всегда будут людьми.

Стратегия для школьника

Как же выбрать путь в этих условиях? Ответ может показаться скучным, но он единственно верный: учите фундаментальные науки. Физика, химия, биология и математика — это тот базис, который не меняется столетиями. Законы термодинамики останутся прежними при любом развитии нейросетей. Изучение того, как устроен мир, даёт вам «предметную область», в которой вы сможете применить мощь ИИ.

Компьютерная грамотность становится чем-то вроде умения читать и писать — необходимым, но недостаточным навыком. Не стоит гнаться за курсами «быстрого входа в IT». Лучше обратить внимание на программы, где информатика пересекается с естественными науками. Биоинженерия, хемоинформатика, робототехника, физика новых материалов.

Специалист будущего — это кентавр. Половина его навыков — это глубокое понимание конкретной научной или инженерной проблемы. Вторая половина — умение использовать нейросети для решения этой проблемы. Такой профессионал не боится конкуренции с машиной, потому что машина для него лишь экскаватор, а он — архитектор, знающий, где копать, чтобы найти золото. Эпоха «чистого кода» уходит. Наступает время умной материи.