Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии - Страница 18

Вычислительные затраты на моделирование одного нейрона зависят от необходимой степени детализации модели. Для крайне простой модели нейрона, работающей в режиме реального времени, требуется примерно 1000 операций с плавающей запятой в секунду (далее — FLOPS). Для электро- и физиологически реалистичной модели Ходжкина–Хаксли нужно 1 200 000 FLOPS. Более сложная мультикомпонентная модель нейрона добавила бы два-три порядка величины, а модель более высокого уровня, оперирующая системами нейронов, требует на два-три порядка меньше операций на один нейрон, чем простые модели. Если нам нужно смоделировать 10 нейронов на протяжении миллиарда лет эволюции (это больше, чем срок существования нервных систем в их нынешнем виде) и мы позволим компьютерам работать над этой задачей в течение года, то требования к их вычислительной мощности попадут в диапазон 10–10 FLOPS. Для сравнения, самый сверхмощный компьютер в мире китайский Tianhe-2 (на сентябрь 2013 года) способен выдавать всего 3,39 × 10 FLOPS. В последние десятилетия обычные компьютеры увеличивали свою производительность на порядок примерно раз в 6,7 года. Даже если вычислительная мощность станет расти по закону Мура в течение целого столетия, то это окажется недостаточным, чтобы преодолеть существующий разрыв. Использование более специализированных вычислительных систем или увеличение времени вычислений способны снизить требования к мощности всего на несколько порядков.

Оценка количества нейронов носит условный характер еще по одной причине. Природа, создавая человеческий разум, вряд ли ставила перед собой какую-то определенную задачу. Иными словами, целевая функция эволюционной системы отбирала организмы не только ради развития у них интеллекта или его предшественника — «конкретного мышления». Даже если организмы с лучшими способностями к обработке информации при определенных условиях извлекали дополнительные выгоды, то это обстоятельство не являлось главным фактором отбора особи, поскольку развитое мышление могло означать (и часто означало) возникновение дополнительных издержек: затрату большего количества энергии или более медленное созревание, — что перевешивало преимущества разумного поведения. Высокая смертность также снижала ценность интеллекта — чем короче средняя продолжительность жизни, тем меньше времени для того, чтобы «окупились» повышенные способности к обучению. Сниженное давление отбора замедляло распространение инноваций, основанных на интеллекте, и, как следствие, уменьшало возможность отбора последующих инноваций. Более того, эволюция могла тормозиться в локальных оптимумах, которые исследователи в состоянии заметить и обойти за счет изменения баланса между поиском и памятью или за счет плавного повышения сложности тестов на интеллект. Как уже говорилось ранее, эволюция тратит значительную часть мощности отбора на свойства, не имеющие отношения к интеллекту, — скажем, на эволюционную конкуренцию между иммунной системой и паразитами, названную «гонка Черной королевы». Эволюция продолжает растрачивать ресурсы на заведомо обреченные мутации и неспособна принимать во внимание статистическое сходство различных мутаций. Приведенные здесь примеры не должны отпугивать специалистов, разрабатывающих эволюционные алгоритмы для создания интеллектуальных программ, так как неэффективность естественного отбора (с точки зрения развития интеллекта) довольно легко преодолима.

Вполне вероятно, что устранение такого рода неэффективности поможет сэкономить несколько порядков требуемой мощности в 10–10 FLOPS, рассчитанной ранее. К сожалению, трудно сказать, сколько именно. Трудно дать даже приблизительную оценку — можно только гадать, будет ли это пять порядков, десять или двадцать пять.

Рис. 3. Производительность сверхмощных компьютеров. В прямом смысле то, что называют «закон Мура», — это наблюдение, согласно которому количество транзисторов, размещаемых на кристалле интегральной схемы, удваивается примерно каждые два года. Однако часто закон обобщают, считая, что так же по экспоненте растут и другие показатели производительности компьютеров. На нашем графике показано изменение во времени пиковой скорости наиболее сверхмощных компьютеров в мире (по логарифмической вертикальной шкале). В последние годы скорость последовательных вычислений расти перестала, но за счет распространения параллельных вычислений общее количество операций продолжает увеличиваться с прежним темпом.

Есть еще одно осложнение, связанное с эволюционными факторами, выдвигаемыми в качестве последнего аргумента. Проблема заключается в том, что мы не в состоянии вычислить — даже очень приблизительно — верхнюю границу трудности получения интеллекта эволюционным путем. Да, на Земле когда-то появилась разумная жизнь, но из этого факта еще не следует, будто процессы эволюции с высокой степенью вероятности приводят к возникновению интеллекта. Подобное заключение было бы в корне ошибочным, поскольку не учитывается так называемый эффект наблюдения при отборе, подразумевающий, что все наблюдатели находятся на планете, где зародилась разумная жизнь, независимо от того, насколько вероятно или невероятно такое событие на любой другой планете. Предположим, для появления разумной жизни, помимо систематических погрешностей естественного отбора, требуется огромное количество удачных совпадений — настолько большое, что разумная жизнь появилась всего лишь на одной из 10 планет, где существуют простые гены-репликаторы. В таком случае исследователи, запуская генетические алгоритмы в попытке воспроизвести созданное эволюцией, могут столкнуться с тем, что понадобится сделать примерно 10 итераций, прежде чем они найдут комбинацию, в которой все элементы сложатся правильно. Кажется, это вполне согласуется с нашим наблюдением, что жизнь зародилась и развивалась здесь, на Земле. Обойти данный гносеологический барьер отчасти можно путем тщательных и до некоторой степени громоздких логических ходов — анализируя случаи конвергентной эволюции характеристик, имеющих отношение к интеллекту, и принимая во внимание эффект наблюдения при отборе. Если ученые не возьмут на себя труд провести такой анализ, то в дальнейшем уже никому из них не придется оценивать максимальное значение и выяснить, насколько предполагаемая верхняя граница необходимой вычислительной мощности для воспроизведения эволюции интеллекта (см. врезку 3) может оказаться ниже тридцатого порядка (или какой-то другой столь же большой величины).