Немного позанимаемся арифметикой и пофантазируем о производительности нашего
На этот пост меня натолкнула любопытная табличка из одного научного исследования о методиках эмуляции
Как видно, оценки максимально достижимых вычислительных способностей
Вторая оценка кажется избыточной — протеины и технические элементы клетки достаточно несвободны в своих действиях, и их поведение сравнительно тривиально детерминировано. Но и нижняя оценка в 10^16 может быть недостаточной — некоторые процессы в клетках и синапсах могут носить сложный характер, так что 2-4 порядка добавить вполне можно.
Конечно, не весь
Т.е. можно рассчитывать на цифру 10^18 — 10^20 FLOPS.
Реально достижимая сегодня производительность суперкомпьютеров — 10^17 FLOPS. Т.е. на 1-3 порядка меньше теоретически вычисленной производительности
При этом процессоры и нейронные связи в
Нейроподобные вычислительные структуры более эффективны при работе со сложными структурами, где прямой перебор неэффективен из за большой емкости вычислений — изображение, звук, работа с языком и смыслом.
AlphaGO выиграла у человека в GO на мощностях порядка 10^15FLOPS, пользуясь архитектурой программных нейросетей. Но в данном случае мощность оценена по максимальной вычислительной способности железа. Сама вычислительная мощность нейросети, реализованная на этом железе, скорее всего, значительно ниже (на глазок — 1-2 порядка). Это значит, что создание новых процессорных архитектур, похожих на нейронные сети на железном уровне, увеличит достижимую производительность нейросетей на эти 1-2 порядка.
Эксперименты по созданию нейроподобных чипов, позволяющих более оптимальное реализовать вычисление нейронных сетей, делают такие компании как IBM, но нужно понимать что кремний — не самая подходящая платформа для таких экспериментов. Для качественной эмуляции
С кремнием есть еще вот какой затык — технологический предел по нему близок. В том смысле, что раньше индустрия без проблем следовала закону Мура, который обещает удвоение производительности процессоров каждые два года. Сегодня близок предел по частоте — быстрее 10^10 Герц процессоры пока не работают, а предел всего на 1 порядок выше — 10^11 Герц, т.к. нас органичивает скорость света и электрон не успевает преодолеть весь процессор за 1 такт, т.е. невозможно обеспечить синхронизацию ядра. Близок предел по размеру вычислительного элемента — атом углерода всего на 2 порядка меньше размера одного тразистора, а на этом уровне уже начинаются неудобные квантовые эффекты.
Пока есть потенциал по увеличению производительности вширь — в топовых суперкомпьютерах стоит по миллиону процессорных ядер. Можно и больше — хватило бы денег. Такие системы стоят сотни миллионов долларов. Если совсем припрет, человечество может без особых проблем увеличить это количество на 3 порядка — это будет стоит порядка 0.2% мирового ВВП. Тогда это и будут искомые нами 10^20 FLOPS, в которые оценивается производительность нашего
На замену кремнию есть несколько перспективных технологий. Например, под вычисления пробуют приспособить графен и другие материалы.
Делаются первые попытки в создании квантовых компьютеров, однако пока неясно, насколько такие процессоры будут универсальны, или на них можно будет реализовывать лишь очень узкий набор логики.
Многие часто спотыкаются на софте, который позволит реализовать
С этой точки зрения, лично я, особых проблем не предвижу.
1) Общие принципы работы
2) Нет особых причин реализовывать один в один именно работу биологических нейронов.
3) Современные нейросети на кремнии, которые усиленно разрабатываются и используются всеми крупными компаниями (Google, Microsoft, IBM, Apple и т.п.) уже весьма многообещающи даже на сравнительно скромных мощностях порядка 10^15 FLOPS.
Вообще, главный стимул развития ИИ — экономический. Не имеет значения, сможем ли мы создать сильный ИИ с четким сознательным
Короче говоря, мы находимся примерно в трех порядках от юзабельного ИИ. Если б закон Мура продолжил выполняться, то в ближайшие 15-30 лет уже можно было бы говорить о создании развитого ИИ, сравнимого с человеком.
Поэтому единственный вопрос который тут остается — это будет ли ИИ сделан на кремнии или на чем-то другом.
Ну и очевидна технологическая сингулярность которая сокращает этот срок: сейчас мы сами придумываем материалы и технологию производства процессоров. Но в какой-то момент компьютер превзойдет нас в этом и будет сам для себя вычислять более эффективные вычислительные элементы и архитектуры для процессоров, на которых он работает. Возникнет положительная обратная связь и вычислительная мощность компьютера начнет расти экспоненциально, пока не упрется в фундаментальные ограничения Вселенной типа скорости света.
Но это все уже никак не будет касаться биологической жизни. Поэтому дальше мой хрустальный шар показывает туман.
В завершение, стоит сказать, что ни один ИИ не денется от двух фундаментальных потребностей жизни и саморазвивающихся систем:
1) Добыча энергии и вещества (т.е. в какой-то момент скорее всего потребуется зажечь свое солнышко (термояд), создать черную дыру, либо построить сферу Дайсона), с веществом особых проблем быть не должно.
2) Тонкое и сложное структурирование материи (т.е. разработка процессоров, которые будут осваивать эту энергию и процессить Вселенную)
А что вы думаете на этот счет?
Автор: