Вопрос 1: Сколько требуется флопсов, чтобы симулировать работу мозга?
Вопрос 2: Сколько требуется флопсов для работы человеческого разума?
Вопрос 3: Сколько флопсов выполняет человеческий мозг?
По вопросу 1 было очень много статей, и в них обычно дается ответ: порядка петафлопсов, то есть 1017 флопсов{64}. Что примерно соответствует вычислительной мощности Sunway TaihuLight (рис. 3.7), самого быстрого суперкомпьютера в мире на 2016 год, стоимостью около $300 млн. Даже если бы мы знали, как его использовать для симуляции мозга высококвалифицированного работника, прибыль от этого могла бы случиться только при условии, что аренда TaihuLight для нас оказалась меньше, чем почасовая оплата труда работника. Но нам, вероятно, придется платить даже еще больше, потому что, как считают многие ученые, для точного воспроизведения работы мозга нам недостаточно рассматривать его как математически упрощенную модель нейронной сети из главы 2. Возможно, нам вместо этого нужно симулировать его работу на уровне отдельных молекул или даже субатомных частиц, что требует значительно большего числа флопсов.
Вопрос 3: Сколько флопсов выполняет человеческий мозг?
По вопросу 1 было очень много статей, и в них обычно дается ответ: порядка петафлопсов, то есть 1017 флопсов{64}. Что примерно соответствует вычислительной мощности Sunway TaihuLight (рис. 3.7), самого быстрого суперкомпьютера в мире на 2016 год, стоимостью около $300 млн. Даже если бы мы знали, как его использовать для симуляции мозга высококвалифицированного работника, прибыль от этого могла бы случиться только при условии, что аренда TaihuLight для нас оказалась меньше, чем почасовая оплата труда работника. Но нам, вероятно, придется платить даже еще больше, потому что, как считают многие ученые, для точного воспроизведения работы мозга нам недостаточно рассматривать его как математически упрощенную модель нейронной сети из главы 2. Возможно, нам вместо этого нужно симулировать его работу на уровне отдельных молекул или даже субатомных частиц, что требует значительно большего числа флопсов.
Рис. 3.7
Sunway TaihuLight самый быстрый суперкомпьютер в мире по состоянию на 2016 год. Как утверждается, его первичная вычислительная мощность превосходит мощность человеческого мозга.
Проще ответить на вопрос 3: я мучительно плохо умножаю 19-значные числа, и каждое такое действие потребовало бы много минут, даже если бы вы позволили мне воспользоваться карандашом и бумагой. Это сразу отправляет меня в диапазон 0,01 флопса, отъедая 19 порядков от ответа на вопрос 1! Огромное несоответствие объясняется тем, что человеческий мозг и суперкомпьютер оптимизированы под очень разные задачи. Похожие расхождения мы бы получили, пытаясь ответить на такие вопросы:
Насколько хорошо трактор может выполнить работу болида Формулы 1?
Насколько хорошо болид Формулы 1 может выполнить работу трактора?
И какой же из этих двух вопросов о быстродействии поможет нам спрогнозировать будущее искусственного интеллекта? Ни тот и ни другой! Если бы мы хотели симулировать работу человеческого мозга, ответ на вопрос 1 был бы нам интересен, но чтобы понять, какой уровень быстродействия нужен для создания универсального искусственного интеллекта на уровне человеческого, нам надо ответить на вопрос, располагающийся посередине вопрос 2. На него пока еще никто не знает ответа, но вычислительная мощность самого мозга может оказаться значительно ниже той, которая требуется для симуляции его работы, и всё обойдется дешевле, если мы либо адаптируем софт, чтобы он лучше соответствовал современным компьютерам, или создадим хард, больше похожий на мозг (чему будет способствовать быстрый прогресс так называемых нейроморфных чипов).
Ганс Моравец сделал оценку ответа, произведя сравнения типа баш на баш для вычислений, в которых и наш мозг, и современные компьютеры достаточно эффективны: некоторые виды низкоуровневой обработки изображений, которые сетчатка человека выполняет в задней части глазного яблока перед отправкой его результатов в мозг по оптическому нерву{65}. По этой оценке репликация вычислений на сетчатке с помощью обычного компьютера потребует около миллиарда флопсов, а весь мозг делает примерно в десять тысяч раз больше вычислений, чем сетчатка (Моравец использовал соотношение объемов и количества нейронов), так что вычислительная мощность мозга около 1013 флопсов это примерно соответствует мощности оптимизированного компьютера за $1000 в 2015 году!
Конечно, нет абсолютно никакой гарантии, что мы преуспеем в создании универсального искусственного интеллекта на уровне человеческого при нашей жизни или вообще когда-нибудь. Но нет и ни одного железного аргумента, что нам это точно не удастся. Нет никаких убедительных оснований думать, что нам не хватает скорострельности нашего харда или что он окажется слишком дорог. Мы не знаем, как далеки мы от финишной ленточки в отношении архитектуры, алгоритмов и программного обеспечения, но прогресс быстр, и возникающие затруднения успешно преодолеваются растущим мировым сообществом талантливых исследователей искусственного интеллекта. Иными словами, мы не можем исключить возможности, что универсальный искусственный интеллект рано или поздно достигнет человеческого уровня, а может, и превзойдет его. Поэтому давайте посвятим следующую главу изучению этой возможности и посмотрим, к чему такое может привести.