А что, если?.. Научные ответы на абсурдные гипотетические вопросы - читать онлайн книгу. Автор: Рэндалл Манро cтр.№ 24

Несложно придумать задачу, которую один-единственный человек решит быстрее, чем все компьютеры мира (хотя с каждым днем это становится все труднее). Например, люди все еще лучше, чем компьютеры, угадывают, что именно произошло на картинке:

Чтобы проверить эту теорию, я послал эту картинку моей матери и спросил, что, по ее мнению, произошло. Она немедленно ответила: «Ребенок разбил вазу, а кот изучает обстановку» ^[45].

Она мудро отвергла альтернативные версии, включая следующие:

• вазу разбил кот;

• кот выпрыгнул из вазы на ребенка;

• кот гнался за ребенком, а тот попытался взобраться на комод при помощи веревки;

• в дом забрался дикий кот, и кто-то кинул в него вазу;

• в вазе была спрятана мумия кота, но она ожила, когда ребенок коснулся ее волшебной веревкой;

• веревка, на которой висела ваза, оборвалась, и кот пытается собрать осколки;

• ваза взорвалась, и на звук прибежали ребенок и кот. Ребенок надел шляпу для защиты от последующих взрывов;

• ребенок и кот ловили змею. Ребенок наконец поймал ее и завязал узлом.

Все компьютеры мира не смогли бы вычислить верный ответ быстрее, чем одна моя мать. Но это потому, что компьютеры не запрограммированы определять подобные вещи ^[46], тогда как наш мозг в течение миллионов лет эволюции тренировался, пытаясь определить, что делают другие мозги неподалеку (и зачем они это делают).

Так что мы могли бы легко выбрать задачку, которая создаст преимущество для человека, но это не очень честно: компьютеры ограничены тем, как мы их программируем, так что мы по определению уже обладаем преимуществом.

Давайте лучше посмотрим, как мы можем потягаться с ними на их территории.

Сложность микрочипов

Вместо того чтобы придумывать новое задание, мы просто применим к людям те же тесты на производительность, которые применяем к компьютерам. Обычно это операции с числами с плавающей запятой, сохранение и вызов чисел, манипулирование буквенными последовательностями и базовые логические построения.

Специалист по искусственному интеллекту Ханс Моравек утверждает, что человек, выполняющий тесты на производительность для компьютерных чипов вручную, используя карандаш и бумагу, может выполнить одно задание в полторы минуты ^[47].

Тогда получается, что процессор в смартфоне средней мощности может производить вычисления в 70 раз быстрее, чем все население Земли. Для современного чипа персонального компьютера эта цифра равняется 1500.

Итак, в каком году обычный персональный компьютер обошел совокупную вычислительную способность человечества?

1994

В 1992 году численность населения Земли составляла 5,5 миллиарда человек, то есть их общая вычислительная способность, согласно нашему тесту, составляла бы около 65 MIPS (миллионов инструкций в секунду).

В том же году корпорация «Интел» выпустила популярный процессор 486DX, который в своей базовой конфигурации имел производительность в 55–60 MIPS. К 1994 году новые «пентиумы» производства «Интел» достигали значений 70 и 80 MIPS, оставив человечество далеко позади.

Вы можете возразить, что мы несправедливы по отношению к компьютерам. В конце концов, мы все время выставляем один компьютер против всего человечества. А как насчет всего человечества против всех компьютеров?

Это сложно рассчитать. Мы можем легко найти результаты тестов производительности для разных компьютеров, но как рассчитать количество инструкций в секунду для, скажем, чипа, установленного в игрушке Furby?

Большая часть компьютеров в мире построена на микрочипах, которые не предназначены для подобных тестов. Если предположить, что все люди на земле обучены делать вычисления для тестов производительности, сколько усилий нам нужно будет потратить, чтобы модифицировать каждый чип для выполнения этих тестов?

Вместо этого можно оценить общую мощность всех вычислительных машин мира, подсчитав количество транзисторов. Оказывается, процессоры 1980-х и современные процессоры имеют близкое соотношение транзисторов к MIPS – примерно 30 транзисторов на инструкцию в секунду.

Статья Гордона Мура (автора «закона Мура») дает оценку общей численности транзисторов, производимых ежегодно с 1950-х. График выглядит примерно так:

Используя наше соотношение, мы можем перевести число транзисторов в общую вычислительную мощность. Получается, что современный ноутбук, тест производительности которого дает результаты в десятки тысяч MIPS, обладает большей вычислительной мощностью, чем все компьютеры мира в 1965-м. Исходя из этой оценки, год, в котором общая вычислительная сила компьютеров превзошла общую вычислительную силу человечества, – это 1977-й.

Сложность нейронов

Конечно же, заставлять людей выполнять тесты на производительность при помощи бумаги и карандаша – невероятно глупый способ определять их вычислительную мощность. Если измерять сложность, наши мозги гораздо изощреннее, чем любой суперкомпьютер, правда же?

Правда. По большей части.

Существуют проекты, в которых пытаются использовать суперкомпьютеры, чтобы полностью симулировать мозг на уровне отдельных синапсов ^[48]. Если посмотреть, сколько процессоров и времени требуют эти симуляции, можно получить количество транзисторов, требующихся для того, чтобы сравняться в сложности с человеческим мозгом.