Книга: Эволюция разума

Глава десятая Закон ускорения отдачи в применении к мозгу

Глава десятая

Закон ускорения отдачи в применении к мозгу

Мой главный тезис, который я называю «законом ускорения отдачи» (ЗУО), заключается в том, что параметры развития информационных технологий следуют предсказуемой экспоненциальной траектории, опровергая общепризнанное суждение, что мы не можем предсказать будущее. Остается еще множество неизвестных (какой проект, компания или технический стандарт займут лидирующие позиции на рынке, когда установится мир на Среднем Востоке), но изменение цены, производительности и емкости информационных технологий абсолютно предсказуемо. Удивительно, но эти тенденции не зависят от того, находимся мы в состоянии войны или мира, процветания или кризиса.

Главная причина возникновения мозга в ходе эволюции заключается в необходимости предвидеть будущее. Когда-то, тысячи лет назад, один из наших предков пересекал саванну и, возможно, заметил животное, двигавшееся в его сторону. Возможно, он предсказал, что, если идти в прежнем направлении, их пути пересекутся. Человек решил сменить направление движения, и это спасло ему жизнь.

Однако такие встроенные системы предвидения будущего развиваются линейно, а не экспоненциально, что связано с линейной организацией новой коры. Вспомните, что новая кора постоянно делает предсказания: какую букву или слово мы увидим в следующий момент, кого встретим за углом и т. д. При обработке каждого образа новая кора проходит линейную последовательность шагов, вот почему экспоненциальное мышление нам не свойственно. Мозжечок тоже делает линейные предсказания. Когда он помогает нам поймать мяч, он составляет линейный прогноз о том, в каком участке поля зрения окажется мяч и где при этом должна находиться наша рука.

Как я указывал ранее, линейная и экспоненциальная прогрессия различаются чрезвычайно сильно (40 единиц составляют 40, а 40 в экспоненте — триллион), вот почему мои предсказания, основанные на законе ускорения отдачи, поначалу многих удивляют. Мы должны научиться мыслить экспоненциально. Когда дело касается информационных технологий, именно так и нужно думать.

Лучшей иллюстрацией закона ускорения отдачи является сглаженный, дважды экспоненциальный рост цены — производительности вычислений, сохраняющийся на протяжении 110-летнего периода, включая две мировые войны, Великую депрессию, холодную войну, распад СССР, расцвет китайской экономики, финансовые кризисы последних лет и многие другие значимые события.

Некоторые люди называют это явление «законом Мура», но они неправы. Закон Мура утверждает, что каждые два года количество элементов на интегральной схеме удваивается и они действуют быстрее, поскольку их размер уменьшается. Но закон Мура — это лишь одна парадигма (причем не первая, а пятая), в основе экспоненциального роста показателя цены — производительности вычислений.

Экспоненциальный рост скорости вычислений начался с первой автоматизированной переписи населения США в 1890 г. — за десять лет до рождения Гордона Мура. В книге «Сингулярность уже близка» я привел соответствующий график до 2002 г., а сейчас продлеваю его до 2009 г. (см. ниже). Предсказанная траектория продолжается, даже несмотря на недавний спад экономики.

Скорость вычислений — самый важный пример действия закона ускорения отдачи, что связано со значительным количеством данных, повсеместным применением вычислительной техники и ее ключевой ролью в обновлении всех важнейших технологических процессов. Но это далеко не единственный пример. Как только какая-то технология становится информационной технологией, она начинает подчиняться закону ускорения отдачи.

Одним из важнейших направлений технологического развития последних лет является биомедицина. Исторически прогресс в медицине происходил за счет случайных открытий и поэтому был линейным, а не экспоненциальным. И все же он оказался весьма значителен: продолжительность жизни выросла от 23 лет 1000 лет назад до 37 лет 200 лет назад и почти до 80 лет в наши дни. После открытия программного обеспечения жизни — генома — медицина и биология человека стали информационными технологиями. Сам проект «Геном человека» развивался по экспоненциальному закону: от начала проекта в 1990 г. ежегодно количество генетических данных удваивалось, а стоимость определения одной пары оснований сокращалась вдвое[165]. Данные на всех приведенных ниже рисунках обновлены по сравнению с версией, представленной в книге «Сингулярность уже близка».

Стоимость секвенирования генома размером с геном человека.

Теперь мы имеем возможность планировать биомедицинские процедуры на компьютере и тестировать их на симуляторах, причем объемы и точность этих данных также удваиваются каждый год. Кроме того, мы можем исправлять наши стареющие программы: метод интерференции РНК позволяет отключать гены, новые формы генной терапии позволяют вводить новые гены, причем не только новорожденным, но и взрослым людям. Успехи в генетических технологиях также влияют на реализацию проекта обратного проектирования человеческого мозга, поскольку важная часть проекта заключается в изучении механизмов генетического контроля функций мозга, таких как создание новых контактов в новой коре при усвоении новых знаний. По мере продвижения от секвенирования генома к его синтезу возникает множество других примеров синтеза биологии и информационных технологий.

Объем генетических данных, ежегодно секвенируемых во всем мире.

Еще одна информационная технология, развивающаяся по такому же закону, — это методы коммуникации, позволяющие нам общаться друг с другом и передавать большие массивы данных. Прогресс в данной области измеряют несколькими способами. Закон Купера, который утверждает, что общий объем информации (в битах), передаваемой по беспроводной связи, удваивается каждые 30 месяцев, действовал с того момента, когда Маркони впервые использовал беспроводной телеграф для передачи символов азбуки Морзе в 1897 г., и до появления современных 4G-технологий[166]. В соответствии с этим законом количество информации, которое может быть передано с помощью беспроводной связи, удваивалось каждые 2,5 года на протяжении столетия. К другим примерам относится количество узлов Интернета и количество бит информации, передаваемых в секунду с помощью Интернета: оба показателя каждый год удваиваются.

Ширина пропускания международных интернет-каналов.

Я заинтересовался предсказаниями некоторых аспектов развития технологии по той причине, что примерно 30 лет назад понял, что успешность изобретателя (эту профессию я выбрал, когда мне было пять лет) зависит от времени появления его изобретений. Многие изобретения не нашли своего применения не из-за того, что не работали, а из-за того, что были сделаны в неподходящее время — либо до того, как для их распространения сложились все необходимые условия, либо слишком поздно, когда возможность уже была упущена.

Около тридцати лет назад я начал собирать данные относительно состояния технологии в различных областях. Когда я стал заниматься этим делом, я не ожидал, что у меня сложится какая-то четкая картина, но надеялся, что смогу нащупать некоторые закономерности. Моей задачей было — и остается — выбрать время для моих собственных технологических разработок, так чтобы они соответствовали тому миру, который существует в момент завершения проекта. А мир этот, понятное дело, очень сильно отличается от мира, существовавшего в начале развития проекта.

Максимальная ширина пропускания (скорость) интернет-каналов.

Посмотрите, как сильно и быстро меняется мир. Всего несколько лет назад люди не использовали социальные сети (например, Facebook был основан в 2004 г., а сегодня у этой сети около миллиарда активных пользователей), вики, блоги или твиттеры. В 1990-х гг. мало кто пользовался поисковыми программами и сотовыми телефонами. А теперь представьте себе современный мир без них. Кажется, все эти устройства появились так давно, а на самом деле совсем недавно. В ближайшем будущем мир станет меняться еще более удивительным образом.

Пока я учился, я сделал поразительное открытие: если речь идет об информационных технологиях, изменения значений цены — производительности и емкости (на единицу времени, цены или другого параметра) практически точно следуют экспоненциальному закону.

Эти изменения обгоняют некоторые научные концепции, на которых они основаны (такие как закон Мура). Но когда одна парадигма выходит из общего потока (например, когда в 1950-х гг. инженеры оказались неспособны дальше уменьшать размер и стоимость радиоламп), возникает такая исследовательская активность, которая рождает новую парадигму, и начинается новая S-образная кривая прогресса. Экспоненциальный участок этой S-образной кривой поддерживает экспоненциальную траекторию развития информационных технологий. Так радиолампы 1950-х гг. сменились транзисторами, а затем интегральными схемами и законом Мура в конце 1960-х гг. Закон Мура, в свою очередь, породил трехмерные вычисления, ранние примеры которых реализуются уже сейчас. Причина, по которой информационные технологии способны постоянно преодолевать ограничения любой частной парадигмы, заключается в том, что ресурсы, необходимые для расчета, запоминания или передачи бита информации, исчезающе малы.

Может возникнуть вопрос, есть ли какие-то принципиальные ограничения для развития нашей способности осуществлять вычисления и передавать информацию? На основе наших сегодняшних представлений в рамках физических законов ответ такой: да, есть. Однако эти ограничения пока не очень нас ограничивают. Молекулярные вычисления позволят расширить объем нашего разума в триллионы раз. По моим прогнозам, мы достигнем этого предела в конце текущего столетия.

Важно отметить, что не все экспоненциальные процессы служат проявлениями закона ускорения отдачи. Некоторые наблюдатели неправильно истолковывают этот закон, пытаясь применить его к процессам, не имеющим отношения к информационным технологиям. Например, они указывают, что современные мужские бритвы действительно содержат не одно, а два лезвия, но где бритвы с восемью лезвиями? Однако в бритвах (пока) не используются информационные технологии.

Количество вычислений в секунду на (условную) тысячу долларов, осуществляемых различными вычислительными устройствами.

В книге «Сингулярность уже близка» я провел теоретическое исследование с математическими выкладками (они содержатся в приложении к той книге), объясняющими удивительную предсказуемость закона ускорения отдачи. Суть в том, что для создания каждой новой технологии мы всегда используем самую последнюю из существующих технологий. Технологии выстраиваются друг на друге по экспоненциальному закону, и этот процесс легко оценить. В 1990 г. мы использовали компьютеры и другие приборы того времени для создания компьютера 1991 г. В 2012 г. мы применяли современные информационные приборы для создания машин 2013 и 2014 гг. В более широком плане это ускорение затрагивает любой процесс, в котором происходит эволюция процессов обработки информации. Именно поэтому мы наблюдаем ускорение биологической эволюции и аналогичное (но гораздо более быстрое) ускорение технологической эволюции, которое само по себе является одним из направлений биологической эволюции.

Количество операций с плавающей запятой в секунду для различных суперкомпьютеров.

У меня собраны предсказания, сформулированные на основании закона ускорения отдачи, сделанные более чем за четверть века, начиная с тех, что я представлял в книге «Эпоха мыслящих машин» (середина 1980-х гг.). Вот примеры некоторых точных предсказаний из этой книги: появление в середине 1990-х гг. широкой всемирной сети коммуникаций, связывающей между собой людей в разных уголках мира и обеспечивающей доступ к обширным базам человеческих знаний; сильнейшая волна демократизации, связанная с возникновением этой децентрализованной коммуникационной сети, уничтожившей Советский Союз; поражение чемпиона мира по шахматам к 1998 г.; а также многое другое.

Количество транзисторов в чипе для различных процессоров Intel.

Закон ускорения отдачи в применении к вычислительной технике я подробно описывал в книге «Эпоха мыслящих машин». Там я привел данные за сто лет, показывающие дважды экспоненциальный характер изменения цены — производительности компьютерных вычислений вплоть до 1998 г. Ниже представлены адаптированные данные, охватывающие период до 2009 г.

Недавно я составил 146-страничный обзор предсказаний, которые я сделал в книгах «Эпоха мыслящих машин», «Эпоха духовных машин» и «Сингулярность уже близка» (этот обзор можно найти здесь: www.kurzweilai.net/how-my-predictions-are-faring-an-update-by-ray-kurzweil). В книге «Эпоха духовных машин», которую я написал в 1990-х гг., содержались сотни предсказаний по десятилетиям (2009, 2019, 2029 и 2099 гг.).

Например, я сделал 147 предсказаний на 2009 г., из которых 115 (78 %) полностью сбылись. Наиболее точными были предсказания относительно емкости и цены — производительности информационных технологий. Еще 12 предсказаний (8 %) оказались «в основном справедливыми». Таким образом, всего полностью или почти полностью справедливыми получились 127 предсказаний (86 %). Поскольку предсказания делались на десятилетие, предсказание на 2009 г., которое сбывалось только в 2010 или 2011 гг., рассматривалось лишь как «в основном справедливое». Еще 17 предсказаний (12 %) сбылись лишь отчасти и три (2 %) оказались неверными.

Динамическая оперативная память (DRAM) в битах на доллар.

Но даже «неверные» предсказания не были полностью ошибочными. Например, я расценил мое предсказание о появлении самодвижущихся машин как неверное, хотя Google уже продемонстрировал использование самодвижущихся машин, а в октябре 2010 г. четыре электрических грузовика без водителя успешно преодолели путь в 13 тыс. км от Италии до Китая[167]. Эксперты в данной области считают, что эта технология станет рутинной к концу текущего десятилетия.

Память с произвольным доступом (RAM) в битах на доллар.

Экспоненциальный рост возможностей вычислительных и коммуникационных технологий способствует реализации проекта, направленного на понимание и воспроизведение методов функционирования головного мозга человека. Это не единый организованный проект, а скорее целая группа разнообразных проектов, в рамках которых решаются такие задачи, как моделирование мозга на самых разных уровнях — от отдельных нейронов до всей коры, составление карты коннектома (контактов между нейронами), симуляция функции отдельных участков мозга и т. д.

Средняя цена транзистора в долларах США.

И все эти направления развиваются по экспоненциальному закону. Многие приведенные выше примеры совсем новые. Например, описанное в четвертой главе исследование Ван Видена, показавшее упорядоченную и «простую» (как пишут авторы) сеть контактов в новой коре, было проделано лишь в 2012 г.

Исследователи признают, что их выводы (и изображения) удалось получить только с помощью новейших технологий высокого разрешения. Временное и пространственное разрешение изображений, получаемых при сканировании мозга, тоже совершенствуется по экспоненциальному закону. Сейчас существуют разные способы сканирования мозга — от полностью неинвазивных методов, которые можно использовать для изучения человеческого мозга, до более инвазивных и деструктивных, применяемых на животных моделях.

Метод магнитно-резонансной томографии (МРТ) — неинвазивный метод получения изображений с достаточно высоким временным разрешением — постоянно совершенствуется в соответствии с тем же экспоненциальным законом; на сегодня пространственное разрешение метода составляет около 100 мкм.

Диаграмма Эйлера-Венна для методов изучения головного мозга.

Деструктивные методы получения изображений, которые используются для анализа коннектомов животных, тоже развиваются по экспоненциальному закону. Современные методы имеют разрешение порядка 4 нм, что позволяет визуализировать индивидуальные контакты.

Устройства для визуализации головного мозга. 2ДГ — 2-Дезоксиглюкоза.

Технологии, связанные с созданием искусственного интеллекта, такие как системы распознавания разговорной речи, не обязательно должны следовать теоретическим принципам функционирования мозга. Их задача — достичь максимальной эффективности. Поэтому важно отметить, что лучшие из этих технологии соответствуют принципам, которые я описал в этой книге: это самоорганизующиеся системы иерархических модулей, способные к инвариантному и самоассоциативному распознаванию образов, обладающие избыточностью и восходящей и нисходящей предсказательной способностью. Возможности таких систем тоже изменяются экспоненциально, как показывает пример Ватсона.

Пространственное разрешение метода МРТ в микронах.

Главная цель исследований функций мозга заключается в расширении наших технических возможностей создания разумных систем. Многие исследователи в области ИИ, вероятно, недооценивают то глубокое влияние, которое оказали на их работу накопленные ранее знания о принципах работы мозга.

Пространственное разрешение деструктивных методов визуализации.

Понимание механизмов работы мозга также помогает исправлять различные функциональные нарушения. Однако у проекта по обратному проектированию мозга есть и еще одна важная цель — помочь нам понять, кто мы такие.