Совместимость. Как контролировать искусственный интеллект - страница 17



Возникшая область знания – компьютерная наука – последующие 70 лет бурно развивалась, создав великое множество новых понятий, конструкций, методов и применений, а также семь из восьми самых ценных компаний в мире.

Центральным для компьютерной науки является понятие алгоритма – точно определенного метода вычисления чего-либо. Сейчас алгоритмы являются привычным элементом повседневной жизни. Алгоритм вычисления квадратного корня в карманном калькуляторе получает на входе число и выдает на выходе квадратный корень этого числа; алгоритм игры в шахматы принимает позицию на доске и выдает ход; алгоритм поиска маршрута получает стартовое местоположение, целевую точку и карту улиц и выдает более быстрый путь из отправной точки к цели. Алгоритмы можно описывать на английском языке или в виде математической записи, но, чтобы они были выполнены, их нужно закодировать в виде программ на языке программирования. Сложные алгоритмы можно построить, используя простые в качестве кирпичей, так называемые подпрограммы, – например, машина с автопилотом может использовать алгоритм поиска маршрута как подпрограмму, благодаря чему будет знать, куда ехать. Так, слой за слоем, строятся бесконечно сложные программные системы.

Аппаратная часть компьютера также важна, поскольку более быстрые компьютеры с большей памятью позволяют быстрее выполнять алгоритм и включать больше информации. Прогресс в этой сфере хорошо известен, но по-прежнему не укладывается в голове. Первый коммерческий программируемый электронный компьютер, Ferranti Mark I, мог выполнять около 1000 (10>3) команд в секунду и имел примерно 1000 байт основной памяти. Самый быстрый компьютер начала 2019 г., Summit, Национальной лаборатории Ок-Ридж в Теннесси выполняет около 10>18 команд в секунду (в 1000 трлн раз быстрее) и имеет 2,5 × 10>17 байт памяти (в 250 трлн раз больше). Этот прогресс стал результатом совершенствования электронных устройств и развития стоящей за ними физики, что позволило добиться колоссальной степени миниатюризации.

Хотя сравнение компьютера и головного мозга, в общем, лишено смысла, замечу, что показатели Summit слегка превосходят емкость человеческого мозга, который, как было сказано, имеет порядка 10>15 синапсов и «цикл» примерно в 0,01 секунды с теоретическим максимумом около 10>17 «операций» в секунду. Самым существенным различием является потребление энергии: Summit использует примерно в миллион раз больше энергии.

Предполагается, что закон Мура, эмпирическое наблюдение, что количество электронных компонентов чипа удваивается каждые два года, продолжит выполняться примерно до 2025 г., хотя и немного медленнее. Сколько-то лет скорости ограничены большим количеством тепла, выделяемого при быстрых переключениях кремниевых транзисторов; более того, невозможно значительно уменьшить размеры цепей, поскольку провода и соединения (на 2019 г.) уже не превышают длины в 25 атомов и толщины от пяти до десяти атомов. После 2025 г. нам придется использовать более экзотические физические явления, в том числе устройства отрицательной емкости[43]

Если вам понравилась книга, поддержите автора, купив полную версию по ссылке ниже.

Продолжить чтение