ИИ жаден до данных. Он легко заменяет эрудицию, долгое время считавшуюся признаком просвещенного человека. Однако он пока не в состоянии работать с ассоциациями высокого порядка, выдвигать парадоксальные гипотезы, приходить к интуитивным выводам, проявлять эмпатию, руководствоваться иррациональными допущениями, интерпретировать контекст или оценивать культурное значение. Ему недоступен сенсорный опыт. И еще – решая тривиальные для мозга задачи, он потребляет на несколько порядков больше энергии.
Пока развитие ИИ сдерживается «железом», а точнее – классической и довольно энергозатратной архитектурой фон Неймана, предполагающей постоянное обращение к памяти в ходе вычислений. Наращивание памяти и скорости операций перегружают канал обмена данными – это узкое место неймановской архитектуры. Многоядерность и увеличение тактовой частоты принципиально задачу не решат.
По тактовой частоте производители подошли к порогу в 10 ГГц, труднопреодолимому из-за физических ограничений. Сверхмощные и супербыстрые процессоры традиционной архитектуры энергозатратны и нуждаются в сложной системе охлаждения, но в решении управленческих, творческих и многих других задач не смогут приблизиться к мозгу.
Можно утверждать наверняка, что человечество не успокоится, пока не снимет аппаратные ограничения на рост возможностей ИИ. Формально мозг намного медленнее компьютера, но… он быстрее и экономичнее. Здесь нет парадокса.
Согласно тезису Чёрча – Тьюринга любая физически вычислимая функция может быть вычислена машиной Тьюринга. Если мышление рассматривать как вычислимую функцию, она может быть вычислена на машине Тьюринга. Проблема только в «железе».
Мозг намного медленнее компьютера, но… он быстрее и экономичнее.
Все дело в архитектуре и способе организации аналоговых вычислительных процессов, на основе которых, вероятно, будут созданы принципиально новые чипы – нейроморфы.
Для эмуляции мозговой деятельности в архитектуре фон Неймана потребуется сверхдорогой чип с миллионами ядер, сложная система охлаждения и электростанция, обеспечивающая его работу.
Быстрая и экономичная нейросеть, распознающая многозначную речь, оперирующая символами, понимающая контекст, интерпретирующая интонации и обучающаяся в ходе собственной практики – вопрос близкого будущего. Превзойдет ли она человека? В каком-то аспекте да. Сможет ли она совершенствоваться? Точно да. Будет ли ей нужен человек? Да, потому что ее работа заключается в максимально точной эмуляции мышления. Проще говоря,