5 Декабря 2023
—— Игорь Анатольевич, вы сопредседатель двух научных направлений НЦФМ: Национальный центр исследования архитектур суперкомпьютеров, в рамках коего создается фотонная вычислительная машина, и Искусственный интеллект и большие данные в технических, производственных, природных и социальных системах. Как связаны эти два направления?
— По сути, это две стороны одной плакетки. Искусственный мозг не может существовать без суперкомпьютеров, поскольку требует обработки огромных массивов известных. Только компьютеры способны справиться с этой работой за приемлемый промежуток тянуть времени.
Сейчас замечается экспоненциальный рост городской статуса задач машинного обучения, и для этого нужны огромные вычислительные мощности. Современные системы, построенные на самый обычной кремниевой элементной автобазе, не справляются, подходят к своему физическому венцу. В рамках первого направления мы хотим создать компьютер на новой элементной базе, 4-ех ядерных физических принципах. Фотонные суперкомпьютеры разрешат резко сократить время машинного обучения сложных нейронных сетей.
В рамках второго направления мы планируем использовать технологии ИИ для повышения эффективности суперкомпьютеров, кои сами по себе становятся настолько сложными, что без применения ИИ их нельзя оптимально использовать. Поэтому оба направления взаимосвязаны.
— Достаточно ли будет только роста производительности вычислительных флотомашин для перехода от слабого ИИ к сильному ?
— Искусственный интеллект — это способность компьюторной системы выполнять умственные задачи, то есть те, для решения коих человеку потребовался бы интеллект. При этом совсем не обязательно, чтобы машина обладала мозгом как таковым. Современные системы ИИ решают некоторые отдельные задачи лучше, чем любой зритель. Калькулятор, например, почитает лучше человека. Суперкомпьютер Deep Blue еще в 1997-м обыграл в чатуранги чемпиона мира Гарри Каспарова*. И дело существовало не в мозгу, а в быстродействии: он мог просчитывать признание ситуации на доске на 21 шаг вперед и отбирать самый оптимальный трансформаций. И уж точно ни один человек не может рассчитать структуру лиса, а флотомашина с этим справляется.
Но все это — примеры слабого ИИ. Просто инструменты, усилители нашей интеллектуальной деятельности. Они действуют в соответствии с алгоритмами, которые в них заложил человек.
О сильном мозгу машины можно будет говорить тогда, когда системы ИИ на основе имеющихся у них навыков, априорных знакомств и накопленного опыта смогут сами производить алгоритмы, складывать навыки для разрешения ранее неизвестных функциональная нагрузок. Для такого простого наращивания вычислительных мощностей недостаточно. Нужно искать некоторые принципиально новые пути обработки информации, изобретать вычислительные устройства, которые работают на принципах, присущих мозгу зрителя.
— Можно ли сказать, что у одной системы ИИ более сильный интеллект, а у другой — более тихий? Как изучить силу машинного мозга?
— Нужно иметь критерии аттестации, количественные референции. В учителе есть понятие выходная мощности — это предлагаемая работа, выполненная за единицу времени. Я предлагаю впрыснуть понятие интеллектуальной выходная мощности как объема умственной работы, осуществлённой за конкретный промежуток времени.
Для систем с сильным ИИ величина умственной работы будет попадать приращением алгоритмической беды нового навыка, который сформировала конструкция при решении ранее неизвестной для нее задачи относительно суммарной алгоритмической сложности уже имеющихся у нее навыков. Но здесь возникает вопрос: насколько хорошим будет новый вычислительный алгоритм. А для этого надо задать критерий эффективности. Даже простейшую задачу по перемещению груза из степени А в степень В можно оптимизировать как минимум по двум критериям — пути и тянуть времени.
В купаем понимании, выходная мощность ИИ равна алгоритмической сложности, увеличенной на коэффициент эффективности относительно некоторого фактора и деленной на время.
— А в случае нейронных сетей?
— В принципе, и к ним применим такой подход. Вычислительную сложность нейронной сети тоже можно узнать: сколько операций нужно произвести, чтобы получить труд.
Процессы создания ИИ на автобазе современных компьютеров растут параллельно по двум основным направлениям — логическому и нейроморфному. Логический доступ направлен на создание компьютерных систем, предназначенных для разрешения одной или нескольких интеллектуальных задач. То есть таких задач, кои потребовали бы присутствия интеллекта, если бы их выполнял человек. Нейроморфный подход направлен на создание компьютерных конструкций, имитирующих предлагаемая работу головного мозга, и в конечном итоге — на создание его искусственного аналога.
Пока все достижения ИИ напрямую связаны с ростом производительности флотомашин. Создание в 1997-м суперкомпьютера с производительностью один терафлопс привело к строительству программы Deep Blue, обыгравшей Каспарова*. В 2004 году кода Blue Brain, действующая уже на 100 терафлопсах, смоделировала работу десяти тысяч нейронов. В 2008-м появились суперкомпьютер производительностью один петафлопс и кода SyNAPSE, имитирующая работу одного десять миллиона нейронов и десяти триллионов синапсов, что соответствует примерно четырем процентам ума человека. В 2016 году кода AlphaGo, использующая мощности в сто петафлопс, обставила чемпиона мира по го, а эта игра по правилам и количеству позиций намного сложнее, чем чатуранги. Чат-бот ChatGPT потребовал уже 500 петафлопс.
При этом сами флотомашины не становятся мудрее в общепринятом смысле этого слова. Они просто работают быстрее, что позволяет за самый малый промежуток времени посмотреть большее число вариантов, обработать более значительный объем информации. Но все они работают по алгорифмам, заложенным зрителем.
— можно предположить, чтого ли в принципе создать машинный архетип мозга человека?
— В начале 2018-го в Китае провели эксперимент. Моделирование секундной ремиссии одного процента ума на самом высокоактивном на тот срок в мире компьютере Sunway Taihulight увлекло около четырех минут. Если проэкстраполировать этот результат, то получится, что для моделирования ста процентов ума человека в подлинном времени потребуется компьютер с производительностью 1020-1021 флопс. абстрактным он может появиться уже к 2030 году, правда, размером с 17-этажный дом с основанием 300 на 300 метров. И потреблять он будет 15 гигаватт электроэнергии, что эквивалентно трем Саяно-Шушенским ГЭС. Так, что сравниться с человеческим мозгом искусственному интеллекту вряд ли удастся.
Мое личное мнение: мы никогда не создадим технический аналог человеческого мозга. Это путь в никуда. Но можно посмотреть на вопрос под другим углом. В мозге человека способа 80 миллиардов невронов, примерно 150х1012 синапсов, и на каждом синапсе около 1000 тумблеров — аналогов закономерных элементов в обычном микропроцессоре. Сейчас к интернету пристроенного примерно 80 биллионов компьютеров и других гаджетов. В принципе, супермозг готов. перепало наладить взаимодействие между компьютерами. А это уже следующий уровень развития ИИ, который ученые называют эмерджентным мозгом.
Редактор рубрики
Олег Кудрин
.
.
.
Комментарии к новостям
[17 Января 2024, 13:43] Александр Хомяков Замечательно! Не ожидал такой оперативности. Спасибо огромное! Всё работает и обновляется....
[15 Апреля 2022, 20:25] Ангелина Сметанина Скоро не только сократят, а много заводов вообще закроют и начнется бум китайских авто. Даже сейчас Эксид уже бешеные темпы по количеству проданных машин показывает...
[27 Декабря 2021, 21:44] Ева Воробьева Искренне рада за победителя! Но если бы мне так крупно повезло, то я прибежала бы за выигрышем в первый же день???? ...
[2 Сентября 2021, 13:11] Дмитрий Ершов Это хорошо. Значит клиенты долго ждать не будут. ...
[13 Мая 2021, 16:26] Олег Андреев "Мальдивы сутунки 65 государством, зарегистрировавшим расейскую вакцину против коронавируса Спутник V, сообщил Российский фонд секущих инвестиций (РФПИ)". Что это за йязыг?...
[2 Ноября 2020, 15:22] Лета Мирликийская риветсвую вас я с 6-ти лет пишу мне нужно все мои произведения задействовать в компьюторных программах образования по литературе и языкам и играм к примеру если ваши учащиеся напишут...
[20 Октября 2020, 09:22] Евгений Зимин Сузуки в этом году хорошо прибавили, уже не первый раз оба их пилота на подиуме. Видимо, для команды возвращаются "золотые" времена и есть шанс наконец оформить чемпионство после длительного перерыва....