Моделирование нейронов

Моделирование нейронов – тупиковая ветвь развития ИИ.

 «Если нам нужно смоделировать 10 в 25 степени нейронов на протяжении миллиарда лет эволюции, и мы позволим компьютерам работать над этой задачей в течение года, то требования к их вычислительной мощности попадут в диапазон 10 в 31 – 10 в 44 FLOPS. Для сравнения, сверхмощный компьютер китайский Tianhe-2 (на сентябрь 2013 года) способен выдавать всего 3,39 ; 10 в 16 FLOPS».

Ник Бостром «Искусственный интеллект».

Прогнозирование эволюционных процессов согласно страшилкам, взятым мной в эпиграф, будет невозможным (при использовании подразумеваемых компьютерных моделей) ещё несколько столетий даже ели темп развития вычислительной техники не будет снижаться. Тем не менее рискну предположить, что нужно идти другим путём, отказавшись от слепого копирования процессов в нейронах. Астробиология в этом плане даёт нам пищу для размышлений, касающихся форм жизни, радикально отличающихся от биоты Земли. Действительно, начиная с прокариотов эволюция могла создать вместо нейрона, характерного для любой земной твари, начиная с насекомых, самой многочисленной группы – муравьёв и им подобных, принципиально иной кирпичик, их которого позже возникла разумная жизнь. Таким образом попытки создания искусственного интеллекта моделированием эволюции в рамках модели нейрона сама по себе затея бесперспективная, не включающая астробиологическое разнообразие, вероятно способное произвести гораздо более впечатляющие способы организации нервной системы и разумной жизни вообще. Это к слову о шорах на глазах у программистов, занимающихся проблематикой ИИ. Следствием данной гипотезы является ещё менее оптимистичный вывод, что производительности даже 10 в 45 FLOPS не хватит для логически полных расчётов, если виртуальное моделирование биологических процессов будет вестись «в лоб».
Однако не всё так печально. Расширив область моделирования эволюционных процессов принципиально иными физико-химическими условиями вероятного зарождения жизни на других планетах, мы возможно не только не увеличим объём вычислений, но наоборот – окажемся на пороге организации разумной жизни (а, следовательно, искомого варианта ИИ) без затрат на тупиковые ветви и массовые вымирания не эволюционного характера, характеризующих нашу планету скорее не как мать, а жестокую мачеху. Основным фактором, характеризующим естественные нейронные сети, является отсутствие непосредственной передачи высокоуровневой информации, накопленной в результате жизни и соответственно неучастие её в эволюции вида. Это значит жизненный опыт отдельного муравья с его 250 000 нейронов не может быть передан молодым особям и не делает умнее весь муравейник в целом, каким бы гением этот муравей не стал к концу своей жизни. Очевидно моделирование биомасы, в которой суммарное количество нейронов значительно превышает число нейронов человеческого мозга не потребует введения информационных категорий и логики, требующей значительных вычислительных ресурсов, так же мы легко можем рассчитать поведение объекта, состоящего из квинтильонов атомов, не прибегая к описанию внутриядерных процессов каждого атома и заявляя при этом, что квантовое поведение кирпича весьма неопределённо. Макропараметрические допущения, как видим, легко снижают показатели с 10 в 44 до приемлемых для китайцев значений, но склонность американцев «пустить пыль в глаза» читателям оказывается имеет другой аспект. Как только мы допускаем, что астробиологический фактор (не упоминавшийся в книге) сформировал нейроноподобные (точнее планетарные) инфосистемы, способные передавать опыт, вот тут и вступает в действие закон больших чисел, вызванный к жизни вероятным инопланетным «разумным муравейником». К слову – искусственный интеллект в перспективе именно на такой схеме организации может и возникнуть. Развитие беспроводных межпроцессорных каналов и протоколов, способных объединить вычислительные ресурсы процессоров нового поколения всей планеты создаст общую производительность, которая пока и не снилась разработчикам суперсистем. Суперкомпьютеры из миллиона ядер померкнут в сравнении с глобальной информационной сетью из миллиардов ядер персональных систем, объединённых эволюционными генетическими алгоритмами. Однако для такого объединения необходимы принципиально иные операционные системы – для начала нужно перепрофилировать Майкрософт и начать действовать сообща, а не в собственных корыстных интересах (или корпоративных). История знает силу совместных скоординированных действий – вспомним легенду о Тимурджине, показавшим соплеменникам, как легко ломается прутик, но как сложно сломать сложенный из прутиков веник. Современные «веники» действительно обладают высокой надёжностью, позволяя десятилетиями хранить важную информацию, однако этого явно недостаточно с точки зрения перспективы появления ИИ. Перефразируя Хана, можно продемонстрировать, как легко сломать один веник, но как сложно уничтожить распределённую в сети информацию. Зная это можно понять, в каком направлении нужно развивать операционные системы, патентное право и архитектуру вычислительных систем, чтоб жить в светлом будущем без войн, конфликтов и болезней.
Но вернёмся к нашим барашкам. Сверхспособности процессорного сообщества как я уже пояснил, могут возникать только в случае, если операционная система ориентирована на сохранение, анализ и оптимизацию информации, передачу собственного «опыта» по «наследству». Разумеется, на это же должны быть ориентированы аппаратные и схемотехнические решения. Пока этого не происходит, американцы будут пускать пыль в глаза большими цифрами, вероятно для себя уже подготавливая почву национального объединения вычислительных ресурсов под проект «демократический ИИ», а что такое демократия по американски - хорошо сказано в анекдоте: «Демократия – это власть американского народа», который опять же можно перефразировать на современный лад: «Демократия – это власть американского ИИ».       

8 января 2017 г.            Конструктор  Гаврук  В.  В.        г.  Осиповичи     МТС +375 29 8464082   ©