Закон Мура и сегодняшние суперкомпьютеры




НазваниеЗакон Мура и сегодняшние суперкомпьютеры
страница2/4
Дата конвертации21.12.2012
Размер40.06 Kb.
ТипЗакон
1   2   3   4



Требования к аппаратным средствам

Человеческий мозг содержит примерно 100 миллиардов нейронов. Каждый нейрон имеет около 5 тысяч синапсов, а сигналы проходят через эти синапсы с частотой около 100 Гц. Каждый сигнал, допустим, содержит 5 бит. Это соответствует 10^17 ops.[D]
Реальное значение не может быть намного выше этого, хотя может быть и значительно ниже. Похоже, что мозг содержит большую избыточность; часто требуется синхронное возбуждение больших групп нейронов, чтобы сигнал не утонул в фоновом шуме. Альтернативный способ вычисления общей производительности - рассмотреть некоторую часть коры головного мозга, выполняющую функции, которые мы умеем воспроизводить на цифровых компьютерах. Мы вычисляем среднюю производительность одного нейрона в области коры мозга, эквивалентную вычислениям с помощью компьютера, и умножаем это значение на количество нейронов в мозгу. Ганс Моравек произвёл эти вычисления, используя данные о сетчатке глаза человека (Moravec 1997), и сравнил их с известными требованиями к компьютерным ресурсам в задаче распознавания образов в машинном зрении. Он получил значение 10^14 для человеческого мозга в целом. Это на три порядка меньше, чем верхняя граница, вычисленная в предположении, что избыточности нет.
Трудно найти основания, заставляющие предположить, что избыточность в сетчатке больше, чем в коре. Если и есть отличие в избыточности, то скорее наоборот, в сетчатке она будет меньше: распознавание образов - задача более низкого уровня по сравнению с высшими когнитивными процессами, а значит, по-видимому, более оптимизирована (эволюцией и индивидуальным обучением).
Если необходимо 100 Tops, чтобы имитировать человеческий мозг, то требуемая вычислительная мощность будет достигнута где-то между 2004 и 2008 годом в зависимости от того, взять время удвоения 12 или 18 месяцев. Это будут лучшие экспериментальные суперкомпьютеры в мире, не обязательно компьютеры, доступные для разработчиков ИИ. В зависимости от финансирования, может пройти ещё до десятка лет, прежде чем обычные исследователи, экспериментирующие с ИИ, получат доступ к машинам с такой производительностью.
Это если мы берём в качестве модели имитацию сетчатки. В настоящее время, однако, известно недостаточно о коре больших полушарий, чтобы воспроизвести их таким оптимизированным образом. Но к 2004-2008 гг. эти знания могут появиться (как мы увидим в следующем параграфе). Что требуется, чтобы получить ИИ человеческого уровня при этой минимальной мощности оборудования - это умение моделировать 1000-нейронные совокупности высокоэффективным способом.
Крайний вариант, на который мы опирались в оценке верхней границы - моделирование каждого нейрона отдельно. Количество тактов, которое нейрологи могут потратить на моделирование процессов внутри единственного нейрона - не ограничено. Но это так, поскольку их цель - детальное моделирование химических и электродинамических процессов в нервной клетке, а не просто выполнение минимальных вычислений, которые требуются для повторения свойств их функции срабатывания, необходимых в общем функционировании нейронной сети. Неизвестно, насколько большая часть этих деталей избыточна и несущественна, и как много из них должно быть сохранено, чтобы модель воспроизводила свойства сети как целого. Однако, по крайней мере на взгляд автора, много шансов в пользу того, что узлы сети могут быть сильно упрощены и заменены простыми стандартизированными элементами. Представляется совершенно реальным получить разумную нейронную сеть с самыми разнообразными выходными функциями нейронов и временем задержки.
Однако выглядит вполне реалистично, что если мы будем уметь воспроизводить идеализированный нейрон и знать достаточно о синаптической структуре мозга, мы сможем составить искусственные нейроны вместе так, чтобы это функционально отражало происходящее в мозгу. Далее мы также сможем заменить целые 1000-нейронные модули на что-то, для моделирования чего требуется меньше вычислительной мощности, чем в случае моделирования каждого нейрона в модуле по отдельности. Мы вполне могли бы дойти вплоть до 1000 инструкций на нейрон в секунду, как это вытекает из оценки, сделанной Моравеком (10^14 ops / 10^11 нейронов = 1000 операций в секунду на нейрон). Но кроме случая, когда мы будем способны построить эти модули раньше, чем мозг целиком, такая оптимизация будет возможна только после того, как уже будет разработан ИИ, эквивалентный человеку.
Если взять верхнюю границу вычислительной мощности, нужной для моделирования человеческого мозга, т.е. предположить, что имеется достаточно ресурсов для имитирования каждого нейрона индивидуально (10^17 ops), закон Мура говорит, что нам придётся подождать примерно до 2015 или 2024 года (при периоде удвоения 12 или 18 месяцев соответственно) прежде чем будут в наличии суперкомпьютеры с требуемой производительностью. Но если к тому времени мы будем уметь делать моделирование на уровне индивидуальных нейронов, предположительно, мы также найдём по меньшей мере некоторые способы оптимизации, поэтому вероятно мы могли бы несколько скорректировать эти верхние границы вниз.
Пока я говорил только о скорости процессора, но чтобы иметь производительность человеческого мозга, компьютеры также должны иметь большой объём памяти. На протяжении всей истории компьютеров, отношение между памятью и скоростью оставалось более или менее постоянным: 1 байт/ops. Так как сигнал передаётся вдоль синапса в среднем с частотой около 100 Гц, а его запоминающая способность, вероятно, менее 100 байт (1 байт выглядит более правдоподобной оценкой), похоже, скорость в большей степени, нежели память была бы узким местом в моделировании мозга на нейронном уровне. (Если же предположить, что при моделировании мы достигнем тысячекратного превосходства в скорости над реальным мозгом, как это вытекает из оценки Моравека, тогда требования к скорости могут уменьшиться. Возможно, они могли бы быть на один порядок меньше требований к памяти. Но если путём моделирования групп из 1000 нейронов мы сможем оптимизировать на три порядка требования к скорости, вероятно, также мы сможем сократить по крайней мере на один порядок и требования к памяти. Таким образом трудность создания достаточной памяти может быть значительно меньше, и почти наверняка не значительно больше, чем сложность создания достаточно быстрого процессора. Следовательно, мы можем сфокусировать наше внимание на скорости как на решающем параметре в вопросе аппаратных средств.)
В данной статье не обсуждается возможность, что квантовые явления непредвиденно вторгаются в процесс человеческого познания. Хамерофф и Пенроуз, а также некоторые другие предполагают, что в микротрубках могут существовать когерентные квантовые состояния, и мозг использует эти явления для решения сложных высокоуровневых познавательных задач. Мнение автора - это малоправдоподобно. Мы не будем здесь рассматривать аргументы за и против; просто в этой статье будет предполагаться, что квантовые феномены в моделировании мозга высокого уровня функционально несущественны.
В заключение можно сказать, что мощность аппаратных средств для эквивалентного человеку ИИ вероятно будет иметься до конца первой четверти следующего столетия, и даже может быть получена уже в 2004 году. Соответствующая мощность будет доступна ведущим лабораториям по разработке ИИ в течение десяти лет после этого (или раньше, если потенциал ИИ человеческого уровня будет к тому времени оценен лучше финансирующими организациями).


Примечания
[D] Возможны небольшие уточнения к этой оценке. Например, существуют некоторые данные, что некоторый ограниченный объём коммуникации между нервными клетками возможен без синаптической передачи. Мы имеем регуляторные механизмы, состоящие из нейротранзмиторов и их источников, рецепторов и каналов повторного поглощения. Тогда как балансы нейротранзмиторов критически важны для правильного функционирования человеческого мозга, они имеют незначительное информационное содержание по сравнению с синаптической структурой. Возможно, более серьёзный момент - что нейроны часто имеют достаточно сложные свойства по интеграции сигналов во времени. (Koch 1997). Будет ли иметь конкретный набор синаптических входов результатом возбуждение некоего нейрона, зависит от момента, когда это происходит. По
мнению автора, кроме, возможно, небольшого количества особых приложений, таких как восприятие стерео звучания, временные свойства нейронов могут быть легко согласованы с разрешением модели по времени на уровне 1 мс. В
неоптимизированной модели это бы добавило порядок к оценке, данной выше, где мы полагали разрешение по времени 10 мс, соответствующее частоте возбуждения 100 Гц. Однако, другие значения, на которых основывалась эта оценка, похоже, будут скорее завышенными, чем заниженными. Поэтому нам не следует сильно изменять оценку, чтобы сделать поправку на возможные эффекты высокодискретного интегрирования по времени в нейронном дереве дендритов. (Заметьте, что даже если бы нам пришлось скорректировать нашу оценку на порядок вверх, это добавило бы всего три года к предсказанной поздней дате появления аппаратных средств, эквивалентных по мощности человеку.
Ранняя дата, которая основывается на оценке Моравека, осталась бы неизменной.)


Программное обеспечение, создаваемое "снизу-вверх"

Кроме аппаратного суперинтеллект требует программного обеспечения. Существует несколько подходов к этой проблеме, различающихся по степени использования принципа "программирование сверху вниз". В одном предельном случае - это системы подобные CYC, которая представляет собой совокупность очень большой подобной энциклопедии базы знаний и машин по выведению следствий. Её наполняет фактами, правилами "большого пальца", эвристиками и другими человеческими знаниями команда операторов и экспертов в течение более чем десятка лет. Хотя системы подобные CYC могут быть хороши для определённых практических задач, едва ли это подход, способный убедить скептиков ИИ, что суперинтеллект может стать реальностью в обозримом будущем. Нам следует подумать о парадигмах, в которых требуется меньше ввода информации человеком, т.е. в большей степени использующих методы программирования "снизу вверх".
1   2   3   4

Похожие:

Закон Мура и сегодняшние суперкомпьютеры iconЗакон Мура и сегодняшние суперкомпьютеры

Закон Мура и сегодняшние суперкомпьютеры iconНу и что, спросил себя Штирлиц, как будем жить дальше? Ты и я, два человека, существующие в одном и том же обличье, но думающие порой по-разному, мура собачья, ей-богу
Ты и я, два человека, существующие в одном и том же обличье, но думающие порой по-разному, мура собачья, ей-богу. Почему, возразил...

Закон Мура и сегодняшние суперкомпьютеры iconМировая слава пришла к Гордону Муру в 1965 году, когда он вывел закон, названный в честь первооткрывателя. В соответствии с «законом Мура» транзисторов в кристалле микропроцессора ежегодно увеличивается в два раза
Национальной академии технических наук, председатель совета попечителей Калифорнийского Технологического института, почётный членом...

Закон Мура и сегодняшние суперкомпьютеры iconЗакон бесстрашия, закон отказа от собственности, закон ценности труда, закон достоинства человеческой личности, вне классов и внешних отличий, закон реального знания,
Наталия Рокотова (Е. И. Рерих). Основы буддизма. Четвёртое изд., с изм. Р. М.: Угунс, 2002

Закон Мура и сегодняшние суперкомпьютеры iconНазвание книги: Сегодняшние сказки (Земля обетованная вокруг нас) Автор(ы): Кривин Феликс Давидович

Закон Мура и сегодняшние суперкомпьютеры iconВариант 1 1 дуализм 2 медитация
Дж. Мура, Л. Витгенштейн, Дж. Уиздана, Дж. Райл, Дж. Остин 10 Наука-сама себе философия

Закон Мура и сегодняшние суперкомпьютеры iconФотодебют олега. Мура. Шко фото нз серим
Ямбурrе, рас­ сказывают путевые заметки участника десанта журналиста Валерия Миролевича

Закон Мура и сегодняшние суперкомпьютеры iconФридрих Евсеевич Незнанский
Здрассте, уважаемая! Турецкий широко улыбнулся, входя в приемную начальника мура. Позвольте полюбопытствовать, сам у себя?

Закон Мура и сегодняшние суперкомпьютеры iconНовости новости исламского мира
Вопросы современности какие ответы на сегодняшние проблемы можно найти в Исламе?

Закон Мура и сегодняшние суперкомпьютеры icon[09: 54: 03] Allena has entered [10: 25: 10] Allena has left
В результате успешной реализации российско-белорусских программ "скиф" и "скиф-грид", развивавшихся при активной поддержке партии...

Разместите кнопку на своём сайте:
txt.rushkolnik.ru



База данных защищена авторским правом ©txt.rushkolnik.ru 2012
обратиться к администрации
txt.rushkolnik.ru
Главная страница