Рэймонд Курцвейл - Эволюция разума

Главная причина возникновения мозга в ходе эволюции заключается в необходимости предвидеть будущее. Когда-то, тысячи лет назад, один из наших предков пересекал саванну и, возможно, заметил животное, двигавшееся в его сторону. Возможно, он предсказал, что, если идти в прежнем направлении, их пути пересекутся. Человек решил сменить направление движения, и это спасло ему жизнь.

Однако такие встроенные системы предвидения будущего развиваются линейно, а не экспоненциально, что связано с линейной организацией новой коры. Вспомните, что новая кора постоянно делает предсказания: какую букву или слово мы увидим в следующий момент, кого встретим за углом и т. д. При обработке каждого образа новая кора проходит линейную последовательность шагов, вот почему экспоненциальное мышление нам не свойственно. Мозжечок тоже делает линейные предсказания. Когда он помогает нам поймать мяч, он составляет линейный прогноз о том, в каком участке поля зрения окажется мяч и где при этом должна находиться наша рука.

Как я указывал ранее, линейная и экспоненциальная прогрессия различаются чрезвычайно сильно (40 единиц составляют 40, а 40 в экспоненте — триллион), вот почему мои предсказания, основанные на законе ускорения отдачи, поначалу многих удивляют. Мы должны научиться мыслить экспоненциально. Когда дело касается информационных технологий, именно так и нужно думать.

Лучшей иллюстрацией закона ускорения отдачи является сглаженный, дважды экспоненциальный рост цены — производительности вычислений, сохраняющийся на протяжении 110-летнего периода, включая две мировые войны, Великую депрессию, холодную войну, распад СССР, расцвет китайской экономики, финансовые кризисы последних лет и многие другие значимые события.

Некоторые люди называют это явление «законом Мура», но они неправы. Закон Мура утверждает, что каждые два года количество элементов на интегральной схеме удваивается и они действуют быстрее, поскольку их размер уменьшается. Но закон Мура — это лишь одна парадигма (причем не первая, а пятая), в основе экспоненциального роста показателя цены — производительности вычислений.

Экспоненциальный рост скорости вычислений начался с первой автоматизированной переписи населения США в 1890 г. — за десять лет до рождения Гордона Мура. В книге «Сингулярность уже близка» я привел соответствующий график до 2002 г., а сейчас продлеваю его до 2009 г. (см. ниже). Предсказанная траектория продолжается, даже несмотря на недавний спад экономики.

Скорость вычислений — самый важный пример действия закона ускорения отдачи, что связано со значительным количеством данных, повсеместным применением вычислительной техники и ее ключевой ролью в обновлении всех важнейших технологических процессов. Но это далеко не единственный пример. Как только какая-то технология становится информационной технологией, она начинает подчиняться закону ускорения отдачи.

Одним из важнейших направлений технологического развития последних лет является биомедицина. Исторически прогресс в медицине происходил за счет случайных открытий и поэтому был линейным, а не экспоненциальным. И все же он оказался весьма значителен: продолжительность жизни выросла от 23 лет 1000 лет назад до 37 лет 200 лет назад и почти до 80 лет в наши дни. После открытия программного обеспечения жизни — генома — медицина и биология человека стали информационными технологиями. Сам проект «Геном человека» развивался по экспоненциальному закону: от начала проекта в 1990 г. ежегодно количество генетических данных удваивалось, а стоимость определения одной пары оснований сокращалась вдвое [165]. Данные на всех приведенных ниже рисунках обновлены по сравнению с версией, представленной в книге «Сингулярность уже близка».

Стоимость секвенирования генома размером с геном человека.

Теперь мы имеем возможность планировать биомедицинские процедуры на компьютере и тестировать их на симуляторах, причем объемы и точность этих данных также удваиваются каждый год. Кроме того, мы можем исправлять наши стареющие программы: метод интерференции РНК позволяет отключать гены, новые формы генной терапии позволяют вводить новые гены, причем не только новорожденным, но и взрослым людям. Успехи в генетических технологиях также влияют на реализацию проекта обратного проектирования человеческого мозга, поскольку важная часть проекта заключается в изучении механизмов генетического контроля функций мозга, таких как создание новых контактов в новой коре при усвоении новых знаний. По мере продвижения от секвенирования генома к его синтезу возникает множество других примеров синтеза биологии и информационных технологий.

Объем генетических данных, ежегодно секвенируемых во всем мире.

Еще одна информационная технология, развивающаяся по такому же закону, — это методы коммуникации, позволяющие нам общаться друг с другом и передавать большие массивы данных. Прогресс в данной области измеряют несколькими способами. Закон Купера, который утверждает, что общий объем информации (в битах), передаваемой по беспроводной связи, удваивается каждые 30 месяцев, действовал с того момента, когда Маркони впервые использовал беспроводной телеграф для передачи символов азбуки Морзе в 1897 г., и до появления современных 4G-технологий [166]. В соответствии с этим законом количество информации, которое может быть передано с помощью беспроводной связи, удваивалось каждые 2,5 года на протяжении столетия. К другим примерам относится количество узлов Интернета и количество бит информации, передаваемых в секунду с помощью Интернета: оба показателя каждый год удваиваются.

Ширина пропускания международных интернет-каналов.

Я заинтересовался предсказаниями некоторых аспектов развития технологии по той причине, что примерно 30 лет назад понял, что успешность изобретателя (эту профессию я выбрал, когда мне было пять лет) зависит от времени появления его изобретений. Многие изобретения не нашли своего применения не из-за того, что не работали, а из-за того, что были сделаны в неподходящее время — либо до того, как для их распространения сложились все необходимые условия, либо слишком поздно, когда возможность уже была упущена.

Около тридцати лет назад я начал собирать данные относительно состояния технологии в различных областях. Когда я стал заниматься этим делом, я не ожидал, что у меня сложится какая-то четкая картина, но надеялся, что смогу нащупать некоторые закономерности. Моей задачей было — и остается — выбрать время для моих собственных технологических разработок, так чтобы они соответствовали тому миру, который существует в момент завершения проекта. А мир этот, понятное дело, очень сильно отличается от мира, существовавшего в начале развития проекта.