Эрик Дрекслер - Машины создания

Однако, можно представить себе аппаратные средства ИИ, построенные, чтобы подражать мозгу не только в функции, но и в структуре. Это могло бы следовать из подхода нейронного моделирования, или из развития программ ИИ, чтобы они могли работать на аппаратных средствах со стилем организации, подобным тому, который существует в мозгу. Так или иначе мы можем использовать аналогии с человеческим мозгом, чтобы оценить минимальную скорость для продвинутых систем ИИ, построенных с помощью ассемблеров.

Синапсы нейронов реагируют на сигналы за тысячные доли секунды; экспериментальные электронные переключатели реагируют в сто миллионов раз быстрее (а наноэлектронные переключатели будут ещё быстрее). Нейронные сигналы движутся со скоростью сто метров в секунду; электронные – в миллион раз быстрее. Это грубое сравнение скоростей даёт представление, что электронные устройства, подобные мозгу будут работать примерно в миллион раз быстрее чем мозг, состоящий из нейронов (со скоростью, ограниченной скоростью электронных сигналов).

Это, конечно, грубая оценка. Синапс нейрона сложнее переключателя; он может изменять реакцию на сигналы, изменяя структуру. При прошествии какого-то времени могут даже появляться новые синапсы и исчезать старые. Эти изменения в волокнах и связях мозга являются материальной основой долговременных изменений ума, которые мы называем обучением. Они подтолкнули профессора Роберта Джастроу из Дартмауса описать мозг как заколдованный станок, ткущий, распускающий и ткущий заново свои нейронные структуры на протяжении всей жизни.

Чтобы представить себе подобное мозгу устройство с сопоставимой гибкостью, изобразите его электронные схемы как окруженные механическими нанокомпьютерами и ассемблерами, с «переключателями», по одному на эквивалент синапса. Также, как молекулярные машины синапса отвечают на схемы нейронной активности изменяя структуру синапса, также нанокомпьютеры будут реагировать на схемы активности давая команду наномашинам изменить структуру переключателей. С правильным программированием и с коммуникациями между нанокомпьютерами для моделирования химических сигналов, такое устройство должно вести себя во многом подобно мозгу.

Несмотря на сложность, устройство будет очень небольшим. Нанокомпьютеры будут меньше чем синапсы, а соединения, построенные ассемблерами, будут тоньше, чем аксоны и дендриты мозга. Тонкие провода и маленькие переключатели будут делать для компактных схем, а плотно упакованные схемы ускорят потоки электронных сигналов, сокращая расстояния, которые сигналы должны проходить. Похоже, что структура, подобная мозгу будет умещаться меньше, чем в кубический сантиметр (как это обсуждается в Примечаниях). Более короткие пути для сигналов тогда соединятся с более быстрой передачей, и в результате этого получится устройство более чем в десять миллионов раз быстрее человеческого мозга.

Только проблема охлаждения могла бы ограничивать такие машины и замедлять средние скорости работы. Представьте себе консервативную конструкцию, которая в миллион раз быстрее чем мозга и рассеивает в миллион раз больше тепла. Система представляет собой блок, построенный ассемблерами из сапфира, размером с кружку кофе, изрешечённый системой каналов охлаждения. Труба равного диаметра, по которой поступает под высоким давлением вода, прикручивается к его вершине, проталкивая охлаждающую воду через каналы к подобной трубе слива, выходящей через низ. Мощные кабели питания и пучки оптоволокна для каналов данных тянутся с его боков.

Кабели обеспечивают пятнадцать мегаватт электроэнергии. Труба с водой отводит появляющееся в результате тепло вовне потоком в "три тонны в минуту "кипящей воды. Оптические волокна передают не много не мало, сразу миллион телевизионных каналов. Они обеспечивают коммуникации с другими системами ИИ, с симуляторами для конструирования и с ассемблерными системами, которые строят структуры для окончательного тестирования. Каждые десять секунд система сжирает почти два киловатта-дня электрической энергии (что сейчас стоит около доллара). Каждые десять секунд система выполняет столько же работы, сколько человек-инженер за восемь часов в день в течение года (что сейчас стоит десятки тысяч долларов). За час она выполняет работу столетий. Для всей своей деятельности система работает в тишине, которая нарушается только потоком охлаждающей воды.

Мы затронули вопрос чистой скорости мысли, но что можно сказать о её сложности? Кажется маловероятным, что разработка ИИ остановится на сложности единственного человеческого разума. Как отмечает Джон Маккарти, лаборатория ИИ Стэнфорда, если мы можем разместить эквивалент одного человеческого разума в металлический череп, мы можем разместить в здании эквивалент десяти тысяч работающих в кооперации умов. (А большая современная электростанция могла бы обеспечивать достаточно энергии для каждого, чтобы он думал в десять тысяч раз быстрее, чем человек.) К идее быстродействующего инженерного интеллекта добавьте идею быстродействующих команд.

Разработка систем ИИ будет замедлена в своей работе необходимостью выполнять эксперименты, но не настолько, насколько можно было бы ожидать. Инженеры сегодня должны выполнять много экспериментов, потому что балк-технология трудноуправляема. Кто может заранее точно сказать, как новый сплав будет себя вести когда его будут ковать, а потом изогнут миллион раз? Маленькие трещины ослабляют металл, но детали обработки определяют их природу и последствия.

Поскольку ассемблеры будут создавать объекты по точным спецификациям, непредсказуемости оптовой технологии можно будет избежать. Разработчики (будь то человеческий разум или ИИ) далее будут экспериментировать только тогда, когда проведение эксперимента быстрее или дешевле чем вычисление, или (более редкий случай), когда отсутствует базовое знание.

Системы ИИ с доступом к наномашинам многие эксперименты будут выполнять стремительно. Они разработают устройство за секунды, а воспроизводящиеся ассемблеры его построят без многих задержек (заказ специальных частей, их отгрузка и т. п.), которые являются бедой проектов сегодня. Построить экспериментальное устройство масштаба ассемблера, нанокомпьютера или живой клетки будет занимать лишь минуты, а наноманипуляторы будут делать миллион движений в секунду. выполнение миллиона обычных экспериментов одновременно будет легко. Таким образом, вопреки задержкам с экспериментированием, системы автоматизированного проектирования будут продвигать технологию вперёд с ошеломительной скоростью.