для будущего компьютеризации. Хотя парадигма, которую описывает закон Мура, имеет свои пределы, в целом мы не подходим к пределам развития вычислительной мощности. Мы всегда найдем какой-нибудь новый подход, который поможет удовлетворить растущие потребности пользователей. Просто в будущем увеличение вычислительной мощности необязательно будет основываться на втискивании еще большего числа транзисторов на чип.
Пока что теория Курцвейла представляется верной. В первые годы нового тысячелетия, примерно когда мы приблизились к тому, что многие инженеры сочли физическими пределами закона Мура, мы достигли переломного момента. Появилось достаточно данных и достаточно вычислительных мощностей, которые позволили разработать новую техническую парадигму – искусственный интеллект (ИИ). Это послужило катализатором совершенно нового взгляда на вычислительную мощность – вышедшего за пределы нашего прежнего подхода к проектированию микросхем.
Люди с самых давних времен размышляли о возможности создания искусственного интеллекта. По словам Стюарта Рассела, одного из ведущих мировых ученых в области искусственного интеллекта, компьютер можно считать разумным, если он способен предпринимать действия, позволяющие достичь поставленных целей[37]. Что особенно важно, программное обеспечение для ИИ должно быть в состоянии принимать некоторые решения, а не просто слепо следовать каждому шагу программного кода.
После того как в 1955 году ученый Джон Маккарти ввел термин «искусственный интеллект», исследователи приступили к созданию именно таких «интеллектуальных» машин. В следующие шестьдесят лет исследования в области ИИ продвигались медленно. Было много фальстартов – казавшиеся существенными прорывы вели к завышенным ожиданиям, что, в свою очередь, приводило к неудачам и унынию. Проблема состояла в недостатке данных и нехватке вычислительной мощности. В течение десятилетий многие ученые верили, что любой крупный прорыв в области ИИ, вероятно, произойдет благодаря так называемому машинному обучению. Этот метод предполагает сбор огромного количества информации о проблеме и использование алгоритмов для выявления повторяющихся моделей. Например, можно научить ИИ различать кошку и собаку, показав десять миллионов фотографий кошек и собак и недвусмысленно объяснив машине, кто – кошки, а кто – собаки. В итоге «модель» научится отличать фотографии кошек от фотографий собак. Но до сравнительно недавнего времени нам не хватало данных и вычислительных мощностей, чтобы реализовать потенциал машинного обучения. Из-за большого объема громоздких числовых задач такой подход требует большого количества информации и дорогостоящих вычислений. А таких объемов информации и таких вычислительных мощностей просто не было.
Однако к началу 2010-х годов ситуация стала меняться. Внезапно появилось колоссальное количество данных, созданных обычными людьми, которые выкладывали фотографии своей жизни в интернет.
Azeem Azhar, “Beneficial Artificial Intelligence: My Conversation with Stuart Russell,”
