Kdaj bo računalniška strojna oprema enakovredna človeškim možganom?

Povzetek

Ta raziskava opisuje, kako se zmogljivost UI strojev izboljšuje z enakim tempom, kot raziskovalci UI dobivajo dostop do hitrejše strojne opreme. Ocenjeni sta procesorska moč in kapaciteta pomnilnika, ki sta potrebni za dosego splošne intelektualne zmogljivosti človeških možganov. Na podlagi ekstrapolacije preteklih trendov in po pregledu tehnologij v razvoju, je predvidevano, da bo potrebna strojna oprema na voljo v strojih po nizki ceni okrog leta 2020.

Možgani, oči in stroji

Računalniki imajo še dolgo pot, preden bodo enakovredni človeškim močem in naše ocene bodo odvisne od analogije in ekstrapolacije. Na srečo so bile te oblikovane v prvem delu poti, ki je sedaj za nami. Trideset let računalniškega vida razkriva, da lahko 1 MIPS izloči preproste zunanje oblike iz realnočasovnih podob—sledenje beli črti, ali beli piki na pisanem ozadju. 10 MIPS lahko sledi kompleksnim črno belim zaplatam—kot potrjujejo pametne bombe, vodeni izstrelki in zgodnji samo–vozljivi kombiji. 100 MIPS lahko sledi zmerno nepredvidljivim zunanjim oblikam, kot so ceste—kot nazorno prikazujejo nedavna daljša potovanja NAVLAB-a. 1.000 MIPS bo zadostovalo za grobo–zrnato tridimenzionalno prostorsko zavedanje—kar ponazarja več programov za stereoskopski vid s srednjo ločljivostjo, vključno z mojim. 10.000 MIPS lahko najde tridimenzionalne objekte v neredu—na kar namiguje več testov z izbiranjem predmetov, ter demonstracije stereo–vida z visoko ločljivostjo, ki opravijo nalogo približno v eni uri pri 10 MIPS. Podatkov tukaj primanjkuje—raziskovalne kariere so prekratke in računalniški pomnilniki premajhni za bistveno bolj dovršene poskuse.

Obstajajo pa še drugi pomisleki razen samega obsega. Pri 1 MIPS dajejo najboljše rezultate spretno ročno–izdelani programi, ki filtrirajo senzorske podatke z maksimalno učinkovitostjo. 100–MIPS postopki tehtajo svoje vhodne podatke z velikim nizom hipotez, z mnogimi parametri, da se učni programi bolje prilagajajo kot preobremenjeni programerji. Ko računalniška moč in robotski programi rastejo postaja učenje vseh vrst vedno bolj pomembno. Ta učinek je opazen tudi na sorodnih področjih. Ob koncu 1980ih, ko so široko dostopni računalniki dosegli 10 MIPS, so se pričeli pojavljati dobri programi za optično prepoznavanje znakov (OCR), ki so bili sposobni prebrati večino tiskanega in tipkanega besedila. Uporabljali so ročno–izdelane detektorje vzorcev za dele oblik črk, z zelo malo učenja. Ko je računalniška moč presegla 100 MIPS, so se pojavili učljivi OCR programi, ki so se lahko učili nenavadnih stilov tiskanja znakov iz primerov, najnovejši in najboljši programi pa se naučijo celotne nabore podatkov. Prepoznavalci ročne pisave, ki jih uporablja poštna služba za razvrščanje pošte, ter računalniki, najopaznejše Appleov Newton, so sledili podobni poti. Razpoznavanje govora prav tako ustreza temu modelu. Pod vodstvom Raja Reddya, ki je pričel svoje raziskave na Stanfordu v 1960ih, je Carnegie Mellon postal vodilni v računalniškem zapisovanju neprekinjenega govorjenega govora. V 1992 je Reddyeva skupina predstavila program imenovan Sphinx II na 15–MIPS delovni postaji s 100 MIPS specializirane tehnologije za obdelavo signalov. Sphinx II je bil sposoben delovati s poljubnim angleškim govorcem, z uporabo besednjaka z več tisoč besedami. Sistemski detektorji besed, kodirani v statističnih strukturah, znanih kot Markove tabele, so bili oblikovani z avtomatičnim učnim procesom, ki je predelal več sto ur govorjenih primerov tisočih prostovoljcev Carnegie Mellona, ki jih je privabila nagrada pice in sladoleda. Danes je za osebne računalnike na voljo več praktičnih govorno-nadzorovanih in diktacijskih sistemov, in nekateri pogosti uporabniki se raje odločajo za poškodbe grla, kot za poškodbe zapestij.

Za dosego človeške zmogljivosti je potrebno več računalniške moči, toda koliko več? Velikosti človeških in živalskih možganov nakazujejo odgovor, če lahko povežete količino živcev z računanjem. Strukturalno in funkcionalno je eden izmed najbolje razumljenih živčnih sestavov mrežnica vretenčarskega očesa. Na srečo so bile podobne operacije razvite za robotsko vizijo, kar nam je dalo na voljo približen pretvorbeni faktor.

Mrežnica je prozorna, kot list papirja tanka plast živčnega tkiva na zadnji strani očesnega zrkla, na katero leča očesa projicira podobo sveta. Z optičnim živcem, kablom iz milijonov vlaken, je povezana s predeli globoko v možganih. Je del možganov, ki je primeren za proučevanje tudi pri živih živalih, zaradi svoje periferne lokacije in ker je njegova funkcija nekomplicirana v primerjavi z drugimi skrivnostmi možganov. Človeška mrežnica je manjša od kvadratnega centimetra in debela pol milimetra. Vsebuje približno 100 milijonov nevronov petih različnih vrst. Svetlobno–občutljive celice polnijo široko razpete horizontalne celice in ožje bipolarne celice, ki so med seboj povezane in katerih izhodna vlakna se motajo skupaj in tvorijo optični živec. Vsak od milijona ganglijsko–celičnih aksonov prenaša signale od amakrinskih celic, in končno ganglijskih celic, določenih zaplat podobe, ki indicirajo razlike v svetlobni intenzivnosti v prostoru ali času: milijon detekcij meja in gibanja. Zdi se, da mrežnica v celoti obdela približno deset slik z milijonom točk (pikslov) na sekundo.

Programi za robotski vid potrebujejo približno 100 računalniških ukazov za izpeljavo detekcij posamezne meje ali gibanja iz primerljivih video podob. 100 milijonov ukazov je potrebnih za to, da se opravi milijon detekcij in 1.000 MIPS, da se jih ponovi desetkrat na sekundo, ter tako doseže zmogljivost mrežnice.

Človeški možgani, veliki 1.500 kubičnih centimetrov, so približno 100.000 krat večji od mrežnice, kar napeljuje, da bo za dosego splošnega človeškega vedenja potrebno približno 100 milijonov MIPSov računalniške moči. Računalniški šah podpira ta mejnik. Deep Blue, računalniški stroj, ki je premagal svetovnega šahovskega prvaka Garrya Kasparova leta 1997, je uporabljal specializirane čipe za obdelavo šahovskih potez pri hitrosti, enakovredni univerzalnemu računalniku s 3 milijoni MIPSov (Sliki 3 in 4). To je 1/30 ocenjene celotne človeške zmogljivosti. Ker je verjetno, da lahko Kasparov, verjetno najboljši človeški šahovski igralec vseh časov, uporablja svojo možgansko moč za nenavadne šahovske probleme z učinkovitostjo 1/30, enakovrednost Deep Blue s Kasparovimi šahovskimi spretnosti podpira ekstrapolacijo, ki temelji na mrežnici.

Najmočnejši eksperimentalni superračunalniki v letu 1998, sestavljeni iz tisočih desettisočev najhitrejših mikroprocesorjev, ki stanejo na desetine milijonov dolarjev, lahko opravijo nekaj milijonov MIPS. So zelo blizu temu, da bi bili dovolj močni za dosego enakovrednosti z močjo človeških možganov, vendar je zelo malo verjetno, da bodo uporabljeni v ta namen. Zakaj bi zasedli napravo, vredno dvajset milijonov dolarjev, za razvoj enega nadomestnega človeka, ko je na voljo milijone cenovno ugodnih ljudi originalnega modela? Takšni stroji so potrebni za pomembne znanstvene izračune, večinoma fizikalne simulacije, ki nimajo cenejših nadomestkov. Raziskave UI morajo počakati, da bo moč postala bolj cenovno dostopna.

Če bi 100 milijonov MIPSov lahko opravilo delo 100 milijard nevronov v človeških možganih, potem en nevron ustreza 1/1000 MIPS, to je 1000 ukazov na sekundo. To verjetno ne zadostuje za simulacijo pravega nevrona, ki lahko proizvede 1000 precizno časovno usklajenih impulzov na sekundo. Naša ocena velja za zelo učinkovite programe, ki posnemajo agregatno funkcijo sestavov tisoč nevronov. Skoraj vsi živčni sistemi vsebujejo tako velike pod–sestave.

Zdi se, da je mali živčni sistem žuželk in drugih nevretenčarjev programiran že od rojstva, vsak nevron ima lastne, posebne, vnaprej določene povezave in funkcije. Genom žuželke, sestavljen iz nekaj sto milijonov bitov je dovolj za specificiranje povezav vsakega izmed njihovih sto tisoč nevronov. Na drugi strani pa imajo ljudje 100 milijard nevronov, vendar samo nekaj milijard bitov genoma. Zdi se, da se človeški možgani sestojijo v večini iz pravilnih struktur, katerih nevroni odmirajo med učenjem različnih spretnosti, kot brezoblični marmorni bloki, ki se izklesujejo v posamezne skulpture. Podobno so bili robotski programi natančno ročno kodirani, ko so zasedali samo nekaj sto tisoč bitov pomnilnika, sedaj pa, ko so zrasli na desetine milijonov bajtov, je večina njihove vsebine naučena iz primerov. Vendar pa obstaja velika praktična razlika med živalskim in robotskim učenjem. Živali se učijo posamezno, robotsko učenje pa se lahko kopira z enega stroja na drugega. Na primer, današnje programe za razumevanje besedila in govora je bilo potrebno skrbno trenirati več mesecev ali let, kopija programske opreme kupca pa se "rodi" popolnoma izučena. Odcepitev treninga od uporabe bo omogočila, da roboti naredijo več z manj. Veliki računalniki v tovarni—morda superračunalniki s 1000 kratno močjo strojev, ki se lahko razumno vstavijo v robota—bodo obdelovali velike trenažne nabore pod budnim človeškim nadzorom in strnili rezultate v učinkovite programe in tabele nastavitev, ki se bodo nato kopirale v množico različnih posameznih robotov z bolj skromnimi procesorji.

Programi potrebujejo pomnilnik ravno tako kot procesorsko hitrost za opravljanje svojega dela. Razmerje med pomnilnikom in hitrostjo je ostalo konstantno skozi celotno zgodovino računanja. Najzgodnejši elektronski računalniki so imeli nekaj tisoč bajtov pomnilnika in so lahko opravili nekaj tisoč izračunov na sekundo. Srednji računalniki v 1980ih so imeli milijon bajtov pomnilnika in so opravljali milijon izračunov na sekundo. Superračunalniki v 1990ih so opravljali milijardo izračunov na sekundo in imeli milijardo bajtov pomnilnika. Najnovejši, največji superračunalniki lahko opravijo bilijon izračunov na sekundo in imajo lahko bilijon bajtov pomnilnika. Deljenje pomnilnika s hitrostjo definira časovno konstanto, približno kako dolgo je računalniku potrebno, da pride skozi svoj pomnilnik. En mebibajt na MIPS da eno sekundo, prijeten človeški interval. Stroji z manj pomnilnika za svojo hitrost, običajno novi modeli, se zdijo hitri, vendar so nepotrebno omejeni na majhne programe. Modeli z več pomnilnika za svojo hitrost, pogosto takšni, ki dosežejo konec svojega teka, lahko poganjajo večje programe, vendar neprijetno počasi. Na primer, prvotni Macintosh je bil predstavljen leta 1984 z 1/2 MIPSa in 1/8 mebibajta, in je takrat veljal za zelo hiter stroj. Enako hiter debeli Mac s 1/2 mebibajta je poganjal večje programe pri znosni hitrosti, Mac plus z enim mebibajtom pa je mejil na počasno. Mac classic, s štirimi mebibajti, zadnji proizvedeni 1/2 MIPS stroj, je bil neznosno počasen in ga je kmalu nadomestil desetkrat hitrejši procesor v enakem okviru. Kupci vzdržujejo razmerje z vprašanjem: Bi bilo bolje potrošiti naslednji dolar za več hitrosti ali za več pomnilnika?

Najboljši dokaz za pomnilnik živčnega sistema predpostavlja, da se ga večino nahaja v sinapsah, ki povezujejo nevrone. Molekularne prilagoditve omogočajo sinapsam, da se nahajajo v velikem številu med seboj različnih stanj, za katere predpostavimo, da imajo vrednost enega bajta. Potem bi možgani s 100 bilijoni sinaps imeli ekvivalent 100 milijonom mebibajtov. To se sklada z našo prejšnjo oceno, da bi bilo potrebno 100 milijonov MIPSov za posnemanje funkcij možganov. Zdi se, da razmerje mebibajt/MIPS velja tudi za živčne sisteme! Presenetljivo je obratno: računalniki so konfigurirani za interakcijo na človeških časovnih razponih in zdi se, da so tudi roboti, ki delujejo, najuspešnejši pri takšnem razmerju. Po drugi strani pa imajo hitrejši stroji, na primer avdio in video procesorji, ter krmilniki visoko–zmogljivostnih letal, veliko MIPS za vsak mebibajt. Zelo počasni stroji, na primer varnostne kamere in avtomatične podatkovne knjižnice, shranjujejo mnogo mebibajtov za vsak svoj MIPS. Zdi se, da so leteče žuželke nekajkrat hitrejše od ljudi, zato imajo verjetno več MIPSov kot mebibajtov. Kot v živalih, si celice v rastlinah medsebojno signalizirajo elektrokemično in encimsko. Zdi se, da so nekatere rastlinske celice specializirane za komunikacijo, čeprav očitno ne tako ekstremno, kot živalski nevroni. Morda bomo nekega dne odkrili, da si rastline veliko zapomnijo, vendar to počasi obdelujejo (kako lahko ameriške sekvoje uspešno odbijajo hitro razvijajoči se mrčes med svojim 2000–letnim življenjskim razponom, ko je bilo komarjem potrebnih le nekaj desetletij, da so premagali DDT?).

Po naši konverziji ima 100–MIPS robot, na primer NAVLAB, enako umsko moč kot hišna muha s 100.000 nevroni. Sledeča slika ocenjuje različna bitja.

Vse misli, majhno in veliko

MIPSi in mebibajti za posnemanje njihovega vedenja. Upoštevajte merilo. Bitja ocenjena z računsko močjo in pomnilnikom najmanjšega univerzalnega računalnika, ki je potreben za to nalogo, je logaritmična na obeh oseh: vsaka vertikalna delitev predstavlja tisočkratno povečanje procesorske moči in vsaka horizontalna delitev tisočkratno povečanje velikosti pomnilnika. Univerzalni računalniki lahko posnemajo druga bitja na njihovi lokaciji v diagramu, bolj specializirana bitja pa tega ne morejo. Računalnika s 100 milijoni MIPSov ni mogoče programirati le, da bi mislil kot človek, marveč tudi, da posnema druge računalnike podobne velikosti. Vendar pa ljudje ne morejo posnemati računalnika s 100 milijoni MIPSov—naša splošno–namenska zmožnost računanja je pod milijoninko MIPSa. Posebno–namenski šahovski čipi Deep Blue procesirajo poteze kot računalnik s 3 milijoni MIPSov, njegova splošno namenska moč pa predstavlja samo tisočino MIPSa. Večina ne-računalniških bitij v diagramu ne more nikakor delovati na splošno–namenski način. Univerzalnost je skoraj magična lastnost, a ni zastonj. Univerzalni stroj lahko porabi deset ali še večkrat večje število virov od stroja, ki je specializiran za to nalogo. Če pa bi se naloga spremenila, kot se to običajno zgodi pri raziskovanju, je mogoče univerzalni stroj reprogramirati, medtem ko je treba specializirani stroj zamenjati.

Ekstrapolacija

Po naši oceni so največji sodobni superračunalniki v faktorju stotine, da bi imeli dovolj moči za posnemanje človeškega razuma. Njihovi nasledniki desetletje pozneje bodo več kot dovolj močni. Kljub temu pa je malo verjetno, da se bo stroje, ki stanejo na desetine milijonov dolarjev potratilo za opravljanje stvari, ki jih lahko opravi vsak človek, če se jih namesto tega lahko uporabi za reševanje nujnih fizikalnih in matematičnih problemov, s katerimi se nihče ni sposoben spoprijeti. Stroji z zmogljivostjo, podobno človeku, bodo postali ekonomsko smiselni šele, ko bodo stali manj, kot ljudje, na primer, ko bodo njihovi možgani stali približno $1.000. Kdaj bo ta dan prišel?

Stroški računanja so hitro in vztrajno padali celo stoletje. Stalne izboljšave v mehaničnih in elektromehaničnih kalkulatorjih pred 2. svetovno vojno so povečale hitrost kalkulacije za tisočkrat v primerjavi z ročno kalkulacijo. Hitrost se je še pospešila s pojavom elektronskih računalnikov med vojno—od leta 1940 do leta 1980 se je količina razpoložljivega računanja pri dani ceni povečala za milijonkrat. Vakuumske cevi so nadomestili tranzistorji, tranzistorje pa integrirana vezja, katerih sestavni deli so postajali vedno manjši in vedno številčnejši. V 1980ih so mikroračunalniki prišli na potrošniški trg in industrija je postala bolj raznolika in konkurenčna. Močne, cenovno ugodne računalniške delovne postaje so zamenjale risalne deske konstruktorjev vezij in računalnikov in vedno večje število konstrukcijskih korakov se je avtomatiziralo. Čas, ki je potreben, da se spravi novo generacijo računalnikov na trg se je skrčil z dveh let na začetku 1980ih, na manj kot devet mesecev. Računalniška in komunikacijska industrija sta zrasli v največji na svetu.

Po vojni se je računalniška kapaciteta podvojila vsaki dve leti, tempo, ki je postal za industrijo nekaj danega: podjetja, ki so želela rasti so se trudila, da bi ga presegla, podjetja, ki niso mogla vzdržati koraka z njimi pa so propadla. V 1980ih se je čas podvojitve skrčil na 18 mesecev in zdi se, da se računalniška zmogljivost v poznih 1990ih podvaja vsakih 12 mesecev.

Evolucija računalniške moči/ceno

(Graf, izdelan na podlagi Tabela 1, je bil posodobljen leta 2003; op. prev.)

Rast računske moči, ki je hitrejša od eksponentne. Število MIPSov v $1000 računalniške moči od leta 1900 do danes. Stalne izboljšave mehaničnih in elektromehaničnih kalkulatorjev pred 2. svetovno vojno so povečale hitrost kalkulacije za tisočkrat v primerjavi z manualnimi metodami v letih od 1900 do 1940. Tempo se je pospešil s pojavom elektronskih računalnikov med vojno, med leti 1940 in 1980 se je povečal za milijonkrat. Tempo je bil od tedaj naprej še hitrejši, tempo, ki bi omogočil človeku–podobne robote še pred sredino naslednjega stoletja. Vertikalna lestvica je logaritmična, glavne razdelitve predstavljajo tisočkratno povečanje računalniške zmogljivosti. Eksponentna rast bi bila vidna kot ravna črta, dvigajoča krivulja kaže rast, hitrejšo od eksponentne, ali, ekvivalentno, pospešujočo mero inovacije. Zmanjšana raznolikost podatkov v 1990ih je verjetno rezultat zaostrene konkurence: stroje, ki delujejo pod sprejemljivo mejo zmogljivosti se hitreje izloči. Numerični podatki za to krivuljo moči so predstavljeni v dodatku Tabela 1.

Pri trenutnem tempu se bodo računalniki, primerni za človeku–podobne robote pojavili okrog leta 2020. Je tempo mogoče vzdrževati še nadaljnja tri desetletja? Graf ne kaže znakov pojemanja. Če karkoli, kaže na to, da nas čakajo še nadaljnja krčenja časovne lestvice. Vendar pa lahko pogosto naletimo na premišljene članke izobraženih ljudi iz industrije polprevodnikov, ki ponujajo podrobne razloge, zakaj se morajo desetletja fenomenalne rasti kmalu končati.

Vodilno načelo za napredek računanja je miniaturizacija: manjši sestavni deli imajo manj inercije in delujejo hitreje z manj energije, prav tako pa jih je mogoče spraviti več v dani prostor. Najprej so se pomanjšali gibljivi deli, od mehanizmov v mehaničnih kalkulatorjih, do majhnih stikal v elektromehaničnih strojih, do gruče elektronov v elektronskih računalnikih. Naslednja je pričela izginjati podporna struktura stikal, od kot palec velikih vakuumskih cevi, do tranzistorjev mušjih velikosti, ter do vedno manjših točk na čipih integriranih vezij. Podobno kot tiskana vezja pred njimi, se je integrirana vezja izdelovalo s fotografskim postopkom. Želeni vzorec se je projiciral na silikonski čip, subtilna kemija pa je dodajala ali odstranjevala prave vrste snovi v izpostavljenih območjih.

V sredini 1970ih so integrirana vezja, stara 15 let, prišla v krizo doraščanja. Takrat so vsebovala deset tisoč sestavnih delov, ravno dovolj za celoten računalnik, njihovi najtanjši deli pa so se približevali velikosti 3 mikrometrov. Izkušeni inženirji so pisali množice člankov, ki so opozarjali, da se bliža konec. Trije mikrometri so bili komaj večji od valovne dolžine svetlobe, ki se je uporabljala za oblikovanje čipov. Število nečistih atomov, ki so definirali drobni sestavni del, je postalo tako majhno, da bi statistično razprševanje kmalu spravilo večino sestavnih delov izven specifikacij, problem, ki ga je še oteževal podobni učinek v vedno manjšem številu signalih elektronov. Rastoči električni vzponi prek vedno manjših vrzeli so povzročili, da so atomi pričeli polzeti skozi kristal, ter tako degradirali vezje. Interakcije med vedno bližjimi žicami so grozile, da bodo pokvarile signal. Čipi bi kmalu generirali preveč toplote, da bi jo bilo mogoče odstraniti in potrebovali preveč zunanjih povezav za namestitev. Manjše pomnilniške celice so trpele zaradi radiacijsko–povzročene pozabljivosti.

Pogled na graf računalniške rasti nam pokaže, da so težave premagali, in še več. Napredek čipov se ni le nadaljeval, temveč se je celo pospešil. Nadomestili so svetlobo krajše valovne dolžine, iznašli so bolj natančen način vsaditve nečistoč, zmanjšali so napetosti, odkrili so boljše izolatorje, zasnove zaščite, bolj učinkovite zasnove tranzistorjev, boljša hladilna telesa, gostejše razporeditve nožic in neradioaktiven material za pakiranje. Kjer je dovolj finančne spodbude, je tudi pot. Pravzaprav so rešitve več let čakale v raziskovalnih laboratorijih, inženirji so jih spregledovali pri svojem delu, ko so izpopolnjevali ustaljene procese in se dolgočasile v tisku, ko je ta ostal brez zaleta. Ko je potreba postala akutna, so se velikanski viri preusmerili, da bi spremenili laboratorijske možnosti v proizvodne realnosti.

V vmesnih letih so se spoprijeli z mnogimi težavami in jih rešili, ter uvedli inovacije, sedaj pa, ko se bližajo srednjim 40 letom, so se bojazni zopet vrnile. V letu 1996 so se v znanstvenih revijah in pomembnih nacionalnih časopisih pojavili zaskrbljeni članki o tem, da je elektronski napredek komaj desetletje pred koncem. Cena gradnje novih tovarn za integrirana vezja se je približevala nedosegljivi milijardi dolarjev. Značilne velikosti so dosegale 0,1 mikrometra, valovno dolžino oblikovalne ultravijolične svetlobe. Njihovi tranzistorji, ki so se nenehno manjšali še od modelov iz 1970ih, bi bili kmalu tako majhni, da bi elektroni kvantno tunelirali iz njih. Žični vodi so postajali tako gosti, da bi izrinili sestavne dele, ter upočasnjevali in prepuščali signale. Toplota se je povečevala.

Članki niso omenjali, da bi cenejše tovarne lahko proizvajale enaka integrirana vezja, čeprav ne tako poceni in v manjših količinah. Razmerje je bilo potrebno, ker je industrija postala tako velika in konkurenčna. Namesto, da bi oznanjalo bližajočo se pogubo, je kazalo na uspeh prostega trga, na bitko titanov, ki bo znižala cene za uporabnika. Prav tako niso omenili novih kandidatov, ki so čakali na laboratorijskih policah, da bi vstopili, če bi vodilni padli.

Valovna narava snovi na zelo majhnih ravneh predstavlja problem za konvencionalne tranzistorje, ki so odvisni od nemotenega pretoka velikih količin elektronov. Po drugi strani pa je to lastnost, ki jo izkorišča radikalna nova vrsta komponent, ki so znane kot tranzistorji z enim elektronom, ali kot kvantne točke in delujejo s pomočjo interference elektronskih valov. Te nove naprave delujejo bolje, ko postajajo manjše. Na merilu današnjih vezij so interferenčni vzorci tako blagi, da je potrebno le malo toplotne energije za suvanje elektronov od grebena do grebena, kar pokvari njihovo delovanje. Zato so bila ta vezja večinoma demonstrirana pri nekaj stopinjah nad absolutno ničlo. Vendar pa se z zmanjševanjem naprav interferenčni vzorci širijo in potrebno je še več energije, da se jih prekine. Pomanjšano na približno 0,01 mikrometra, kvantno interferenčno preklapljanje deluje pri sobni temperaturi. Obljublja več kot tisočkrat večjo gostoto od današnjih vezij, morda celo tisočkratno hitrost in mnogo manjšo energetsko porabo, saj premika nekaj elektronov prek majhnih kvantnih izboklin, namesto, da bi jih v velikih količinah potiskali skozi uporni material. Namesto velikih količin žic lahko kvantna interferenčna logika uporablja verige preklopnih naprav. Kvantne točke bi lahko proizvajali napredni nasledniki današnjih strojev za proizvodnjo čipov (Goldhaber–Gordon et al. 1997). Predlogov v raziskovalni literaturi je dovolj in industrija ima vire za izpopolnitev vezij in njihovo izdelavo, ko bo prišel pravi čas.

Pripravljajo se še bolj divje možnosti. Demonstrirani so bili preklopniki in pomnilniške celice, narejeni iz posameznih molekul, ki bi lahko omogočili kapaciteto z milijardokrat več vezji kot jih vsebuje danes. Potencial, da bi odpihnili vse ostalo imajo "kvantni računalniki", pri katerih celoten računalnik, ne samo posamezni signali, delujejo na valovni način. Kot konvencionalni računalnik, je kvantni računalnik sestavljen iz večjega števila pomnilniških celic, katerih vsebina se modificira v sekvenci logičnih transformacij. Za razliko od konvencionalnega računalnika, katerega pomnilniške celice predstavljajo ali 1 ali 0, se vsaka celica v kvantnem računalniku začne v kvantni superpoziciji tako 1 kot 0. Celoten stroj je superpozicija vseh možnih kombinacij pomnilniških stanj. Ko računanje poteka, je vsaka komponenta superpozicije posamezno podvržena logičnim operacijam. Podobno, kot če bi eksponentno število računalnikov, od katerih bi vsak začel z drugačnim vzorcem v pomnilniku, delovalo na problemu istočasno. Ko je izračun končan, se pregleda spominske celice in odgovor se pojavi iz valovne interference vseh možnosti. Trik je razviti računanje tako, da bi se želeni odgovori ojačevali, ostali pa izničili. V zadnjih letih so bili iznajdeni kvantni algoritmi, ki množijo števila in iščejo enkripcijske ključe mnogo hitreje kot klasični računalniki. Kvantni računalniki–igrače, s tremi ali štirimi qubiti shranjenimi kot stanja posameznih atomov ali fotonov, so bili demonstrirani, vendar lahko opravijo samo kratke račune preden zunanje interakcije zmešajo njihove delikatne superpozicije. Bolj obetajoči so računalniki, ki uporabljajo nuklearno magnetno resonanco, tako kot skenerji v bolnišnicah. Tukaj se kvantni biti kodirajo kot spini atomskih jeder, ter so nežno dregnjeni s pomočjo zunanjih magnetnih in radijskih polj v magnetne interakcije s sosednjimi jedri. Težka jedra, ovita v razpršene orbitirajoče elektronske oblake lahko vzdržujejo svojo koherenco več ur ali še dlje. Kvantni računalnik s tisoč ali več qubiti bi se lahko spoprijel s problemi, ki so astronomsko izven dosega vsakega klasičnega računalnika, ki si ga lahko zamislimo.

Molekularni in kvantni računalniki bodo pomembni prej ali kasneje, vendar pa je verjetno, da bodo človeku podobni roboti prispeli brez njihove pomoči. Iz raziskav v podjetjih polprevodnikov, vključno z delujočimi prototipi čipov, je precej jasno, da je mogoče obstoječe tehnike negovati še nadaljnje desetletje, do velikosti čipov pod 0,1 mikrometra, pomnilniški čipi z deset milijardami bitov ali multiprocesorski čipi z nad 100.000 MIPS. Ob koncu tega obdobja bo vezje verjetno vsebovalo rastoče število kvantno interferenčnih komponent. Ko se proizvodne tehnike teh drobnih komponent izpopolnjujejo, bodo pričele prevzemati čipe in hitrost računalniškega napredka bo postala še bolj strma. 100 milijonov MIPSov, ki bodo potrebni za dosego enakovrednosti s človeškimi možgani, bo tako prispelo v domače računalnike pred letom 2030.

Lažni začetek

Morda se zdi prenagljeno pričakovati stroje s polno inteligenco v nekaj desetletjih, ko so računalniki po pol stoletja razvoja komaj postali enakovredni z mentaliteto žuželk. Seveda se zaradi tega razloga mnogi dolgotrajni raziskovalci umetne inteligence posmehujejo predlogu in ponujajo nekaj stoletij kot bolj verjetno obdobje. Vendar pa obstajajo zelo dobri razlogi zakaj se bodo stvari odvijale mnogo hitreje v naslednjih petdesetih letih, ko so se v preteklih petdesetih.

Velikanska rast in konkurenčnost računalniške industrije je en razlog. Manj znan razlog pa je, da raziskovanje inteligentnih strojev ni napredovalo enakomerno v prvih petdesetih letih, marveč je od tega mirovalo trideset let! Čeprav se je splošna računalniška moč povečala sto tisočkrat od 1960 do 1990, se je računalniška moč, ki so jo imeli na voljo UI programi komaj premaknila naprej od 1 MIPS v teh treh desetletjih.

V 1950ih so pionirji UI gledali na računalnike kot na lokomotive misli, ki bi lahko prekosile ljudi pri višjem mentalnem delu, kot so jih prekosile pri aritmetiki, če bi bile vprežene na prave programe. Uspeh pri tem prizadevanju bi prinesel velikanske koristi za nacionalno obrambo, trgovino in vlado. Obeti so privabili znatno javno in zasebno investiranje. Obstajal je na primer velikanski projekt za razvoj strojev, ki bi avtomatično prevajale znanstveno in drugo literaturo iz ruščine v angleščino. Obstajalo je le nekaj centrov za UI, vendar pa so ti imeli največje računalnike tedanjega časa, po stroških primerljive z današnjimi superračunalniki. Pogost je bil IBM 704, ki je ponujal dobršen del enega MIPSa.

Do leta 1960 je nespektakularno delovanje prvih programov za razmišljanje in prevajanje pričelo rušiti prepričanje v prvotni zagon, vendar je nepričakovana izstrelitev Sputnika, prvega satelita v letu 1957, s strani Sovjetske Zveze, povzročila paranojo. Umetna inteligenca morda ni pokazala rezultatov, ki jih je sprva obljubljala, toda kaj če bi se nenadoma kljub vsemu izkazala za uspešno? Da bi se izognili še enemu neprijetnemu tehnološkemu presenečenju s strani sovražnika, je ZDA koristilo, da so podpirale delo, zmerno, za vsak slučaj. Zmernost je plačala za stroje srednjega razreda, ki so stali nekaj milijonov dolarjev, nič več za superračunalnike. V 1960ih je ta cena nudila dobršen del MIPSa v uspešnih strojih, kot sta bila inovativni PDP–1 in PDP–6 Digital Equipment Corpa.

Področje se je zdelo še manj obetavno v letu 1970 in podpora za raziskave, povezane z vojsko, je pričela močno pojemati s koncem vietnamske vojne. Raziskave umetne inteligence so bile prisiljene zategniti pas in prositi za nevajeno majhne subvencije in pogodbe s strani znanstvenih agencij in industrije. Glavni raziskovalni centri so preživeli, vendar so postali nekoliko osiromašeni, ko so morali shajati s starajočo se opremo. Skoraj celo desetletje so raziskave UI izvajali s PDP–10 računalniki, ki so nudili malo manj od 1 MIPSa. Ker je pripomogel h konstrukciji, je Stanfordov laboratorij za UI od Digitala prejel 1,5 MIPS KL–10 v poznih 1970ih, kot darilo.

Financiranje se je nekoliko izboljšalo v zgodnjih 1980ih, vendar pa se je število raziskovalnih skupin povečalo, in znesek, ki je bil na voljo za računalnike, je bil skromen. Mnoge skupine so kupile Digitalove nove Vax računalnike, ki so stali $100.000 in nudili 1 MIPS. Do sredine desetletja so se pojavile delovne postaje osebnih računalnikov. Posamezni raziskovalci so uživali v luksuzu, imeli so svoje lastne računalnike, ter se tako izogibali časovnim odlogom zaradi skupne uporabe strojev. Tipična delovna postaja je bila Sun–3, ki je stala približno $10.000 in nudila približno 1 MIPS.

Do leta 1990 so celotne kariere minile v zamrznjeni zimi računalnikov z 1 MIPSom, v glavnem zaradi pomanjkanja, delno pa tudi zaradi navade in hrepenečega mnenja, da bi morali biti zgodnji stroji dovolj močni. Leta 1990 je 1 MIPS stal $1.000 na osebnem računalniku nižjega cenovnega razreda. Ni bilo potrebe, da bi šli še nižje. Končno je prispela spomladanska odjuga. Od leta 1990 se je moč, ki so jo imele na razpolago posamezne UI in robotski programi podvojila letno, do 30 MIPSov do leta 1994 in do 500 MIPSov do leta 1998. Semena, že davno tega razglašena za neplodna, so nenadoma pričela kliti. Stroji berejo besedilo, prepoznavajo govor, celo prevajajo jezike. Roboti se vozijo prek dežele, plazijo po Marsu, ter ropotajo po hodnikih pisarn. Leta 1996 je program za dokazovanje teoremov, imenovan EQP, ki je tekel pet tednov na računalniku s 50 MIPSi pri Argonne National Laboratory, našel dokaz domneve boolejske algebre Herberta Robbinsa, ki se je izmikal matematikom šestdeset let. In še vedno je šele pomlad. Počakajte na poletje.

Računalniška moč, ki je na voljo UI in robotskim programom

Velika zaledenitev. Od leta 1960 do 1990 se je cena računalnikov, ki so se uporabljali pri raziskavah UI zmanjševala, ko je njihovo vedno redkejše število prevzemalo pridobitve pri računalniški učinkovitosti v tem času in moč, ki je bila na voljo posameznim UI programom je ostala skoraj nespremenjena pri 1 MIPSu, kar je komajda moč žuželke, cena UI računalnikov je dosegla dno leta 1990 in od takrat se je moč podvajala letno, do več sto MIPSov do leta 1998. Velika vidna izjema je računalniški šah (prikazuje ga napredek konj), katerega ugled je privabil vire velikih računalniških podjetij, ter talente programerjev in konstruktorjev strojev. Izjeme obstajajo tudi v manj javnih tekmovanjih, kot na primer pri iskanju nafte in zbiranju obveščevalnih podatkov, kjer visoka povračila iz investicij omogočajo reden dostop do največjih računalnikov.

Nekaj se pripravlja

Poletno ozračje že preveva tistih nekaj aplikacij umetne inteligence, ki so ohranile dostop do največjih računalnikov. Nekatere izmed teh, kot na primer analiza vzorcev za satelitske posnetke in druge oblike vohunjenja, ter za seizmično iskanje nafte, so skrbno varovane skrivnosti. Ena izmed njih pa se nahaja v soju žarometov. Najboljši računalniki za igranje šaha so tako zanimivi, da ustvarjajo milijone dolarjev brezplačnega oglaševanja za zmagovalce in so posledično privabili vrsto računalniških podjetij, da so v ta namen darovala čas na svojih najboljših strojih in druge vire. Od leta 1960 so bili IBM, Control Data, AT&T, Cray, Intel in sedaj zopet IBM sponzorji računalniškega šaha. Konj na grafu moči UI prikazuje učinek te velikodušnosti, v primerjavi z običajnimi raziskavami UI. Vrhunski šahovski programi so tekmovali na turnirjih, poganjali pa so jih superračunalniki, ali specializirani stroji, katerih šahovska moč je primerljiva z njimi. Leta 1958 je imel IBM tako prvi program za damo, ki ga je napisal Arthur Samuel, kot prvi polni šahovski program, ki ga je napisal Alex Bernstein. Tekla sta na IBMu 704, največjem in zadnjem računalniku, ki je uporabljal vakuumske cevi. Bernsteinov program je igral obupno, Samuelov program pa, ki se je avtomatično naučil svojih zmagovalnih parametrov, je uspel premagati connecticutskega prvaka v dami, Roberta Nealeya. Od leta 1994, je Chinook, program, ki ga je napisal Jonathan Schaeffer z univerze v Alberti, vztrajno premagoval človeške svetovne prvake v dami. Toda dama ni preveč blesteča in ta izredni uspeh ni bil deležen posebne pozornosti.

Za razliko od tega je bilo skoraj nemogoče spregledati epsko bitko med svetovnim šahovskim prvakom Garryem Kasparovom in IBMovim Deep Bluejem leta 1996 in 1997. Deep Blue je močnejša verzija stroja, imenovanega Deep Thought, ki so ga deset let prej zgradili študenti univerze Carnegie Mellon. Deep Thought pa je bil odvisen od posebno–namenskih čipov, od katerih je bil vsak programiran kot šahovski računalnik Belle Kena Thompsona iz AT&T Bell laboratorijev v 1970ih. Belle, ki je bil organiziran kot šahovnica, z vezji na poljih, ter žicami, ki so potekale kot šahovske poteze, je lahko ocenjeval in našel vse legalne poteze z določenega položaja v enem elektronskem blisku. Leta 1997 je imel Deep Blue 256 takšnih čipov, ki jih je vodil 32 procesorski mini–superračunalnik. Pregledal je 200 milijonov šahovskih položajev v sekundi. Šahovski programi na nevodenih splošno–namenskih računalnikih opravijo približno 16.000 ukazov za en pregledani položaj. Deep Blue je bil torej, ko je igral šah (in samo takrat), vreden približno 3 milijone MIPSov, 1/30 naše ocene za človeško inteligenco.

Deep Blue je zmagal prvo igro partije leta 1996, kar je bilo prvič, da so stroji zmagali. Vendar pa je Kasparov hitro odkril šibke točke stroja, ter neodločeno končal dve in zmagal v treh od preostalih iger.

Maja 1997 se je srečal z izboljšano verzijo stroja. Tega februarja je Kasparov premagal moštvo velikih mojstrov na prestižnem turnirju v Linaresu v Španiji in s tem okrepil svoj sloves najboljšega igralca vseh časov, ter dvignil svojo šahovsko oceno preko 2800 v neznano območje. V sledečih mesecih se je pripravljal na računalniško partijo, delno tudi tako, da je igral proti drugim strojem. Kasparov je zmagal v dolgi prvi igri proti Deep Blueju, vendar pa je naslednji dan izgubil proti mojstrskim potezam stroja. Potem so prišle tri naporne neodločene igre in končna igra, od katere je vidno pretreseni in jezni Kasparov zgodaj odstopil, v šibkem položaju. To je bila prva tekmovalna partija, ki jo je kdajkoli izgubil.

Dogodek je bil vreden pozornosti iz večih razlogov, tukaj pa je eden še posebno zanimiv. Večkrat med obema partijama je Kasparov poročal o znakih razuma v stroju. Občasno ga je v drugem turnirju skrbelo, da se v ozadju nahajajo ljudje, ki Deep Blueju dajejo strateške uvide!

Bobby Fischer, šahovski prvak ZDA v 1970ih, ima sloves, da je igral vsako tekmo kakor da bi igral proti Bogu, tako, da je enostavno izvajal najboljše poteze. Kasparov pa po drugi strani trdi, da lahko med igro vidi v nasprotnikov razum, intuitivno spoznava in izrablja njihove načrte, uvide in pomote. Pri vseh drugih šahovskih računalnikih je poročal o mehanični predvidljivosti, ki je izhajala iz njihovega nekritičnega vendar omejenega pogleda vnaprej, ter odsotnosti dolgoročne strategije. Pri Deep Blueju pa je na svojo osuplost namesto tega videl tujo inteligenco.

Videti je, da so računalniki v tej kot papir tanki rezini mentalitete ne samo prekosili najboljšega človeka, marveč tudi presegli svojo strojevost. Kdo bi lahko to bolje presodil kot Garry Kasparov? Matematiki, ki so preverili EQPjev dokaz Robbinsove domneve, omenjene prej, poročajo o podobnem vtisu ustvarjalnosti in inteligence. V obeh primerih leži dokaz za inteligenten razum v zmogljivosti stroja, ne v njegovi sestavi.

Ekipa, ki je zgradila Deep Blue trdi, da v njem ni nobene inteligence, samo velika podatkovna baza otvoritvenih in zaključnih iger, zmagovalnih in poglobljenih funkcij, usklajenih s pomočjo svetujočih velikih mojstrov, ter, še posebej, čista hitrost, ki omogoča stroju, da gleda naprej v povprečju štirinajst pol–potez na potezo. Za razliko od nekaterih zgodnejših, manj uspešnih šahovskih programov, Deep Blue ni bil zasnovan, da bi mislil kot človek, da bi oblikoval abstraktne strategije, ali prepoznal vzorce, ko divja skozi drevo potez/protipotez kolikor hitro je mogoče.

Stvaritelji Deep Blueja intimno poznajo njegovo kvantitativno superiornost nad drugimi šahovskimi stroji, vendar jim primanjkuje razumevanje šaha, da bi lahko delili Kasparovo globoko vrednotenje razlike v kvaliteti Deep Bluejevega igranja. Mislim, da se bo to deljenje še pogosteje pojavljalo v prihajajočih letih. Inženirji, ki zelo intimno poznajo mehanizme naprednih robotov, bodo zadnji, ki bodo priznali, da imajo prave razume. Od znotraj bodo roboti neizpodbitno stroji, ki bodo delovali v skladu z mehaničnimi principi, ne glede na to, kako dovršeno bodo strukturirani. Samo od zunaj, kjer se jih lahko vrednoti kot celoto, se bo prikazala inteligenca. Tudi človeški možgani ne kažejo inteligence pod mikroskopom nevrobiologa, kakor jo, kadar sodelujejo v živahnem pogovoru.

Šahovski mojstri proti procesroski moči

Od agonije do ekstaze. V štiridesetih letih je računalniški šah napredoval od najnižjih globin do najvišjega vrha človeške šahovske zmogljivosti. Potrebna je bila peščica dobrih idej, ki so jih iz večjega števila možnosti izločili poskusi in napake, akumulacija predhodno ovrednotenih začetkov in zaključkov iger, dobra prilagoditev na pravila igranja in še posebej deset milijonkratno povečanje števila alternativnih sekvenc potez, ki jih stroji lahko raziščejo. Razvidno je, da so šahovski stroji dosegli zmogljivost svetovnega mojstrstva, ko je njihova (specializirana) procesorska moč dosegla približno 1/30 človeške, po naši pretvorbi možganov v računalniško merilo. Ker je verjetno, da lahko Garry Kasparov (vendar pa verjetno skoraj nihče drug) uporabi svojo možgansko moč za reševanje šahovskih problemov z učinkovitostjo 1/30, rezultat podpira ekstrapolacijo, osnovano na mrežnici. V prihajajočih desetletjih, ko bo splošno–namenska računalniška moč zrasla preko specializirane moči Deep Blueja, bodo stroji pričeli postajati enakovredni ljudem pri bolj splošnih spretnostih.

Vesoljni potop

Računalniki so univerzalni stroji, njihov potencial se enakomerno razteza preko brezmejnega prostranstva nalog. Po drugi strani pa so človeški potenciali močni na področjih, ki so bila dolgo pomembna za preživetje, vendar pa šibki pri stvareh, ki so precej oddaljene. Predstavljajte si pokrajino človeških sposobnosti, ki ima nižine z oznakami kot so aritmetika in mehansko memoriziranje, predgorja kot so dokazovanje teoremov in igranje šaha, ter visoke gorske vrhove, ki so označeni z gibanje, koordinacija roke–oči in družbena interakcija. Vsi živimo v trdnih gorskih vrhovih, vendar pa je potrebno veliko napora, da dosežemo preostanek ozemlja in le redki izmed nas obvladujejo vsako zaplato.

Napredujoča zmogljivost računalnikov je kakor voda, ki počasi poplavlja pokrajino. Pred pol stoletja je pričela potapljati nižavja, ter pregnala človeške kalkulatorje in pisarje, vendar je pustila večino izmed nas suhih. Sedaj je poplava dosegla predgorje in naša oporišča, ki se nahajajo tam razmišljajo o umiku. Počutimo se varne na naših vrhovih vendar bodo, če bo šlo tako naprej, tudi ti pod vodo v pol stoletja. Predlagam (Moravec 1998), da zgradimo Barke, ko se bo ta dan pričel približevati in privzamemo življenje pomorščakov! Vendar pa se moramo za sedaj zanašati na naše predstavnike v nižinah, da nam povedo, kakšna je pravzaprav voda.

Naši predstavniki na predgorjih šaha in dokazovanja teoremov poročajo o znakih inteligence. Zakaj nismo prejeli podobnih poročil pred desetletji, iz nižin, ko so računalniki presegli ljudi v aritmetiki in mehanski memorizaciji? Pravzaprav smo jih. Računalnike, ki so kalkulirali kot tisoči matematikov skupaj so pozdravljali kot orjaške možgane, in navdihovali so prvo generacijo UI raziskav. Konec koncev so stroji počeli nekaj, česar ni sposobna nobena žival, za kar je bila potrebna človeška inteligenca, koncentracija in leta izobraževanja. Vendar pa je sedaj težko podoživeti tedanjo magijo. Eden izmed razlogov je, da ker so računalniki pokazali neumnost na drugih področjih, je naša presoja pristranska. Drugi se nanaša na našo lastno nesposobnost. Aritmetiko ali vodenje zapiskov opravljamo tako skrbno in obenem postransko, da se nam majhni mehanični koraki v dolgi kalkulaciji zdijo očitni, medtem ko nam širša slika uhaja. Kot graditelji Deep Blueja vidimo proces preveč od znotraj, da bi lahko cenili bistroumnost, ki jo je mogoče opaziti od zunaj. Vendar pa obstaja ne–očitnost v snežnih viharjih ali tornadih, ki se porajajo iz ponavljajoče se aritmetike vremenskih simulacij, ali v napenjanju tiranozavrove kože iz kalkuliranja filmskih animacij. Temu redko pravimo inteligenca, vendar je umetna resničnost morda še bolj globokoumen koncept kot umetna inteligenca (Moravec 1998).

Mentalni koraki, ki so podlaga dobremu človeškemu igranju šaha in dokazovanju teoremov, so kompleksni in skriti, zato je mehanična interpretacija izven dosega. Tisti, ki lahko sledijo predstavi jo seveda namesto tega opisujejo v mentalističnem jeziku, ter uporabljajo pojme kot so strategija, razumevanje in ustvarjalnost. Ko stroju uspe, da hkrati pokaže pomen in presenetljivost, na enako bogat način, to prav tako zahteva mentalistično interpretacijo. Seveda so nekje v ozadju programerji, ki imajo, v principu, mehansko interpretacijo. Vendar pa tudi zanje ta interpretacija izgubi svojo trdnost, ko delujoči program napolni svoj pomnilnik s podrobnostmi, ki so preveč obširne, da bi jih dojeli.

Ko bo rastoča poplava dosegla bolj obljudena višavja, bodo stroji postali spretni na področjih, ki jih ceni večje število ljudi. Občutek misleče prisotnosti v mehanizmih bo postal pri ljudeh vedno bolj razširjen. Ko bodo najvišji vrhovi pod gladino, bodo obstajali stroji, ki bodo lahko delovali prav tako inteligentno, kot katerikoli človek, o katerikoli stvari. Tedaj bo prisotnost razumov v strojih postala očitna sama po sebi.

Reference

Goldhaber-Gordon, D. J. et al.

Overview of Nanoelectronic Devices

Proceedings of the IEEE, April 1997

Moravec, H.

Robot: Mere Machine to Transcendent Mind

Oxford University Press, 1998

• [1] Tabela 1