А что, если?..

В том же году корпорация «Интел» выпустила популярный процессор 486DX, который в своей базовой конфигурации имел производительность в 55–60 MIPS. К 1994 году новые «пентиумы» производства «Интел» достигали значений 70 и 80 MIPS, оставив человечество далеко позади.

Вы можете возразить, что мы несправедливы по отношению к компьютерам. В конце концов, мы все время выставляем один компьютер против всего человечества. А как насчет всего человечества против всех компьютеров?

Это сложно рассчитать. Мы можем легко найти результаты тестов производительности для разных компьютеров, но как рассчитать количество инструкций в секунду для, скажем, чипа, установленного в игрушке Furby?

Большая часть компьютеров в мире построена на микрочипах, которые не предназначены для подобных тестов. Если предположить, что все люди на земле обучены делать вычисления для тестов производительности, сколько усилий нам нужно будет потратить, чтобы модифицировать каждый чип для выполнения этих тестов?

Вместо этого можно оценить общую мощность всех вычислительных машин мира, подсчитав количество транзисторов. Оказывается, процессоры 1980-х и современные процессоры имеют близкое соотношение транзисторов к MIPS – примерно 30 транзисторов на инструкцию в секунду.

Статья Гордона Мура (автора «закона Мура») дает оценку общей численности транзисторов, производимых ежегодно с 1950-х. График выглядит примерно так:

Используя наше соотношение, мы можем перевести число транзисторов в общую вычислительную мощность. Получается, что современный ноутбук, тест производительности которого дает результаты в десятки тысяч MIPS, обладает большей вычислительной мощностью, чем все компьютеры мира в 1965-м. Исходя из этой оценки, год, в котором общая вычислительная сила компьютеров превзошла общую вычислительную силу человечества, – это 1977-й.

Сложность нейронов

Конечно же, заставлять людей выполнять тесты на производительность при помощи бумаги и карандаша – невероятно глупый способ определять их вычислительную мощность. Если измерять сложность, наши мозги гораздо изощреннее, чем любой суперкомпьютер, правда же?

Правда. По большей части.

Существуют проекты, в которых пытаются использовать суперкомпьютеры, чтобы полностью симулировать мозг на уровне отдельных синапсов[48]. Если посмотреть, сколько процессоров и времени требуют эти симуляции, можно получить количество транзисторов, требующихся для того, чтобы сравняться в сложности с человеческим мозгом.

Результаты тестирования японского суперкомпьютера Kcomputer в 2013 году показывают, что для «создания» одного мозга понадобится 10¹⁵ транзисторов[49]. По этой оценке, только в 1988 году общее количество логических цепей в мире сравнялось со сложностью одного мозга… и общая сложность всех цепей все еще ничтожна по сравнению с общей сложностью всех мозгов. По оценкам, основанным на законе Мура, и исходя из наших расчетов, компьютеры не обойдут человечество раньше 2036 года[50].

Почему эти тесты нелепы

Два описанных способа оценки мозга представляют собой две крайности.

Первый, тест Dhrystone, сделанный на бумаге, требует, чтобы человек вручную симулировал отдельные операции, которые выполняет компьютерный чип, после чего выясняется, что быстродействие человека составляет примерно 0,01 MIPS.

Второй тест, в котором деятельность нейронов человеческого мозга симулируется при помощи суперкомпьютера, показывает, что быстродействие человека составляет примерно 50 000 000 000 MIPS.

Тогда уж лучше совместить эти способы. Это некоторым странным образом даже логично. Если мы предполагаем, что наши компьютерные программы столь же неэффективно симулируют деятельность человеческого мозга, как и человеческие мозг симулирует работу компьютерных чипов, тогда, возможно, более точной оценкой производительности мозга будет среднее геометрическое этих двух чисел.

Итоговый результат показывает, что быстродействие человеческого мозга составляет порядка 30 000 MIPS – примерно вровень с компьютером, на котором я сейчас печатаю эти слова. А еще это значит, что уровень сложности всех компьютеров мира превысил общую неврологическую сложность человечества в 2004 году.

Муравьи

В своей статье «Закону Мура – 40 лет» Гордон Мур делает интересное наблюдение. Он указывает, что, согласно данным биолога Э. Уилсона, в мире от 10¹⁵ до 10¹⁶ муравьев. Для сравнения, в 2014 году в мире было примерно 10²⁰ транзисторов, или десять тысяч транзисторов на одного муравья.

Мозг муравья может содержать четверть миллиона нейронов и тысячи синапсов на каждый нейрон, из чего следует, что общая сложность мозгов всех муравьев аналогична общей сложности мОзгов всего человечества.