Эволюция разума. Как расширение возможностей нашего разума позволит решить многие мировые проблемы

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.