Мозг экономичный (СИ)

Система распознавания зрительных образов, бесспорно, высокосовершенна. Используя весьма низкоскоростные элементы (нейроны), она, за счёт высокоэффективного и отточенного распараллеливания подзадач (вот где нейронные сети блистают в полной мере!), строит картины окружающего мира почти мгновенно, и почти безошибочно. Интересно, что рукотворные обработчики трёхмерных изображений в составе цифровых компьютеров (видеоадаптеры) тоже широко используют параллельные вычисления и алгоритмическую специализацию - они содержат отдельные блоки обработки текстур, контуров, вершин, и т.п., в количествах по нескольку десятков или даже сотен каждый! Принципы нейронных сетей, впрочем, не используются; возможно - пока... Практически столь же высокосовершенна система распознавания звуковых картин, да и многие другие системы мозга до сих пор являются предметом зависти специалистов по обработке информации. По отдельности! Полагать же высокосовершенным, а тем более безупречным обработчиком информации мозг в целом, мозг - как инструмент построения стратегии, как инструмент предсказания будущего - неоправданная самонадеянность, если не сказать - антропоцентризм. Слишком уж часто он оказывается жертвой всевозможных иллюзий и манипулятивного воздействия извне. См, например, [3]; впрочем, рассматривать такие ошибки лишь в свете принятия экономических решений - неоправданное сужение темы. Человек - существо, в принципе обладающее интеллектом огромной мощности, однако в силу многих причин, частично здесь описанных, "включающее" эти полные мощности крайне редко и неохотно. Одна из не последних причин такого рода - склонность к экономии энергии.

Обработка информации крайне энергозатратна!

Даже для компьютеров. Энергетическая эффективность рукотворных компьютеров стремительно улучшается. Современные компьютеры, в расчётё на одну операцию, потребляют в миллиарды раз меньше энергии, чем первые ламповые. Но этих первенцев были единицы! Современный же компьютерный парк соперничает по численности с численностью населения Земли. И потребляет энергии соответственно. Крупные дата-центры, принадлежащие, например, Google, потребляют примерно столько же энергии, сколько небольшой город - и только лишь затем, чтобы обрабатывать поисковые и подобные им запросы пользователей интернета данного региона. И то, что поисковый запрос для пользователя выглядит энергетически "невесомым" не должно вводить в заблуждение. За информацию приходится платить энергией - не вам, так кому-то другому.

С нервными клетками энергетическая ситуация даже хуже. Если домашний компьютер, по сравнению с другими бытовыми электропотребителями выглядит довольно скромно (как одна-две лампочки средней мощности), то аппетит нервных клеток находится в числе лидеров клеток организма. И по кислороду, и по глюкозе, и в смысле эффективности удаления отходов нервные клетки очень привередливы. Поэтому у мозговитых существ расходы на питание и обслуживание нервной системы могут составлять немалую долю их общих энергозатрат. У одного из самых мозговитых существ - человека, при работе на "полную вычислительную мощность" нервная система может потреблять до четверти всей потребляемой им энергии, что по абсолютной величине может быть уже сопоставимо с затратами на двигательную активность. Поскольку вопросы экономии всегда были чрезвычайно животрепещущи для живых организмов, то стремление оных к сокращению издержек не удивительно.

Современные компьютеры тоже "научились" экономить энергию. Ведь компьютеров стало очень много, используются они очень активно, и их суммарное энергопотребление стало весьма заметным. Да и глобальное потепление тоже заставляет о себе задумываться. Особое значение экономия энергии приобрела в переносных компьютерах - ноутбуках, смартфонах, и т.п., где экономичность сильно сказывается на длительности работы от аккумуляторов, что для таких систем весьма важно.

Не должно быть слишком удивительным то, что подходы к экономичности цифровых компьютеров и нервных систем живых существ, при всех их различиях, определённо схожи - ведь всё это определяется универсальными законами физики.

Как можно снизить энергопотребление рукотворного компьютера?

Ну, очевидно, нужно отключить неиспользуемые модули, модули, без которых можно как-то обойтись. Например, в многоядерных процессорах могут отключаться все ядра, кроме одного; могут отключаться имеющиеся в наличии высокопроизводительные специализированные модули, и даже часть памяти.

Что ещё можно сделать для снижения мощности?

Можно замедлить работу компьютера. В энергетическом смысле компьютер напоминает автомобиль: чем быстрее мы двигаемся, тем больше потребляем топлива на единицу пройденного пути. Так и здесь. Если мы снижаем частоты, задающие темп работы узлов компьютера, то можем снизить и питающие его напряжения. Тем самым квадратично снижая потребляемую мощность. Действительность, конечно, несколько сложнее этой упрощённой картины, но нам нет смысла сюда глубоко вдаваться.