Читаем Воображаемая жизнь. Путешествие в поисках разумных инопланетян, ледяных существ и супергравитационных животных полностью

Первые вычислительные машины были гигантскими громоздкими штуковинами, собранными на основе множества электронных ламп. Замена ламп на транзисторы привела к повышению производительности и уменьшению размеров ЭВМ. И все же в 1960‐е и 1970‐е, когда авторы этой книги учились в колледже, компьютер все еще занимал большую комнату, а для его обслуживания и обеспечения взаимодействия с пользователями требовалась команда операторов. На этой стадии компьютеры были машинами, которые могли следовать составленным для них людьми инструкциям, но за рамки этих инструкций не выходили – их можно было рассматривать как что‐то вроде раздутых до неприличных размеров пишущих машинок. К этому времени, однако, писатели‐фантасты уже начали представлять себе будущее, населенное сложными, обладающими самосознанием компьютерами – обычно в форме роботов. В зависимости от настроений автора эти высокоразвитые, имеющие облик живых существ машины могли быть злодеями, как в фильме «Терминатор», помощниками человека, как в фильме «Я, робот», или даже чем‐то богоподобным, как в серии романов покойного Иэна Бэнкса о машинной космической сверхцивилизации Культуры. Во всех этих историях машины предстают «живыми» в некотором довольно неясном смысле.

Как же все изменилось! В 1965 году американский инженер Гордон Мур, один из основателей компании Intel, сделал наблюдение, которое впоследствии назвали законом Мура: как правило, любой показатель качества работы компьютеров, такой, например, как количество транзисторов, умещающееся на микрочипе, удваивается каждые два года. Позже закон был немного уточнен: количественные показатели производительности компьютера могут удваиваться даже каждые 18 месяцев! В течение нескольких десятилетий с того момента, как Мур сформулировал свое правило, оно неизменно подтверждалось, даже когда на смену транзисторам пришли сначала интегральные схемы, а потом и микрочипы.

Важно понимать, что «закон» Мура – не закон природы, наподобие законов Ньютона. Это просто наблюдение, руководство к действию, аналогичное знаменитому закону Мерфи («если что‐то может пойти не так – оно пойдет не так»). Более того, можно утверждать, что закон Мура не сможет действовать вечно – рано или поздно вам придется иметь дело с эквивалентом транзистора размерами меньше молекулы или атома. Сейчас это кажется невозможным, хотя следует заметить, что некоторые ученые уже пытаются разрабатывать системы хранения информации в отдельных молекулах.

Так или иначе, закон Мура приводит нас к мысли о двух вполне вероятных будущих событиях. Одно – это возникновение ситуации, когда мы сможем разместить на одном чипе столько транзисторов, сколько нейронов помещается в человеческом мозгу (по мнению биологов, их около 100 миллиардов). Назовем это «точкой нейронной эквивалентности». Второе (и более важное) событие произойдет, когда машины достигнут уровня разума, эквивалентного человеческому, а вместе с ним обретут способности к самоусовершенствованию. Эта ситуация называется технической сингулярностью, и она уже некоторое время назад стала предметом как научного анализа, так и самых разных псевдонаучных обсуждений.

В соответствии с законом Мура техническое совершенство компьютеров неуклонно росло, что привело к изменению самой их сущности. Они перестали казаться гигантскими пишущими машинками, неспособными выйти за пределы команд, вводимых в них операторами‐людьми. Постепенно они обрели способность к самообучению и больше не нуждаются в постоянном человеческом присмотре. Методы, которые позволяют им это, известны под названиями «машинного обучения» и «искусственного интеллекта» (AI).

Вот простой пример того, как работают подобные методы. Допустим, вы хотите, чтобы ваш компьютер читал написанные от руки адреса на конвертах – очевидно важная задача для таких организаций, как Почтовая служба США. Итак, например, мы хотим научить машину распознавать букву e. Сделать мы это можем следующим образом: написать букву e на листе бумаги, а затем заставить компьютер наложить на эту надпись электронную сетку. Каждый квадратик этой сетки – на техническом языке он называется элементом изображения или пикселем – будет либо пустым (если при печати в этот квадратик краска не попала), либо черным (если квадратик заполнен краской), либо промежуточным между первым и вторым (если приходится на край буквы). Таким образом, компьютер сможет преобразовать изображение буквы на бумаге в цепочку чисел, каждое из которых будет описывать наполнение каждого отдельного пикселя.

Перейти на страницу:

Похожие книги

Складки на ткани пространства-времени. Эйнштейн, гравитационные волны и будущее астрономии
Складки на ткани пространства-времени. Эйнштейн, гравитационные волны и будущее астрономии

Гравитационные волны были предсказаны еще Эйнштейном, но обнаружить их удалось совсем недавно. В отдаленной области Вселенной коллапсировали и слились две черные дыры. Проделав путь, превышающий 1 миллиард световых лет, в сентябре 2015 года они достигли Земли. Два гигантских детектора LIGO зарегистрировали мельчайшую дрожь. Момент первой регистрации гравитационных волн признан сегодня научным прорывом века, открывшим ученым новое понимание процессов, лежавших в основе формирования Вселенной. Книга Говерта Шиллинга – захватывающее повествование о том, как ученые всего мира пытались зафиксировать эту неуловимую рябь космоса: десятилетия исследований, перипетии судеб ученых и проектов, провалы и победы. Автор описывает на первый взгляд фантастические технологии, позволяющие обнаружить гравитационные волны, вызванные столкновением черных дыр далеко за пределами нашей Галактики. Доступным языком объясняя такие понятия, как «общая теория относительности», «нейтронные звезды», «взрывы сверхновых», «черные дыры», «темная энергия», «Большой взрыв» и многие другие, Шиллинг постепенно подводит читателя к пониманию явлений, положивших начало эре гравитационно-волновой астрономии, и рассказывает о ближайшем будущем науки, которая только готовится открыть многие тайны Вселенной.

Говерт Шиллинг

Научная литература / Прочая научная литература / Образование и наука