«Попытка создания аналога мозга человека на базе современных суперкомпьютеров – это путь в никуда», – считает академик РАН, специалист по многопроцессорным и управляющим системам Игорь Каляев. По его мнению, гораздо более перспективными являются нейроморфные технологии, в которых обработка информации основана на принципах, присущих человеческому мозгу, а программное моделирование частично заменено аппаратно-архитектурными решениями на принципиально иной электронно-компонентной базе.
Такая технология искусственного интеллекта (ИИ) разрабатывается в рамках одной из программ Национального центра физики и математики (НЦФМ), созданном три года назад по решению Правительства РФ на территории технопарка «Саров» в Нижегородской области. Суть идеи – в объединении нейроморфных принципов, которые позволят на порядок повысить производительность суперкомпьютерных вычислений, с соответствующим образом адаптированной архитектурой компьютерных систем.
Задача воссоздания работы нервных клеток живого организма, то есть создания искусственной нейронной сети (ИНС) с помощью компьютера сформулирована на стыке нейрофизиологии и кибернетики в середине 60-х годов прошлого века – через 10 лет после появления понятия «искусственный интеллект». ИНС – система взаимодействующих между собой простых (имеющих дело с определёнными сигналами) процессоров или программных блоков.
Главным преимуществом ИНС в сравнении с традиционными алгоритмами считается возможность обучения, то есть нахождение коэффициентов связи между нейронами. Это позволяет выявлять сложные зависимости между входными и выходными данными и делать некоторые новые обобщения. Подобные модели уже создаются, но все они носят узкий, прикладной характер.
Ни о каком самообучающемся с помощью нейронных сетей ИИ, который начнёт решать проблемы лучше и быстрее людей, речь пока не идёт. Модели, воспроизводящие функционирование человеческого мозга, работают в сотни раз медленнее, чем он, и оказываются слишком затратными технологически и энергетически.
Четыре года назад на самом быстром на тот момент суперкомпьютере Sunway Taihulight мощностью 1017 флопс (флопс – единица измерения производительности компьютера, показывающая, сколько операций он способен совершать в секунду) была смоделирована секундная активность одного процента человеческого мозга. На это потребовалось около четырёх минут. По итогам эксперимента было подсчитано, что для моделирования работы ста процентов человеческого мозга потребуется суперкомпьютер с производительностью 1020–1021 флопс, то есть в тысячу или 10 тысяч более мощный, чем Sunway Taihulight. Потреблять он будет порядка 15 гигаватт электроэнергии, а размером он должен быть с 17-этажный дом с основанием 300 на 300 метров.
Человеческий мозг потребляет 15–20 ватт, его объём равен 0,0015 кубометра, а попытка воспроизвести его работу с помощью программ и железа потребует в миллиард раз больше энергии, и займёт в три миллиарда больший объём. Но главное отличие состоит в том, что компьютерные модели, в том числе самообучающиеся ИНС, работают в соответствии с заложенными в них алгоритмами. В отличие от людей они не способны ни поставить принципиально новую задачу, ни найти оригинальное решение.
Скептически относящийся к рекламируемым в последнее время успехам ИИ академик Каляев говорит, что «большинство достижений искусственного интеллекта связано не с совершенствованием алгоритмов обучения, хотя они тоже имеют значение, а с ростом мощности суперкомпьютеров», состоящих из сотен тысяч параллельно работающих процессоров.

octagon.media

Будущее ИИ: транзисторы вместо моделирования нейронных сетей

«Попытка создания аналога мозга человека на базе современных суперкомпьютеров – это путь в никуда», – считает академик РАН, специалист по многопроцессорным и управляющим системам Игорь Каляев. По его мнению, гораздо более перспективными являются нейроморфные технологии, в которых обработка информации основана на принципах, присущих человеческому мозгу, а программное моделирование частично заменено аппаратно-архитектурными решениями на принципиально иной электронно-компонентной базе.