Среди футурологов и трансгуманистов про Технологическую Сингулярность много говорят и пишут. Считается, что это такая точка в развитии, когда технологическое развитие становится в принципе неуправляемым и необратимым, что порождает радикальные изменения характера человеческой цивилизации. Обычно ее наступление связывают с появлением технологии сильного искусственного интеллекта, который способен совершенствовать сам себя — и в конечном итоге может войти в «безудержную реакцию» циклов самосовершенствования, создав в конечном счёте суперинтеллект, превосходящий интеллект всего человечества (wiki).
Считается также, что мы стоим на пороге сингулярности. Что вот-вот, осталось подождать еще пару десятилетий, и она случится. Однако пока никакого сильного ИИ нет. Различные новые технологии появляются, но относительно медленно. Прогнозы футурологов не спешат сбываться, а то и вовсе оказываются несбыточными мечтами. И всё происходящее выглядит так, как будто ничего особенного не случится — ни в ближайшее десятилетие, ни в ближайшее столетие… Неужели наши надежды напрасны? И можем ли мы что-то сделать, чтобы реально приблизить Сингулярность?
Примечание: В этой статье нет каких-то практических решений и предложений; нет ответов — есть только вопросы. Можно сказать, что данная статья не является самостоятельной, это своего рода обозначение проблемы и одновременно введение в серию статей или даже книгу. Но главное — это приглашение к размышлению и обсуждению.
Поле битвы — человек
Одна из ключевых проблем заключается в том, что по мере продвижения вперед все более и более узким местом становится сам человек, человеческий мозг, его способность получать, обрабатывать и выдавать информацию. Между возможностями человеческого мозга и задачами, которые требуется решать для движения прогресса, стремительно увеличивается пропасть. Человек — умнейшее существо на планете, но вот для решения современных научных сверхзадач мы все чаще упираемся в бутылочное горлышко человеческого разума: слишком низкую скорость получения, обработки и выдачи информации.
Органы чувств
Человек получает информацию из внешнего мира с помощью как минимум 6 органов чувств (зрение, слух, вкус, обоняние, осязание, вестибулярный аппарат). Из этих органов для получения абстрактной информации и обмена абстрактной информацией задействованы лишь два — зрение и слух (и частично осязание — например азбука Брайля для слепых).
Самый широкий канал получения информации — зрение. Считается, что с помощью глаз мы получаем около 80% всей информации. По приблизительным оценкам, разрешение сетчатки каждого глаза составляет примерно 120-140 мегапикселей, частота восприятия — около 25 кадров в секунду. С точки зрения современных технологий, это чрезвычайно высокие показатели (можно оценить видеопоток как порядка 6 гигапикселей в секунду). Вы не найдете видеокамер с таким разрешением в продаже — если подобные камеры и существуют, то в единичных экземплярах, стоят огромных денег и применяются исключительно в научно-исследовательских задачах.
Слух обеспечивает нам около 16% всей информации. Человеческое ухо способно воспринимать сигналы с частотами от 16 до 20000 Гц и в достаточно большом диапазоне амплитуд — от 0 до «порога болевого ощущения» 120..140дБ. Также, звуковые импульсы, сменяющие друг друга с частотой более 16 Гц мы воспринимаем как непрерывный звук. Однако в отличие от зрения, слух почти «одномерен», поэтому объем информации, поступающей в мозг от органов слуха, несколько меньше чем от органов зрения.
Мозг
Мозг состоит из порядка 100 миллиардов нейронов. Для сравнения, в последних процессорах порядка 2 миллиардов транзисторов, и транзистор — гораздо более простая структура чем нейрон. Однако скорость передачи нервных импульсов между нейронами невелика: от 0.5 до 120 метров в секунду. В среднем, через один синапс проходит 10 импульсов в секунду, т.е. частота работы порядка 10Гц. Это чрезвычайно мало в сравнении с гигагерцовыми частотами современных процессоров.
Невероятные возможности мозга обеспечиваются лишь беспрецедентной параллельностью — в отличие от единственного процессора лишь с несколькими ядрами, в мозгу работает огромное число нейронов одновременно. На теле одного нейрона может располагаться до 5000 синапсов, и если учесть общее количество нейронов, то даже при том что они задействованы не все, получается огромная вычислительная мощность.
Объем памяти нашего мозга по оценкам ученых составляет порядка 1 петабайт информации (например, поисковая система Google обрабатывает ежедневно около 24 пета��айт данных).
При этом мозг человека потребляет только 25 ватт энергии, по этому параметру его можно назвать самым эффективным вычислительным устройством на Земле.
Каналы ввода-вывода
Однако, каким бы мощным не был мозг, вся эта мощь в буквальном смысле заперта в черепной коробке. Первая проблема заключается в том, с какой скорсотью человек способен обмениваться абстрактной (главным образом текстовой) информацией с внешним миром.
Начнем со зрения
Средняя скорость чтения человека от 200 до 250 слов в минуту (для английского языка), 128-180 слов в минуту (для русского), в зависимости от языка (данные для не-иероглифических языков).
В символах средней считается скорость 1500 символов в минуту. Если условно принять один символ за один байт (в научной и технической литературе, которая нас в основном интересует, разных символов обычно больше чем в художественной, но все же в неиероглифических языках мы примерно вмещаемся в байт) то получим канал 200 бит/сек. Это медленнее чем самые первые модемы!
Технологии скорочтения не на много увеличивают эту скорость. Например, президент США Джон Кеннеди мог читать со скоростью примерно 1200 слов в минуту, что соответствует примерно 800 бит/сек.
Скорость восприятия человеческой речи
Согласно исследованиям, оптимальный темп речи для чтения аудиокниг на английском языке соответствует 150—160 словам в минуту. Для личной беседы — 190 слов в минуту. Как видно, скорость примерно соответствует скорости чтения, так что использование аудиоканала никаких особых преимуществ не добавл��ет.
И если просто смотреть и слушать человек может всегда (если не спит), то целенаправленная работа с текстовой информацией — более трудная задача. В самом деле, можете ли вы читать постоянно, особенно если это не захватывающий приключенческий роман, а сложная для понимания научная или техническая литература?
Скорость вывода информации
Еще хуже обстоят дела с каналом вывода абстрактной информации из мозга во внешний мир. Наиболее распространенный способ в современном мире — печать на клавиатуре компьютера. Средняя скорость набора составляет 200 знаков в минуту, что соответствует всего лишь 27 бит/сек! Возможно, здесь немного бы помогли программы распознавания речи — ведь скорость речи в среднем соответствует скорости восприятия речи, что больше скорости набора.
Все это весьма неплохо для простой повседневной жизни, подобной жизни наших эволюционных предков — приматов, и вполне подходит для качественной жизни множества поколениям людей; но не так уж хорошо для целей достижения Сингулярности.
Абстрактное мышление
Вторая существенная проблема — принципиальная неприспособленность человеческого разума для работы со сложной абстрактной информацией.
При обработке «абстрактной» информации мозг не оперирует такими огромными потоками входящей визуальной информации, которые предоставляет нам зрение, а ограничивается жалкими сотнями бит в секунду. И это касается не только скорости получения информации, но и скорости ее осмысления.
Объем памяти мозга огромен, но в краткосрочной памяти че��овека может одновременно содержаться лишь около семи объектов.
Почему так происходит? Биологически человек — все еще животное. Человеческий мозг по прежнему предназначен для обеспечения выживания особи и вида, преимущественно в дикой саванне. Человеческий мозг изначально не предназначен для чтения, набора текста, работы со сложными абстракциями. Наше зрение способно очень быстро обрабатывать огромные массивы природной визуальной информации — но это нужно для того чтобы быстро замечать хищников, притаившихся в джунглях, и другие опасности, а также чтобы находить разнообразную еду; но скорость нашего чтения медленнее чем самые первые модемы, выпускавшиеся в 80-х годах 20-го века! А скорость выдачи информации и того меньше.
Подобно тому, как люди прямоходящие, но скелет человека все еще не до конца приспособлен к прямохождению (отсюда многие заболевания опорно-двигательной системы) — аналогично, люди разумны, но все еще не до конца предназначены для научного мышления.
И это узкое горлышко нашей цивилизации, преграждающее нам путь к Сингулярности.
Несовершенство биологической природы человека
Биологическая природа человека тоже накладывает свой отпечаток.
Человеку свойственна усталость, прокрастинация, истощение. Человеческий мозг не может решать сложные научные задачи 24 часа в сутки. Людям требуется отдых, отвлечение, смена обстановки. Наши глаза также подвержены усталости, мы не можем читать слишком быстро и слишком много. Люди периодически хотят спать, у них может болеть голова, они подвержены болезням…
Пик нашего развития приходится на возраст 20-40 лет; до этого — период детства, когда мозг гибкий, но знаний в нем недостаточно; после — период старения, когда сил и здоровья с каждым днем все меньше. И большинство погружается в семейно-бытовые дела и проблемы, наука и прогресс их уже не интересуют.
Поле битвы — Цивилизация
Огромный объем знаний
Информации стало слишком много. Мы как цивилизация обладаем огромными знаниями, но наших человеческих ресурсов недостаточно, даже чтобы просто ознакомиться со всеми этими знаниями; современный объем информации настолько огромен, что охватить его физически непосильно для конкретного человека даже за всю жизнь; не прочитать, не прослушать, не просмотреть, не осознать…
Наши библиотеки переполнены книгами, но сможем ли мы прочитать эти книги? В мире существует 130 миллионов книг, но вы не сможете прочесть даже сотой доли процента от этого числа! Для этого просто не хватит человеческой жизни.
В мире огромное количество знаний, которые просто недоступны — потому что они где-то зарыты, во всем этом ворохе информации. В результате возникает дублирование и куча ненужной работы, которую нередко делают люди, даже не зная друг о друге.
Информационная революция
Одна из важнейших составляющих научно-технической революции — компьютерная революция, привнесла в наши жизни компьютеры и глобальную сеть интернет. Без преувеличения, Интернет — это прорыв такого же масштаба, как возникновение письменности когда-то. Считается, что человечество накопило 2 трлн гигабайт данных, а годовой объем интернет-трафика составляет порядка 3 зеттабайт. Доступ к Сети имеет 4,54 миллиарда пользователей, каждый из которых в среднем проводит в сети порядка 7 часов в день. Это фантастические цифры, однако что мы имеем в реальности?
Человекоориентированная информация
Большая часть информации не представляет для целей достижения Сингулярности никакой ценности. Мало того — эта информация имеет закрытую, неструктурированную природу, для нее в основном доступна лишь одна операция — копирование и пересылка. Большая часть трафика — видео, аудио и изображения — человекоориентированные блобы, с которыми компьютер в основном не может сделать ничего осмысленного.
Но даже простая текстовая информация остается для компьютеров малопонятной. Поисковые системы — сложнейшие системы, по сути лишь примитивные костыли, адаптированные под примитивные человеческие текстовые запросы.
Проблема в том, что практически вся информация в мире ориентирована на людей. На тех самых людей со всеми их человеческими недостатками, которые мы рассмотрели выше.
Печатные и электронные книги — текст на человеческом языке. Изображения, аудио и видео вообще ориентированы на человеческие органы зрения и слуха и для компьютера представляют собой в общем случае лишь мешанину битов. Вся эта информация ориентирована на человеческий мозг, унаследовавший другой тип восприятия.
В этом огромная проблема. Компьютер оперирует терабайтами информации и не имеет никакого представления о них вообще. Да, компьютеры облегчают нам работу со специальной информацией — такой как электрические схемы, чертежи или исходные коды программ, но они не могут работать с общей информацией. В основном они способны лишь развлекать нас.
Между человеком и компьютером по прежнему огромная пропасть.
Лавина сложности
Если же рассматривать только научную информацию, то здесь мы сталкиваемся с другой проблемой: огромной, невероятной сложностью современных научных задач. Времена, когда гениальные одиночки могли совершать научные открытия в домашних лабораториях, давно прошли. Современная наука требует профессиональных лабораторий, сложнейшего и сверхдорогостоящего оборудования — такого как Большой Адронный Коллайдер или интерферометр LIGO, и слаженной работы большого числа профессионалов. Это невозможно без поддержки государств или крупнейших транснациональных корпораций.
Говоря о Сингулярности и наиболее важных задачах Трансгуманизма — победа над старостью и смертью и получению контроля над биологической природой человека, нельзя не упомянуть огромную сложность биологических систем.
Одна молекула ДНК в среднем состоит из 100 миллиардов атомов. А биологическая клетка содержит в среднем около 100 триллионов атомов. Длина всех молекул ДНК двойного набора хромосом в одной клетке человека равна примерно 2м. Количество вариантов конформаций одной единственной молекулы типичного белка может быть больше, чем количество атомов во Вселенной (источник: Introduction to General, Organic and Biochemistry).
Некоторые примеры сложности
Вот как описывает биологическую сложность профессор Михаил Пантелеев
Превращение одного вещества в другое под действием единичного фермента нередко можно описать довольно простой формулой с хорошей точностью, хотя и тут полно исключений. Два самых простых фермента, воздействуя друг на друга, уже образуют систему с нетривиальным поведением: в ней могут наблюдаться стабилизация, наличие порогов и переключений, автоволны. Без детального математического анализа тяжело сказать, как она себя будет вести. В системе же из трех ферментов мы уже получаем полный «букет» динамических режимов, включая хаос и странные аттракторы.(источник: Победить старость, рак и инфаркты; Михаил Пантелеев о биологической сложности)
Это всего три фермента, а ведь простейшая из реальных биологических систем клетки представляет собой сеть из сотен разных ферментов, кофакторов, метаболитов, которые тысячами способов влияют друг на друга.
В 2005 году сотрудникам Лос-Аламосской национальной лаборатории удалось создать динамическую модель работы рибосомы, синтезирующей молекулу белка. Для этого потребовалось 768 микропроцессоров, работавших в течение 260 дней. За это время удалось «снять» 20 миллионов кадров, отражающих лишь 2 наносекунды из жизни рибосомы.
(источник)
В 2011 году китайские ученые создали симуляцию вируса H1N1 на атомарном уровне. Система на базе GPU Mole-8.5, в котором установлено свыше 2200 графических процессоров NVIDIA Tesla, способна симулировать 770 пикосекунд в день с шагом времени интегрирования в 1 фемтосекунду для 300 миллионов атомов или радикалов.
(источник)
Разумеется, полное моделирование на уровне атомов далеко не всегда целесообразно; в большинстве практических случаев можно ограничиться какими-то приближениями. Однако огромная сложность биологических систем проявляется и на более высоких уровнях.
Например, в 2013 году для симуляции 1 секунды работы 1% человеческого мозга (1,73 млрд нервных клеток и 10,4 трлн синапсов) потребовалось 40 минут на кластере из 82 944 процессоров 10-петафлопсного K computer.
(источник)
А в проекте моделирования мозга в 2018 году современный суперкомпьютер, состоящий из миллиона ядер ARM9, способных обрабатывать 200 триллионов операций в секунду, может моделировать в реальном времени лишь один процент от общего количества нейронов (1 млрд, а не 100 млрд).
Да, прогресс есть; и я не сомневаюсь, что довольно скоро удастся смоделировать и полноценную бактерию на атомном уровне, и многоклеточный организм, и весь человеческий мозг, и много чего еще; а если не хватит вычислительной мощности обычных суперкомпьютеров — помогут квантовые. Проблема скорее в другом: в переходе количества в качество. В построении моста от уровня понимания человека (который принципиально умнее не станет) до тех немыслимо огромных объемов информации, которые механически обрабатываются современными суперкомпьютерами — без всякого понимания с их стороны.
В завершение
Эта статья не открывает чего-то нового; фактически, это лишь введение в проблему и взгляд на достижение Сингулярности под другим углом.
Скорее всего, технологическая сингулярность не возникнет сама по себе, как простой результат самопроизвольного перехода количества в качество, огромной вычислительной мощности в какое-то подобие сверхинтеллекта, способного бесконечно самосовершенствовать самого себя. Кажется, для достижения Сингулярности мы должны приложить некоторые целенаправленные усилия. Какие именно? Это отдельная тема, очень большая и сложная. Я намеренно не стал включать сюда каких-либо упоминаний возможных действий (хотя разумеется у меня есть определенные мысли на этот счет) — иначе получилась бы не статья, а книга:) Но надеюсь, эта статья послужит неким введением и началом для дальнейших исследований.
