Интеллект-стек 2023 - стр. 12
Так что теоретических запретов «по математике» нет, дальше стоит только «экономическая» проблема P!=NP24, и другое близкое рассуждение теоремы бесплатного обеда25. Другими словами, можно ли найти такой алгоритм нейросети и такой физический вычислитель для этого алгоритма, который будет это всё считать не за бесконечное, а за приемлемое время – при этом разные задачи могут для «приемлемого времени» потребовать разные алгоритмы. Ну, тут много чего можно сказать:
• квантовые компьютеры на подходе, квантовоподобные вычисления на подходе, алгоритмы квантовоподобного вычисления для нейросетей уже есть, а ещё есть оптика, мемристоры и т. д. Скажем, китайский компьютер Juizhang в 180 миллионов раз быстрее на алгоритмах для AI, чем классический компьютер (хотя размер данных для этих алгоритмов пока может быть взят очень небольшой)26. Этот переход к идее «разная аппаратура ускорителей искусственного интеллекта для решения разных типов задач» в существенной мере решает проблему экономических ограничений на вычисления интеллекта. Как всегда, всё сводится к изобретениям: что такого взять из предметов окружающего мира (аффордансы), чтобы они могли выполнить функцию инструмента. Ускорители алгоритмов AI тут такие же инструменты, как и всё остальное. Уже сегодня программисты не столько сами пишут программы, сколько хорошо знают, какие уже написанные программы по каким интерфейсам надо задействовать. С интеллектами всё то же самое, надо просто подыскать подходящий для какого-то класса проблем.
• нам абсолютно не нужен именно Эйнштейн как человек, нам хватит аппроксимации его в роли физика, что в разы и разы (порядки и порядки) проще. Это относится к любому человеку: важен нам не столько поэт Маяковский или Ян ЛеКун как один из отцов-основателей самой дисциплины глубокого обучения (deep learning) для нейронных сетей, сколько их работа в их ролях поэта и исследователя. Аппроксимации тут вполне сработают.
• вообще-то все эти теоремы об нейросетках как универсальных аппроксиматорах – это тривиальный результат, «спасибо, Кэп», потому как Эйнштейн тоже физику продвигал своей «мокрой нейросетью», так что вопрос тут больше про физическую реализацию, то есть инженерию, а не математику. Существование Эйнштейна с «мокрой естественной нейросетью» – это наглядная демонстрация того, что нейросетевые вычислители могут много чего интересного, так что это и без математических доказательств понятно. Самого Эйнштейна не просили доказать, что он может подумать о чём угодно (в меру его ресурсных ограничений), так что к нейросеткам более строго относимся, чем к Эйнштейну. Сначала от AI требовали быть умней школьника, сейчас требуют быть умней даже не профессора, а умней вообще людских коллективов.
Отдельный аргумент – это аргумент про «невозможность творчества». Источником творчества является шум (для полной надёжности можно использовать аппаратный датчик случайных чисел на базе квантовых эффектов). Алгоритм всегда может произвести результат, которого ещё в природе не было, просто взяв шум в качестве исходных данных. Если этот шум будет так же использован для модификации алгоритма, то никаких принципиальных проблем с абсолютной новизной результатов вычислений не будет.
Что бы ни происходило, всегда можно найти давно известный класс явлений и подвести любую необычность под него или объявить, что «каждый человек или даже человечество в целом всегда отлично жило в условиях полной неопределённости происходящего, и ничего. И не только человек или человечество, всё так». При таком подходе всю эту «сингулярность» нужно просто игнорировать, ничего особенного в связи с её приходом делать не надо, да и её приход нельзя будет продемонстрировать: «компьютер смог сделать то, чего не мог сделать человек»! Так компьютер и вчера мог делать то, что человек не мог делать, начиная с ENIAC, люди никогда не отличались в массе своей быстротой расчётов по строго определённым алгоритмам. Что принципиально изменилось? Эта «сингулярность» оказывается на всех уровнях, она не только про человечество, она всегда. Это просто эволюция-как-спасение, а спасение как познание-и-защита-от-познанных-новых-опасностей, не нужно для эволюции другого слова. Так что да, сингулярность наступает, прямо в эти дни. И в прошлые дни. И в будущие дни. Или наоборот, никакой сингулярности, ничего это не изменяет.