Изобилие

Диамандис Питер

Примерно через десять лет после того, как исследование ВВС было завершено, человек по имени Гордон Мур открыл явление, ставшее впоследствии одним из самых знаменитых технических паттернов. [144] В 1965-м, когда Мур работал в компании Fairchild Semiconductor (и еще не стал одним из основателей корпорации Intel), он опубликовал статью под названием «Объединение большего количества компонентов в интегральных схемах» (Cramming More Components onto Integrated Circuits), в которой описал замеченную им закономерность: количество транзисторов в электронных микросхемах примерно удваивается каждый год (с момента изобретения интегральной схемы в 1958 году). Мур предсказал, что эта тенденция сохранится «как минимум в течение 10 лет». Он был прав. Тенденция действительно сохранилась в течение 10 лет… а потом и еще 10, и еще, и еще. Это предсказание сохраняет свою точность уже в течение полувека и считается таким надежным, что получило название «закон Мура». Сейчас этот закон используется в полупроводниковой индустрии как руководство для планирования.

144

…Одним из самых знаменитых технических паттернов: Gordon Moore,

«Cramming More Components onto Integrated Circuits,» Electronics magazine, April 19, 1965.

Первоначально закон Мура гласил, что каждые 12 месяцев количество транзисторов на интегральной схеме удваивается, что, в сущности, означает, что каждые 12 месяцев компьютеры становятся в два раза быстрее и при этом стоят столько же. В 1975 году Мур внес уточнения в свою формулу, [145] заменив 12 месяцев на 24, но в любом случае этот закон описывает закономерность экспоненциального роста.

Как уже отмечалось, экспоненциальный рост – это простое удвоение: 1 превращается в 2, 2 становится 4, 4 становится 8 и т. д. Однако большинство экспоненциальных кривых начинаются с чисел, которые гораздо меньше единицы, поэтому ранние стадии роста практически незаметны. Когда вы удваиваете 0,0001 до 0,0002, затем до 0,0004 и 0,0008, все эти цифры на графике выглядят почти как ноль: кривая доберется до единицы лишь за 13 удвоений. Для большинства людей график будет выглядеть практически как горизонтальная линия. Но всего лишь через еще семь удвоений та же самая линия уже взлетит выше отметки Это похоже на взрыв: от несущественного к огромному – практически моментально, что и делает экспоненциальный рост таким мощным. Но из-за нашего локально-линейного мозга такая скорость может просто выбить нас из колеи.

145

В 1975 году Мур внес уточнения в свою формулу: «„Moore’s Law“ Predicts The Future of Integrated Circuits» Computer History Museum, см.: www.computerhistory.org/semiconductor/timeline/1965_Moore.html.

Чтобы посмотреть, как такая же закономерность наблюдается в технологии, давайте рассмотрим пример первого портативного компьютера Osborne’s Executive, [146] выпущенного в 1982 году и представлявшего собой передний край технологического развития того времени. Эта новинка весила около 12 килограммов и стоила чуть дороже 2500 долларов. А теперь сравните его с первым iPhone, [147] который появился в 2007 году, весил в сто, а стоил в десять раз меньше, и при этом скорость обработки данных у него была в 150, а память – в 100 000 раз больше. Даже оставив в стороне целую вселенную мобильных приложений и возможность беспроводного подключения – а одни только эти факторы уже забрасывают айфон на целые световые годы вперед от первых персональных компьютеров, – можно просто измерить разницу между устройствами по параметру «доллар/грамм/вычисление». Тогда получится, что отношение стоимости к производительности у iPhone в 150 000 раз лучше, чем у Osborne’s Executive.

146

…Первого портативного компьютера Osborne’s Executive: www.computerhistorymuseum.li/Testpage?osborneExecSpecs.htm.

147

А теперь сравните его с первым iPhone: см. http://support.apple.com/kb/SP2.

Этот поражающий воображение рост компьютерной мощности, скорости и памяти вкупе с одновременным уменьшением цены и размеров и представляет экспоненциальное развитие в действии. К началу 1980-х годов ученые начали подозревать, что закономерности, подобные закону Мура, должны определять не только размер транзисторов, но и развитие большого числа информационных технологий – то есть таких, которые, подобно компьютерам, связаны с вводом, хранением, обработкой, извлечением и передачей цифровой информации. И именно здесь в нашу историю возвращается Курцвейл. [148] Как раз в восьмидесятых он осознал, что изобретения, основанные на текущих технологиях, устареют к тому моменту, как выйдут на рынок. Чтобы достичь настоящего успеха, нужно было представлять себе, где технологии окажутся через 3–5 лет, и основывать свои разработки на этом. Поэтому Курцвейл начал изучать технологические тренды, составлять свои собственные кривые экспоненциального роста, пытаясь выяснить, в каких рамках действует закон Мура.

148

…Здесь в нашу историю возвращается Курцвейл: интервью авторов с Рэем Курцвейлом, 2010.

Оказалось, что рамки эти весьма широки.

Google в нашем мозге

Курцвейл обнаружил десятки технологий, которые следуют закономерности экспоненциального роста: [149] например, распространение телефонных линий в США, объем трафика данных в интернете за год и количество бит на доллар стоимости магнитного носителя информации. Более того, дело было не только в том, что информационные технологии росли экспоненциально, но и в том, что этот процесс не прерывался, вне зависимости от того, что творилось при этом в мире. Возьмем, к примеру, скорость обработки данных компьютером. За последнее столетие экспоненциальный рост этой скорости оставался неизменным – несмотря на грубое вторжение мировых войн, всемирных экономических кризисов и целый букет других серьезных проблем.

149

Курцвейл обнаружил десятки технологий, которые следуют закономерности экспоненциального роста: Kurzweil, «The Law of Accelerating Returns,» там же.

В своей первой книге «Эпоха мыслящих машин» (The Age of Intelligent Machines), [150] написанной в 1988 году, Курцвейл использовал таблицы экспоненциального роста, чтобы сделать предсказания о будущем. [151] Конечно, изобретатели и интеллектуалы всегда делают предсказания, но прогнозы Курцвейла оказались чрезвычайно точными: он предсказал развал Советского Союза, победу компьютера на чемпионате мира по шахматам, начало использования в боевых действиях компьютеризированного оружия с искусственным интеллектом, автоматических автомобилей и – возможно, наиболее эффектное предсказание – Всемирную паутину. В следующей своей книге, [152] «Эпоха духовных машин: Когда компьютеры превзойдут человеческий интеллект» (The Age of Spiritual Machines: When Computers Exceed Human Intelligence), вышедшей в 1999 году, Курцвейл продлил свой пророческий проект до 2009, 2019, 2029 и 2099 года. Точность большинства из этих пророчеств еще не скоро станет известна, но из 108 предсказаний, сделанных на 2009 год, абсолютно точно сбылись 89 и еще 13 оказались чрезвычайно близкими к истине: непревзойденный прогностический рекорд в истории футурологии.

150

В своей первой книге «Эпоха мыслящих машин»: The Age of Intelligent Machines (MTI Press, 1992).

151

…Сделать предсказания о будущем: полный список предсказаний Курцвейла приведен здесь: http://en.wikipedia.org/wiki/Predictions_made_by_Ray_Kurzweil.

152

В следующей своей книге: Ray Kurzweil, The Age of Spiritual Machines: When Computers Exceed Human Intelligence (Penguin, 2000).

Для своей следующей книги, «Сингулярность близко» (The Singularity Is Near), Курцвейл вместе с командой из десяти ученых провел исследования длиной почти в десятилетие, выстраивая экспоненциальное будущее десятков различных технологий и одновременно пытаясь понять, какие последствия этот прогресс окажет на род человеческий. Результаты оказались поразительными и весьма полемическими. Чтобы объяснить почему, давайте вернемся к будущему компьютерной мощности. Сегодня среднестатистический бюджетный компьютер считает со скоростью примерно 10¹¹ (сто миллиардов) вычислений в секунду. [153] Ученые предполагают, что уровень распознавания паттернов, [154] необходимый для того, чтобы отличить дедушку от бабушки или стук копыт от стука капель дождя, требует скорости 10¹⁶ (10 миллионов миллиардов) вычислений в секунду. Используя эти цифры как базу для дальнейших прогнозов в соответствии с законом Мура, средний ноутбук стоимостью 1000 долларов будет считать с той же скоростью, что и человеческий мозг, менее чем через 15 лет. Перемотайте время вперед еще на 23 года – и вы получите ноутбук за 1000 долларов, который будет выполнять 100 миллионов миллиардов миллиардов (10²⁶) расчетов в секунду – и это будет эквивалентно совокупной вычислительной мощности мозгов всех людей на Земле.

153

Сегодня среднестатистический бюджетный компьютер считает: у большинства людей компьютеры вроде Pentium с системой Windows или Macintosh. Подобный компьютер может выполнять 100 миллионов инструкций в секунду http://computer.howstuffworks.com/question54.htm.

154

Ученые предполагают, что уровень распознавания паттернов: имеются весьма противоречивые оценки скорости вычислений в мозге. Ханс Морвек, главный научный сотрудник Института робототехники при Университете Карнеги-Меллона, оценивает эту скорость приблизительно в 100 терафлопс, то есть примерно 100 триллионов подсчетов в секунду (www.wired.com/techbiz/it/news/2002/11/56459); с другой стороны, Ральф Меркль в своей статье для Foresight Institute (www.merkle.com/brainLimits.html) называет цифры 10¹²– 10¹⁶ операций в секунду. Для нашей книги мы взяли самое консервативное значение.

И вот тут начинается спорная часть. По мере того как наши все более быстрые компьютеры помогут нам разрабатывать все более хорошие технологии, люди начнут внедрять эти технологии в собственные тела: нейропротезы для улучшения когнитивных способностей, наноботы для ремонта повреждений, причиненных болезнью, бионические сердца, не знающие дряхления. В книге Стивена Леви «В сети: как Google думает, работает и изменяет нашу жизнь» (In the Plex: How Google Thinks, Works and Shapes Our Lives) Ларри Пейдж (один из основателей корпорации) описывает будущее научных исследований похожим образом: [155]

155

Ларри Пейдж (один из основателей корпорации) описывает: Steven Levy, In The Plex: How Google Thinks, Works, and Shapes Our Lives (Simon & Schuster, 2011), p. 67.

Google будет включен в человеческий мозг. Стоит вам подумать о предмете, который вы недостаточно хорошо знаете, как вы автоматически получите информацию о нем.

Курцвейл в восторге от подобных перспектив, но другие аналитики относятся к ним настороженно, полагая, что подобное проникновение технологий в наши тела – тот самый момент, когда мы перестаем быть «нами» и становимся «ими», хотя это, возможно, и не совсем так.

Что здесь важно – это невероятные всепроникающие свойства экспоненциально развивающихся технологий и поражающий воображение потенциал, который эти технологии имеют с точки зрения улучшения глобальных стандартов жизни. Конечно, долгосрочная перспектива, в которой в наш мозг будет встроен искусственный интеллект (AI), звучит заманчиво (по крайней мере, для меня), но как насчет ближайших перспектив, когда AI можно будет использовать для диагностики заболеваний, помощи в обучении наших детей или наблюдения за «умными» энергосистемами? Эти возможности огромны. Но насколько они огромны?

В 2007 году я осознал, что, если мы хотим начать стратегически применять экспоненциально растущие технологии для улучшения глобальных стандартов жизни, нам нужно знать не только, какие области растут экспоненциально, но и где они пересекаются и как могут работать вместе. Здесь был необходим макроскопический взгляд. Однако в 2007 году он был невозможен. Ни одно учебное заведение в мире не предлагало интегрированный междисциплинарный курс, сосредоточенный на экспоненциально растущих технологиях. Возможно, наступило время для университета нового типа, который был бы сосредоточен как на будущем стремительных технологических изменений, так и на решении самых серьезных мировых проблем.