Издательство «Альпина PRO» любезно поделилось с журналом «Будущее» отрывком из новой книги «Как учится машина. Революция в области нейронных сетей и глубокого обучения» Яна Лекуна. Книга выходит в серии «Библиотека Сбера: Искусственный интеллект».
Автор книги — известный французский ученый, один из создателей технологии сжатия изображений DjVu, лауреат премии Тьюринга (2018). В декабре 2013 года возглавил лабораторию искусственного интеллекта Facebook в Нью-Йорке (FAIR). В настоящий момент занимает в компании должность вице-президента и ведущего исследователя искусственного интеллекта.
Публикуем фрагмент из 9-й главы, которая называется «Что ждет нас завтра? Перспективы и проблемы искусственного интеллекта».
На сегодняшний день даже самые лучшие системы ИИ все еще очень ограничены. По уму они уступают кошке, мозг которой содержит 760 млн нейронов и 10 000 млрд синапсов. Не говоря уже о ее «двоюродной сестре» собаке, в мозге которой 2,2 млрд нейронов. Мы не можем проектировать и строить машины, которые по мощности даже приближались бы к человеческому мозгу, с его 86 млрд нейронов и потребляемой мощностью около 25 Вт. Нам известно, что даже если мы понимаем принципы обучения в мозгу, даже если мы понимаем его структуру, вычислительная мощность, необходимая для воспроизведения его функционирования, оказывается гигантской — порядка 1,5×1018 операций в секунду. Сегодняшняя видеокарта способна выполнять лишь 1013 операций в секунду и потребляет около 250 Вт. Чтобы получить мощность человеческого мозга, вам придется подключить сотню тысяч таких процессоров к гигантскому компьютеру, потребляющему не менее 25 мегаватт; это в миллион раз превышает потребности человеческого мозга. Исследователи ИИ в Google и Facebook имеют доступ к вычислительным мощностям такого порядка, однако сложно заставить несколько тысяч процессоров работать одновременно над одной задачей.
Научная проблема здесь велика. Технологическая проблема тоже
Мы неустанно работаем над расширением границ существующих систем. Какие возможности наиболее перспективны? Чего нам ожидать от будущих исследований?
