Sokan közülünk már ismerik a Moore-törvényt, a híres alapelvet, miszerint a számítástechnika fejlődése egy exponenciális görbét követi, mintegy 18 havonta megduplázva az ár-érték arányt (azaz a sebesség egységenként). Amikor a Moore-törvényt alkalmazzák a saját üzleti stratégiájukra, akkor még az előre gondolkodó gondolkodók sem látják a hatalmas AI vakpontot. Még a legsikeresebb stratégiai üzletemberek, akik átlátják az iparágukat, nem tudják megérteni, mi az exponenciális fejlődés. És ezen az exponenciális görbén van egy olyan technológia, amely különösen előnyös az exponenciális szempontból: a mesterséges intelligencia.
Exponenciális görbék papíron
Az egyik ok, amiért az emberek nem értik a mesterséges intelligencia gyors fejlődését, nevetségesen egyszerű: az exponenciális görbék nem néznek ki jól, amikor mi emberek megpróbáljuk magyarázni őket papíron. Gyakorlati okokból szinte lehetetlen teljes mértékben ábrázolni egy exponenciális görbe meredek útját egy kis térben, például diagram vagy dia. Az exponenciális görbe korai szakaszának vizuális ábrázolása nem nehéz. De mivel ennek hűvösebb része gyorsan lendületet kap, a dolgok bonyolultabbá válnak.
A nem megfelelő látótér problémájának megoldására kényelmes matematikai trükköt - a logaritmát - használunk. A "logaritmikus skálának" köszönhetően megtanultuk, hogyan kell elforgatni az exponenciális görbéket. Sajnos a logaritmikus skálák széles körű használata tudományos rövidlátást is okozhat.
1. ábra
A logaritmikus skálát úgy tervezték, hogy a függőleges y tengelyen lévő minden egyes kullancs nem állandó növekedésnek felel meg (mint a szokásos lineáris skálán), hanem egy többszörösnek, például 100-nak. A klasszikus Moore-törvény diagramja (1. ábra) logaritmikus skálát használ a számítási teljesítmény költségeinek exponenciális javításához (számítás / második / dollár) az elmúlt 120 évben, az 1900-as évek mechanikus eszközeitől a modern szilícium-alapú grafikus kártyáig.
A naplózási diagramok értékes rövidítés formájává váltak azok számára, akik tisztában vannak az ilyen táblázatok által jelentett vizuális torzulásokkal. Ez most kényelmes és kompakt módszer bármilyen görbe megjelenítésére, amely gyorsan és radikálisan növekszik az idő múlásával.
Promóciós videó:
A logaritmikus táblázatok azonban becsapják az emberi szemet.
A hatalmas számok matematikai tömörítésével a logaritmusok révén az exponenciális növekedés lineárisnak tűnik. Mivel az exponenseket tömörítik az egyenes grafikonokba, az emberek számára sokkal kényelmesebb, ha rájuk néznek, és spekulálnak a számítási teljesítmény közelgő növekedéséről.
Logikai agyunk megérti a csúszó szabályokat. De a tudatalatti agyunk görbe vonalakat lát és hozzáhangolódik hozzájuk.
Mit kell tenni? Először vissza kell térnie az eredeti lineáris skálára.
Az alábbi második táblázatban az adatok exponenciális görbét követnek, de lineárisan skálázva vannak a függőleges tengely mentén. A függőleges sáv ismét azt a számítási sebességet képviseli (gigaflops-ban), amelyet egy dollár megvásárolhat, a vízszintes tengely pedig az időt. A 2. ábrán mindazonáltal a függőleges tengelyen lévő minden jelölés csak egy gigaflop egyszerű lineáris növekedésének felel meg (nem 100-szorosa, mint az 1. ábra). A flop a számítási sebesség mérésének standard módja, azaz "lebegőpontos műveletek másodpercenként".
2. ábra
A 2. ábra a tényleges, valódi exponenciális görbét mutatja, amely a Moore-törvényt jellemzi. A diagram rajzolását tekintve emberi szemünk számára könnyű megérteni, hogy a számítógépek teljesítménye milyen gyorsan nőtt az elmúlt tíz évben.
De van valami baj a második diagrammal. Úgy tűnhet, hogy a 20. században a számítógépek költsége és teljesítménye egyáltalán nem javult. Nyilvánvalóan nem ez a helyzet.
A 2. ábra azt mutatja, hogy egy lineáris skála használata, amely megmutatja, hogy a Moore-törvény változásai az idő múlásával milyen káprázatos lehet. A múlt laposnak tűnik, mintha nem lenne haladás. Sőt, az emberek tévesen azt a következtetést vonják le, hogy a jelenlegi idõpont az egyedi, „közel vertikális” technológiai haladás idõszakát képviseli.
A lineáris skálák becsaphatják az embereket abban, hogy úgy gondolja, hogy a változás csúcsán élnek.
A jelenben élő vak vakpont
Vessen egy másik pillantást a 2. ábrára. 2018-tól nézve a korábbi ár-teljesítmény megduplázódások, amelyek a 20. század nagy részében minden évtizedben előfordultak, laposnak tűnnek, szinte jelentéktelenek. A diagramot tanulmányozó személy azt mondaná: Mennyire szerencsés vagyok most élni. Emlékszem a 2009-es évre, amikor azt hittem, hogy az új iPhone-m gyors. Fogalmam sem volt, hogy milyen lassú ez. Jó, hogy elértem a függőleges részt.
Az emberek azt mondják, hogy átmentünk a "jégkorong-bot" törésén. De nincs ilyen átmeneti pont.
A jövőben bármely görbe alak ugyanúgy néz ki, mint a múltban. Az alábbiakban a 3. ábra a Moore-törvény exponenciális görbéjét mutatja lineáris skálán, ezúttal 2028-ra nézve. A görbe azt sugallja, hogy az elmúlt 100 évben tapasztalt növekedés legalább további 10 évig folytatódni fog. Ez a táblázat azt mutatja, hogy 2028-ban egy dollár 200 gigaflops számítástechnikát vásárolhat.
3. ábra
A 3. ábra azonban csapdát is mutat az elemző számára.
Vessen egy pillantást arra, hogy pontosan hol helyezkedik el a modern számítási teljesítmény (2018) a harmadik ábra szerinti görbén. A jövőbeni 2028-ban élő és dolgozó ember szempontjából úgy tűnik, hogy a 20. század elején gyakorlatilag nem történt javulás a számítási teljesítményben. Úgy tűnik, hogy a 2018-ban használt számítási eszközök valamivel erősebbek voltak, mint az 1950-ben használták. Egy megfigyelő azt is megállapíthatja, hogy a jelenlegi 2028-as év Moore-törvény csúcspontját képviseli, ahol a számítási teljesítmény haladása végül gyorsan növekszik.
A 3. ábrát minden évben újra lehet készíteni, csak a bemutatott időtartamot változtatva. A görbe alakja azonos lenne, csak a kullancsok változnak a függőleges skála mentén. Vegye figyelembe, hogy a 2. és 3. ábra alakja hasonló, a függőleges skála kivételével. Minden ilyen grafikonon a múlt pillanatai laposak lennének, ha a jövőbe néznének, és minden jövőbeli pillanat éles eltérés a múltból. Sajnos, ez a téves felfogás hibás üzleti stratégia eredménye lenne, legalábbis a mesterséges intelligencia vonatkozásában.
Mit jelent?
Az emberi elme számára a változás exponenciális témáit nehéz megérteni és szemmel látni. Az exponenciális görbék abban az értelemben egyediek, hogy matematikai szempontból maguk hasonlóak minden pontban. Ez azt jelenti, hogy a mindig megduplázódó görbenek nincs sík része, nincs olyan emelkedő része, hajlítása és kinyílása, amelyről az emberek beszélnek. Alakja mindig azonos lesz.
Ahogy Moore törvénye továbbra is működik, kísértés azt hinni, hogy éppen ebben a pillanatban érjük el a mesterséges intelligencia (vagy bármely más, a Moore törvényére kiterjedő technológia) fejlődésének egyedülálló szakaszát. Mindaddig, amíg a számítási teljesítmény továbbra is exponenciális ár-teljesítmény görbét követ, minden jövő generáció valószínűleg a múltra tekint vissza, mint a viszonylag csekély fejlődés korszaka. Ezzel szemben az ellenkezője továbbra is fennáll: minden jelenlegi generáció tíz évet tekint a jövőbe, és nem tudja megbecsülni, hogy az AI területén milyen haladás vár még előre.
Így azok számára, akik a számítástechnika exponenciális növekedése által vezérelt jövőt terveznek, az a kihívás, hogy legyőzzék saját félreértelmezéseiket. Három diagramot kell szem előtt tartani, hogy valóban értékeljük az exponenciális növekedés erejét. Mivel a múlt mindig laposnak tűnik, a jövő pedig mindig függőleges.
Ilya Khel