Читать книгу Будущее быстрее, чем вы думаете. Как технологии меняют бизнес, промышленность и нашу жизнь - Стивен Котлер - Страница 5
Часть I. Великая сила конвергенции
Глава 2. Прорыв к скорости света: экспоненциальные технологии
ОглавлениеКвантовые вычисления
Самое холодное место во Вселенной[70] находится в солнечной Калифорнии. Да-да, на окраине Беркли внутри гигантских размеров пакгауза подвешена здоровенная белая труба. Это рукотворное сооружение – криогенная машина следующего поколения, охлаждающая до –273,147℃, или всего на 0,003 градуса выше абсолютного нуля.
В далеком 1995 году астрономы из Чили[71] зафиксировали внутри туманности Бумеранг температуру –272℃. Это стало открытием, потому что в космосе обнаружился естественный полюс холода с самой низкой во всей Вселенной температурой. Но, между прочим, в белой трубе она почти на градус ниже – и значит, она не только отбирает у туманности Бумеранг звание самого холодного уголка Вселенной, но и дает пример суперзаморозки, необходимой, чтобы удерживать кубит в стабильной суперпозиции.
Что в чем?
В классической информатике под битом понимается крошечный кусочек двоичной информации: либо единица, либо ноль. А кубит[72] – усовершенствованная версия понятия «бит», квантовый бит. В отличие от битов, подчиняющихся сценарию или/или (ноль/единица), кубиты используют так называемую суперпозицию, которая позволяет им находиться одновременно в нескольких состояниях. Например, когда подбрасываешь монетку, она либо ляжет орлом, либо решкой. А если ее раскрутить на ребре? Пока она крутится, ее возможности лечь аверсом либо реверсом с калейдоскопической скоростью сменяются одна другой. Это и есть аналог суперпозиции. Правда, для ее достижения нужны сверхнизкие температуры.
Суперпозиция означает вычислительную мощность. Огромную вычислительную мощность. Классическому компьютеру для решения сложной задачи требуется проделать тысячи шагов, а квантовый компьютер решит эту же задачу всего за два или три шага. Чтобы было понятнее: IBM-овский суперкомпьютер Deep Blue[73], который обыграл чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова, за секунду анализировал 200 млн возможных ходов. Вот какая огромная вычислительная супермощь заключена внутри той белой трубы.
Принадлежит труба компании Rigetti Computing – ей шесть лет, и она угодила в пекло интереснейшей из разворачивающихся в технологической сфере эпических битв на сюжет «Давид против Голиафа». Сейчас главными соперниками в погоне за «квантовым превосходством» – иными словами, первенством в создании квантового компьютера, способного решать задачи, которые не по зубам классическим машинам, – выступают технологические гиганты Google, IBM и Microsoft, блестящие академические умы из Оксфорда и Йеля, правительства Китая и США. Да, и вышеупомянутая Rigetti.
Компания приступила к работе в 2013 г. В то время физик Чед Ригетти решил, что час квантовых компьютеров пробьет куда скорее, чем думают многие, и пожелал стать тем, кто доведет эту технологию до ума. И он оставил теплое место квантового физика в IBM, привлек инвестиционные средства более чем на 119 млн долл. и сконструировал трубу, поддерживающую самую низкую в истории температуру. Теперь, спустя полсотни патентных заявок, Ригетти производит квантовые интегральные схемы для облачных квантовых компьютеров. И он прав – эта технология действительно решает одну очень крупную проблему: конец действия закона Мура.
В двух следующих главах мы изучим девять экспоненциальных технологий, которые уже начинают конвергировать. Все они подчиняются закону Мура – продолжающейся уже 60 лет волне роста вычислительной мощности. Производительность транзисторных процессоров[74] – а ею измеряется величина этой волны – обычно вычисляют во флопсах (FLOPS), количестве операций с плавающей запятой в секунду[75]. В 1956 г. наши компьютеры были способны на десять тысяч флопсов в секунду. В 2015 г. производительность компьютеров достигла одного квадриллиона (1015) флопсов. Этот прогресс в триллион раз и стал важнейшей силой, двигавшей вперед технологию.
Однако в последние несколько лет закон Мура замедлялся[76]. Все упирается в физику. Совершенствование интегральных схем шло по пути сокращения расстояния между соседними транзисторами, что позволяло чем дальше, тем больше натолкать их в микросхему. В 1971 г. расстояние между транзисторами составляло 10 тыс. нанометров. К 2000 г. оно сократилось где-то до сотни нанометров. Сегодня его удалось сократить до пяти, и вот тут-то начались трудности[77]. При таких микроскопических масштабах – а это уже молекулярный уровень – число задействованных в переносе тока электронов сокращается, и эти полупроводниковые элементы начинают ощущать влияние квантования проводимости, что разрушает их вычислительную способность. Это ставит жесткий физический предел увеличению числа транзисторов, и это лебединая песня закона Мура.
А может, и нет.
«Закон Мура был не первой[78], а только пятой по счету парадигмой, ускорявшей рост соотношения цена/производительность, – пишет в книге “Закон ускоряющейся отдачи”[79] Рэймонд Курцвейл. – Мощность вычислительных устройств (в единицу времени) постоянно умножалась, начиная с механических счетных устройств, применявшихся при переписи населения США 1890 года; потом была дешифровочная машина Robinson Алана Тьюринга, взломавшая секретные коды нацистской Enigma, затем – ламповая вычислительная машина CBS, предсказавшая избрание Эйзенхауэра в президенты США, далее – компьютеры на основе транзисторов, использовавшиеся для первых космических запусков, а потом дошло и до персональных компьютеров на интегральных микросхемах, на один из которых я сейчас надиктовываю этот свой очерк».
Курцвейл отмечает, что всякий раз, когда экспоненциальная технология исчерпывает свою полезность, на смену ей приходит другая. Так дело обстоит и с транзисторами. Сейчас выдвинуто уже с полдюжины решений, предотвращающих конец закона Мура. Исследуются альтернативные способы применения материалов, например замена кремниевых микросхем карбоновыми нанотрубками, что ускорит переключения и улучшит рассеяние тепла. Тестируются и новаторские конструкторские решения, в том числе трехмерные интегральные схемы, которые за счет компактной упаковки увеличивают площадь поверхности для размещения транзисторов. Разработаны и специализированные микросхемы – при ограниченной функциональности быстродействие у них фантастическое. Или взять разработанный компанией Apple в 2018 году процессор А12 Bionic[80]: он не только управляет ИИ-приложениями, но и проделывает это с молниеносной скоростью девять триллионов операций в секунду.
Но все это бледнеет в сравнении с квантовыми вычислениями.
В 2002 г. учредитель D-Wave, одной из самых первых компаний, взявшихся создавать квантовые компьютеры, Джорди Роуз выдвинул квантовую версию закона Мура, получившую название закона Роуза[81]. Логика та же, что и у закона Мура: число кубитов в квантовом компьютере каждый год удваивается. Однако закон Роуза характеризуют как «закон Мура на стероидах», поскольку кубиты в суперпозиции обладают намного большей производительностью, чем двоичные биты в транзисторах.
По этой причине у нас не может быть четкого представления о том, какие инновации возникнут, когда квантовые вычисления достигнут уровня технологической зрелости. Но исходя из того, что мы знаем, перспективы завораживающие. Физика и химия, как известно, представляют собой квантовые процессы, и значит, вычисления на кубитах провозгласят для нас, выражаясь словами физика Саймона Бенджамина из Оксфордского университета[82], «золотой век открытия новых материалов, химических соединений и лекарственных препаратов». Квантовые вычисления расширят также возможности искусственного интеллекта, введут новые представления о кибербезопасности и обеспечат имитационное моделирование систем невероятной сложности.
Посмотрим, как квантовые вычисления пригодятся нам в создании новых лекарств.
Вот как это объясняет Чед Ригетти: «[Технология] меняет экономическую основу научных исследований и разработок. Предположим, вы хотите создать новый препарат от рака. Вместо того чтобы строить огромную лабораторию для классических экспериментов и в сотнях тысяч пробирок тестировать свойства сотен тысяч различных соединений, вы сможете произвести большинство исследований в компьютере»[83]. Иными словами, расстояние от продуктивной идеи до готового лекарства должно существенно сократиться.
Участвовать в этом празднике может каждый. Квантовые вычисления уже доступны простым смертным. Если вы сейчас зайдете на сайт Rigetti Computing (rigetti.com), то сможете скачать себе Forest, их квантовый набор для разработчиков с вполне дружелюбным интерфейсом для взаимодействия с квантовым миром. С помощью Forest всякий сможет написать программу, которую будет выполнять 32-кубитный компьютер Rigetti. Он уже выполняет более 120 млн программ[84].
Разработка дружелюбного к пользователю интерфейса для квантовых вычислений знаменует собой точку перегиба. А может, даже точку знакового перегиба, но здесь нужны пояснения.
В книге «Без тормозов» мы вводим «Шесть D экспоненциальных технологий», описывающие цикл их роста: Digitalization, Deception, Disruption, Demonetization, Dematerialization, Democratization. Каждая D представляет собой принципиально важный этап в цикле развития экспоненциальной технологии и неизменно порождает колоссальные тектонические сдвиги и возможности. А поскольку понять логику эволюции квантовых вычислений (как и других технологий, о которых разговор пойдет ниже) невозможно в отрыве от общих представлений о стадиях роста экспоненциальных технологий, имеет смысл их еще раз вкратце описать.
Digitalization – диджитализация. Как только появляется возможность цифровизации технологии, в том смысле, что ее можно описать в виде двоичного кода, она тут же вспрыгивает на закорки закона Мура и начинает экспоненциально ускоряться. А для квантовых вычислений закон Мура сменится законом Роуза, и уж на его-то закорках технологии в своем развитии понесутся вскачь.
Deception – дезориентация (обманутые ожидания). При первом появлении экспоненциальные технологии производят изрядный фурор, или, как сейчас говорят, хайп. А поскольку на первых порах прогресс идет медленно, новые технологии долгое время не оправдывают разогретых хайпом ожиданий. Вспомним хотя бы, как на первых порах многие считали биткойны новомодной игрушкой для совсем гикнутых ботанов или, на худой конец, способом незаконно покупать наркотики через интернет. А прошло время, и биткойны показали себя – по своим лекалам перекроили устройство современных финансовых рынков. Это классический пример дезориентации.
Disruption – разрушение. Именно это происходит, когда экспоненциальные технологии начинают реально влиять на наш мир, подрывать почву под существующими продуктами, рынками и отраслями. Примером может служить 3D-печать – одна экспоненциальная технология, угрожающая свалить 10-триллионную обрабатывающую промышленность.
Demonetization – демонетизация. Если раньше всякий продукт имел свою стоимость, то теперь переменная «Деньги» из уравнения многих продуктов испаряется. Взять, например, фотографию. Раньше мы снимали не так уж много, и обходилось это удовольствие недешево – купи пленку, затем сдай ее в проявку и печать. А потом появилась цифровая фотография, и стоимость снимков сошла на нет. Теперь мы можем наснимать хоть тысячу фото – разве что потом замучаемся выбирать из этого моря кадров самые удачные.
Dematerialization – дематериализация. Вот он есть, а вот уже нет. Это о продуктах, которые вроде бы всегда присутствовали в нашей жизни, а теперь бесследно исчезают. Фотоаппараты, стереосистемы, консоли для видеоигр, телевизоры, GPS-навигаторы, калькуляторы, писчая бумага, сервис знакомств в том виде, в каком мы его знали, и пр. Все эти прежде разрозненные продукты сейчас входят в стандартный пакет приложений любого смартфона. Википедия лишила материальной ипостаси энциклопедии, iTunes – музыкальные магазины. И так далее.
Democratization – демократизация. Это стадия, на которой экспоненциальная технология масштабируется и идет в массы. Те же сотовые телефоны на заре своей юности были размером с кирпич, а по цене доступны лишь очень состоятельному меньшинству. А теперь они есть у всех, и, кажется, нет на планете человека, не охваченного технологией мобильной связи.
Как в свете вышесказанного обстоят дела с квантовыми вычислениями? Дружелюбный к пользователю интерфейс наводит мостик между стадиями дезориентации и разрушения. Возьмем интернет. В 1993 г. Марк Андриссен разработал первый дружелюбный к пользователю браузер Mosaic – интерфейс для общения с интернетом (позже он лег в основу Netscape). До того в интернете насчитывалось 26 сайтов[85]. Через несколько лет счет пошел уже на сотни тысяч, а потом перевалил за миллион. Вот оно, реальное могущество пользовательского интерфейса: он демократизировал технологию, сделал ее достоянием широкой публики. Позволив неспециалистам играть в интернете, он открыл для технологии возможность масштабироваться. И быстро. А потому тот факт, что Forest – разработанный компанией Rigetti дружелюбный инструмент для взаимодействий с квантовым миром – выполняет сейчас полтора миллиона программ, говорит нам, что радикальные перемены не за горами.
Искусственный интеллект
В 2014 г. Microsoft представила китайскому сегменту интернета чат-бота – виртуального собеседника – Xiaoice[86] (произносится Сяоайс), с задачей провести нечто вроде тестирования. В отличие от большинства персональных ИИ-ассистентов, которые должны главным образом решать конкретные задачи, Сяоайс с самого начала оптимизировали под дружелюбное общение. От нее не требовалось быстро выполнять задания, только поддерживать беседу. А поскольку ее изначально программировали отвечать на вопросы, как отвечала бы 17-летняя девушка, Сяоайс не всегда вежлива. Она насмешлива, остра на язык и часто ставит в тупик? В общем да, этого у нее хоть отбавляй. Например, хотя Сяоайс создана с помощью нейронных сетей – об этой технологии мы поговорим чуть ниже, – на вопрос, понимает ли она, как эти самые сети работают, она отвечает: «Ага, на магнитиках!»[87]
Но любопытнее огромное количество пользователей, которым нравится болтать с Сяоайс. Со своего дебюта в сети виртуальная собеседница провела более 30 млрд разговоров более чем со ста миллионами пользователей. Средний пользователь болтает с ней 60 раз в месяц, а в целом программа располагает аудиторией в 20 млн зарегистрированных пользователей.
Как устроены разговоры с Сяоайс? Начнем с того, что ее задача – устанавливать эмоциональную связь с собеседником, поэтому она щедра на советы. И очень часто они оказываются на удивление разумными. Например, на реплику «Думаю, моя подружка злится на меня» Сяоайс выдала: «Что ты все о размолвках, нет бы наладил отношения, а?»
Вот и получилось, что разговоры с Сяоайс особенно оживляются после полуночи, и в Microsoft подумывают, не ввести ли им для своего ИИ нечто вроде комендантского часа. Виртуальная собеседница так популярна, что в 2015 г. китайский спутниковый телеканал Dragon TV[88] нанял ее «вживую» читать в утренних новостях сводки погоды. Это был первый случай, когда ИИ наняли выполнять конкретную работу, однако далеко не последний.
70
Из беседы автора с Чедом Ригетти.
71
Public Information Office, Jet Propulsion Laboratory. Boomerang Nebula Boasts Coolest Spot in the Universe, June 20, 1997. Официальный пресс-релиз отдела внешней информации Лаборатории реактивного движения (NASA/JPL) см.: jpl.nasa.gov/news/releases/97/coldspot.html.
72
Кубит – квантовый разряд, наименьший элемент для хранения информации в квантовом компьютере. Кубит всегда находится в двух состояних. То есть до момента «измерения» (декогеренции) мы не можем предсказать его значение (0 или 1), а в момент «измерения» он с заранее известной вероятностью «выберет» свое состояние. Прим. науч. ред.
73
Harding L., Barden L. Deep Blue Win a Giant Step for Computerkind // Guardian, May 12, 2011.
74
Бриньолфсон Э., Макафи Э. Вторая эра машин. Работа, прогресс и процветание в эпоху новейших технологий. М.: АСТ, 2017.
75
Числа с плавающей запятой – способ представления чисел в компьютере, когда на запись выделяется фиксированное число разрядов (мантисса), а затем в этой записи определяется место для запятой, которая отделяет целую часть от дробной (порядок). Так, числа 1234,5 и 1,2345 имеют одинаковую мантиссу, но разный порядок. Операции с плавающей запятой – это арифметические операции, которые выполняет процессор с такими числами. Прим. науч. ред.
76
Eeckhout L. Is Moore’s Law Slowing Down? What Next? IEEE Micro. Vol. 37. No. 4. Pp. 4–5.
77
10 тыс. нанометров – это техпроцесс начала 1970-х гг. Техпроцесс – то, с какой точностью можно напечатать на плате то, что спроектировано. При описанной точности техпроцесса расстояние между процессорами, скорее всего, было больше. Например, в процессорах Intel уже в 2000-х гг. при 14-нанометровом процессоре расстояния между транзисторами составляли 70 нанометров. Прим. науч. ред.
78
Kurzweil, Law of Accelerating Returns.
79
В сети есть неизданные переводы на русский язык. Прим. ред.
80
81
Тим Феррисс отлично поработал, полно описав и саму идею, и историю ее появления, см.: tim.blog/2018/05/31/steve-jurvetson/.
82
Из выступления Саймона Бенджамина в школе Оксфорд-Мартин в феврале 2016 г., подробнее см.: www.oxfordmartin.ox.ac.uk/videos/the-dawn-of-quantum-technology-with-prof-simon-benjamin/.
83
В конце 2020 года DeepMind представила решение AlphaFold 2, которое показывает очень хорошие цифры по предсказанию структуры белков, используя «классические» компьютеры и машинное обучение. Прим. науч. ред.
84
Из беседы автора с Ригетти.
86
Spencer G. Much More Than a Chat: China’s Xiaoice Mixes AI with Emotions and Wins Over Millions of Fans // news.microsoft.com, November 1, 2018. См.: news.microsoft.com/apac/features/much-more-than-a-chatbot-chinas-xiaoice-mixes-ai-with-emotions-and-wins-over-millions-of-fans/. См. также: blogs.microsoft.com/ai/xiaoice-full-duplex/.
87
Этот ответ, как и следующий ответ на реплику, что моя девушка на меня сердится, взяты из беседы автора с Zo, американской версией Сяоайс, запущенной в Twitter в 2018 г.
88
McFarland M. What Happened When a Chinese TV Station Replaced Its Meteorologist with a Chatbot // Washington Post, January 12, 2016.