Цифры, характеризующие быстродействие компьютеров, могут показаться весьма противоречивыми. Так, компьютеры, которые когда-то окрестили «гигантским мозгом», могут выполнять некоторые процедуры, скажем арифметические операции, в миллион раз быстрее, чем люди. Экспертные системы, предназначенные для качественного решения определенных «узких» вопросов, при реализации на таких компьютерах действуют примерно с той же скоростью, что и люди. И в то же время подобному компьютеру требуется целый час, чтобы визуально направляемый им робот пересек большую комнату. Как же примирить кажущиеся противоречия в приведенных показателях?
Ключом к пониманию отмеченного противоречия может стать эволюция человека. В то время как наши сенсорные системы и механизмы управления мускулатурой развиваются на протяжении миллионов лет и способностью более или менее здраво рассуждать мы тоже владеем около миллиона лет, действительно глубокое мышление высокого уровня по-прежнему остается «чудом». Оно совершенствовалось параллельно с развитием человеческой цивилизации в течение всего нескольких тысяч лет, оставаясь достоянием лишь избранных, причем во многом вопреки их природным инстинктам.
Компьютеры успешно конкурируют с человеком в тех сферах интеллектуальной деятельности, где последний работает неэффективно, поскольку вычислительные машины можно запрограммировать так, что они будут функционировать более «экономно». Самый яркий пример — арифметика: оперирование большими числами, которое человеку дается с трудом, для компьютеров совершенно естественно. Обычный современный компьютер может безошибочно складывать миллион больших чисел в секунду, т. е. быстрее человека более чем в миллион раз. Тем не менее если бы можно было преобразовать всего одну стомиллионную часть нейронов головного мозга в сумматор, построив его по принципам переключательной логики, то за секунду человек мог бы складывать тысячу чисел. А если бы по такому принципу перестроить весь мозг, то его производительность в операциях сложения превысила бы быстродействие компьютера в сто тысяч раз.
Вычислительные машины не способны состязаться с человеком в отношении восприятия и управления, поскольку соответствующие функциональные возможности человеческого организма развивались на протяжении многих миллионов лет и обеспечиваются значительной частью нервной системы с эффективностью, свойственной гипотетическому нейронному сумматору, о котором говорилось выше. Современные компьютеры, как бы эффективно они ни были запрограммированы, слишком ограничены в своих возможностях, чтобы соревноваться здесь с человеком. Доказательство этому можно найти в наиболее обширном из когда-либо предпринимавшихся исследований принципов организации мозга позвоночных, а именно в работе по расшифровке функций некоторых областей зрительной системы, выполненной Д. X. Хьюбелом и Т. Н. Визелом совместно с коллективом сотрудников.
Вычислительная машина «Крей-1» модели S/2000 (сфотографирована во время испытаний на выявление в ней точек перегрева) — пример современного суперкомпьютера с очень высоким быстродействием. Потребуются ли для дальнейшего развития систем искусственного интеллекта вычислительные машины с еще большей производительностью?
Данное исследование показало, что 20 млн. нейронов в сетчатке глаза позвоночного воспринимают сигналы от миллиона датчиков-рецепторов и в серии простых операций анализируют совокупность этих сигналов, выделяя такие характеристики окружающего пространства, как края объектов, кривизна и движение. Изображение, полученное в результате подобной обработки, передается в зрительную кору головного мозга, имеющую значительно большие размеры, чем сетчатка. Если предположить, что объем вычислений, выполняемых зрительной корой, превышает объем вычислений в сетчатке во столько же раз, во сколько кора больше сетчатки, то можно оценить общую производительность этой системы. Зрительный нерв состоит из миллиона волокон, по которым передаются сигналы, а глубина зрительной коры в 1000 раз превышает размер нейронов, осуществляющих основные операции в сетчатке. Глаз способен обрабатывать 10 изображений в секунду; следовательно, зрительная кора справляется с обработкой, эквивалентной 10 тыс. простых операций в секунду, выполняемых сетчаткой, или 3 млн. таких операций в час.
При прогоне оптимально составленной программы на типичном компьютере задание, эквивалентное одной операции в сетчатке, выполняется примерно за 2 мин, т. е. со скоростью 30 операций в час. Таким образом, быстродействие современных компьютеров при обработке визуальной информации, по-видимому, в 100 тыс. раз ниже, чем зрительного аппарата позвоночных. Мозг человека превышает по объему зрительную систему примерно в 10 раз, так что программы, работающие в реальном времени (по мере поступления информации), эквивалентные соответствующим программам, которые выполняет мозг человека, будут бесполезными до тех пор, пока не появится машина, в миллион раз превосходящая по производительности нынешние компьютеры среднего размера. Даже самые большие из современных суперкомпьютеров в 1000 раз уступают по быстродействию этой гипотетической машине, о которой пока приходится только мечтать. Сколько же потребуется времени, чтобы наше творение — компьютер — приобрело те богатые возможности, которые необходимы для полного развития его интеллекта?