Комп'ютери щораз більше уподібнюються до людського мозку.
Відтоді, як 1955 року американський науковець Джон Маккарті вигадав термін «штучний розум», люди мріють про майбутнє, в якому розумні комп'ютери і роботи думають і діють як люди. Однак хоча таке майбутнє справді може настати, все ж під цей момент воно залишається віддаленою перспективою.
Проте доступні для огляду обрії в царині комп'ютерних обчислень захоплюють не менше. В IBM ми називаємо епоху, в яку вступили, «Когнітивною ерою». Завдяки проривам у ділянці комп'ютерних обчислень розширилася наша здатність осягати величезні масиви даних, що допомагає в ухваленні найважливіших світових рішень і потенційно революціонізує цілі галузі економіки.
«Когнітивні» комп'ютерні технології
Термін «когнітивні комп'ютерні технології» відсилає до систем, які радше не є жорстко запрограмованими, а припускають самонавчання на основі досвіду. Добуваючи корисну інформацію з неструктурованих даних, ці системи акселерують інформаційну епоху, допомагаючи користувачам у вирішенні широкого спектру завдань — від виявлення унікальних ринкових можливостей до відкриття нового лікування хвороб, до вироблення креативних рішень для міст, компаній і спільнот.
Когнітивна ера означає настання нового етапу в застосуванні науки для розуміння природи і посилення людського процвітання. Її початок датується лютим 2011 року, коли когнітивна комп'ютерна система Watson перемогла двох чемпіонів ігрового шоу Jeopardy!. Відтоді Watson просунувся набагато далі, демонструючи, як когнітивні комп'ютерні системи можуть використовувати біґ-дата для вирішення деяких найважчих системних проблем, що стоять перед людством.
Створення більш людської взаємодії
Загалом беручи, когнітивні системи дають п'ять основних можливостей. По-перше, вони поглиблюють взаємодію з людиною — завдяки використанню даних про користувачів для створення більш людяних відносин. По-друге, вони розширюють і підвищують якість експертизи, навчаючись в експертів різних галузей і відкриваючи ці ноу-хау широкому загалові. По-третє, вони дають можливість різним продуктам, наприклад тим, які під'єднані до «Інтернету речей», усвідомлювати навколишній світ і краще розуміти своїх користувачів.
По-четверте, вони допомагають своїм операторам осягати великі масиви даних, спрощуючи керування робочими процесами, забезпечуючи необхідний контекст, а також сприяючи неперервному навчанню, поліпшуючи якість прогнозів та операційну ефективність. Нарешті, і це, певно, найважливіше, вони допомагають користувачам знаходити патерни і можливості, які традиційними методами було б неможливо виявити.
Натхненні людським мозком
Когнітивні системи інспіровані людським мозком — органом, який ще багато чого може нас навчити. В міру зростання розмірів і складності комп'ютерних систем традиційна комп'ютерна архітектура, як виглядає, вже наближається до меж свого потенціалу — коли різко зросло споживання енергії, коли дедалі обтяжливішими стають затримки передання даних між компонентами. Щобільше, коли йдеться про енергоефективність у термінах кількості обчислень на одиницю енергії під час обробки «неструктурованих» даних, людський мозок працює приблизно в 10 тисяч разів краще за найкращу створену людиною машину.
Нині, зі слів гендиректора Digital Power Group Марка Міллса, комп'ютери споживають близько 10% виробленої в світі електроенергії. Щоб дістати максимальну користь від Когнітивної ери, нам необхідно мати можливості для обробки величезних обсягів інформації. Згідно з прогнозами, протягом найближчих 15 років обсяги даних в «електронному доступі» зростуть більш як у тисячу разів. Виконання розрахунків, необхідних для використання таких великих обсягів даних, неможливе без радикального підвищення енергоефективності.
Для досягнення рівня продуктивності та ефективності людського мозку нам доведеться імітувати особливості його структури. Замість спроб витиснути енергоємну продуктивність зі щораз більших чіпів ми можемо взятися до розміщення комп'ютерних компонентів у щільній 3D-матриці, подібній до людського мозку, максимізуючи не продуктивність, а енергоефективність.
Розміщення комп'ютерних чіпів у 3D-середовищі робить різні елементи комп'ютера ближчими одне до одного. Це не тільки скорочує потрібний для комунікації час, а й підвищує енергоефективність у п'ять тисяч разів — потенційно наближаючи ефективність комп'ютера до ефективності біологічного мозку. Комп'ютери із щільнішим розміщенням, створені на основі доступних мобільних технологій і систем водяного охолодження, вже дозволяють збільшити ефективність у десять разів порівняно з традиційними системами.
Необхідна енергія
Але створювані людьми комп'ютери такі неефективні не тільки тому, що потребують енергії для чіпів, а й тому, що їм потрібна енергія для повітряних кондиціонерів, які відводять тепло від процесорів. І тут людський мозок має для них науку. Так само, як мозок використовує цукор і кров для забезпечення енергією і для охолодження всіх своїх зон, так і 3D-комп'ютер міг би використовувати охолоджувальну рідину для постачання енергії до чіпів. Крім дисипації тепла, ця рідина могла б застосовуватися для запуску електрохімічних систем, що забезпечують енергією процесори. Це, своєю чергою, дозволило б ще більше збільшити щільність розміщення чіпів, а отже, й ефективність.
Взявши на озброєння деякі характеристики людського мозку, комп'ютери зможуть стати набагато компактнішими, ефективнішими і потужнішими. Своєю чергою, це допоможе нам повною мірою скористатися можливостями когнітивних комп'ютерних технологій — надаючи нашому реальному мозкові нові джерела підтримки, стимулів і натхнення.
Бруно Мішель, науковий співробітник IBM Research — Zurich
Bruno Michel
Bienvenue dans l'ère cognitive
La Tribune, 07.07.2016
Зреферував О.Р.
04.08.2016