Новые технологии – новая реальность
Мне с детства запомнился старый советский фильм «Каин XVIII», снятый по пьесе Шварца и по следам потрясшего весь мир Карибского кризиса. Тогда мы жили на авиабазе стратегической авиации в Энгельсе, где служил отец. Помню, как его подняли ночью по тревоге, как он забежал домой и шептался с матерью, что бомбардировщики стоят на старте с экипажами и ядерными бомбами на борту. Слава Богу, пронесло. А фильм мне запомнился тем, что в нем главным героем был «атомный комар». Этого комара прихлопнул на своей лысине брат короля, и от его замка осталась только огромная воронка. Другого комара ловили весь фильм, мне было смешно.
Все видели по ТВ вражеский дрон над Кремлем. Чем не комар? Небольшой, летает, жужжит и очень вредный. Только не ядерный. Но подвесить к дрону ядерный заряд, весом со снаряд, вполне возможно. Так что «мечты сбываются». Сочинили сказку с атомным комаром, и вот пожалуйста – «примите и распишитесь». А причиной, «всего то» новый тип аккумуляторов, более ёмких и легких, плюс системы управления на основе современной микроэлектроники. Как результат, революция во многих областях техники, но прежде всего в военной, как самой критичной для жизни человечества.
Дроны, на сегодняшний день, лучшее оружие по соотношению цена/эффективность. Война, это сражение экономик, поэтому цена очень даже важна. Новый опыт войны показал новый тренд в создании высокоточного, эффективного и недорого оружия. Есть разные дроны: мелкие, средние, тяжелые, рой мелких вообще можно упаковать в любой носитель и доставить по адресу. Не успев ещё переварить дроновою революцию, мы уже вступаем в следующую эру развития информационных технологий, вооружения и методов ведения войны, способную перевернуть нашу жизнь.
В плане оружия, это автономные дроны, управляемые искусственным интеллектом (ИИ). Будущая война — война дронов, в которой важно время оценки ситуации и принятия решения – кто первый выстрелит, тот и победит. Для человека это секунды. Для компьютера доли секунды. При переходе на лучевое оружие, нужны миллисекунды или даже микросекунды. Использование ИИ тут без альтернативы. Но что это такое, этот самый ИИ, из публикаций в прессе и интернете понять очень сложно. Даже среди специалистов нет единого мнения. Я, в своё время, вплотную занимался этой темой в интересах ВПК. Поэтому попробую в меру способностей объяснить суть проблемы.
Две технологии ИИ
Оставим пока в стороне всякие научные и философские определения ИИ. Главное, что в мире существуют только две известные нам, кардинально отличающиеся друг от друга, технологии для реализации интеллектуальных систем, искусственных или природных. Первая, это компьютерная техника, созданная человеком, вторая, мозг живых существ, созданный природой. Компьютерные системы включают «железо», из микроэлектронных элементов, и программное обеспечение, закодированное в состоянии элементов памяти. Мозг состоит из нервных клеток — нейронов и соединительных элементов — синапсов. Основная информация закодирована в структуре соединения этих элементов и их состояния.
Основные свойства компьютерных систем:
- состоят из электронных компонентов, размещенных на плоской плате
- Число соединений каждого элемента чипа — 3
- управляются электрическими сигналами, по проводящим соединениям
- информация передается в виде цифр в двоичном коде
- обработка сигналов последовательная от элемента к элементу
- число базовых элементов на чипе процессора ~ 10 млрд
- плотность элементов в пересчете на объём платы ~100 тыс/мм3
- тактовая частота процессора 2-3 ГГц
- Параллельность обработки 4-10 потоков
- Элементы используют операции Булевой логики: «И», «Или» и «Не».
Отличительные свойства нейронных систем:
- Состоят в основном из клеток нейронов в трехмерной структуре,
- Размер нейрона от 3 до 30 микрон
- Мозг человека содержит до 100 млрд нейронов
- сигналы передаются через синапсы – активные межнейронные соединения, близкие по значению транзисторам чипа
- в мозгу человека до 500 триллионов синапсов
- плотность синапсов в коре головного мозга около 1 млрд на мм3
- Число синапсов в коре до 10000 на нейрон
- Параллельность обработки информации можно оценить как число одновременно задействованных нейронов (несколько миллиардов) умноженному на среднее число синапсов нейрона, то есть триллионы параллельных каналов.
- Упрощенно — элементы (нейроны) суммируют сигналы, приходящие через все синапсы и срабатывают, если эта сумма превышает порог (пороговая логика).
Более образно, без технических характеристик. В микроэлектронике обрабатываемая информация последовательно проходит через очень узкий информационный канал, пропускающий одновременно всего несколько байт информации, но с большой скоростью. В мозгу, туча информации передается одновременно с обработкой по триллионам межнейронных связей. В результате, если оценивать максимально возможную производительность этих двух информационных технологий для решения сложных задач, то нейронные системы в миллионы раз производительней.
Нейронные сети
В последние годы получил распространение термин «нейронные сети» (НС), с которым связывают успехи в создании искусственного интеллекта. Под нейронной сетью (НС) понимается гибридная система, использующая в качестве аппаратной базы компьютер, а способ обработки информации, заимствованный у мозга.
Подобные исследования проводились ещё в 50-х годах прошлого века. Исследователи уловили основную идею НС, но практическая реализация, хотя и работала, но плохо. Сейчас понятно, что возможностей используемой тогда аппаратной базы по числу нейронов и их связей было совершенно недостаточно для .моделирования НС. Неправильным было и представление, что изначально, до обучения, структура мозга совершенно неупорядочена. Сейчас возможности компьютерной техники, в том числе с применением специализированных нейрочипов, позволяют создавать многоэлементные, многосвязные и многослойные НС, способные обучаться с помощью больших массивов данных и эффективно с ними работать.
В основе работы НС лежит концепция коннекционизма, согласно которой межнейронные связи коры головного мозга создают модель окружающего мира, способную к обучению и определяющую разум человека. Девиз радикального конвекционизма: «Связи-всё! Элементы-ничто!». Реальный мир моделируется в коре через ассоциативно связанные понятия, По вольной образной трактовке, в структуре мозга, понятиям соответствуют отдельные нейроны, а ассоциативным связям между этими понятиями типа «пожар-огонь», межнейронные соединения – синапсы. На самом деле, фактически, информация может быть «размазана» по всей нейронной сети, но сути это не меняет.
При виде пожара, мозг посылает сигналы возбуждения и торможения на нейроны, связанные с этими понятием и через них по связям дальше. Волна возбуждения распространяется через синапсы почти по всему мозгу, захватывая ваши знания ассоциирующиеся с этой темой. Волны могут циклически повторяться, с учетом предыдущих результатов, могут быть прямыми, обратными и т.п. Всего в процессе, почти одновременно, участвуют миллиарды нейронов и триллионы синапсов. В результате выделяются центры сети, связанные с принятием решения и действием.
Несмотря на взрывной характер успешного применения нейронных сетей в последние годы, многие специалисты связывают искусственный интеллект с компьютерными цифровыми технологиями и никак иначе. Во многом это объясняется недостаточно прозрачной работой нейронных сетей в сравнении с компьютерными программами. Так было всегда при появлении принципиально новых технологий. Просто мы дошли ещё до одного важного принципа устройства мира. Нейронные сети в информатике, как квантовая механика в физике, очень непривычно, но это так есть, а «понять, значит привыкнуть».
Может слишком громко сказано, но великой тайны разума больше не существует. Принцип понятен, всё остальное дело техники. Появление нейронных сетей можно сравнить только с изобретением колеса, изменившего ход истории.
Аппаратная база для нейронной сети
Можно ли построить нейронную сеть, только на основе быстродействующих электронных элементов? Получить систему с функциональностью человеческого мозга, но в миллионы раз более производительную. А ещё, с неограниченными перспективами расширения своих возможностей, так как мозг ограничен даже размерами черепной коробки.
В принципе, создать новую техническую базу можно. Основная трудность в физическом моделировании трехмерной структуры немыслимого для современной техники количества межнейронных связей. Предлагались различные варианты: послойное выращивание трехмерных чипов, использование световых лучей в оптонейронных модулях, выращивание гибридных бионических структур.
Более реальна реализация связи между электронными эквивалентами отдельных нейронов на основе проверенной технологии беспроводной сети типа знакомой всем WIFI. Здесь свои сложности, но принципиально возможно связать любой элемент сети со всеми другими.
Новое направление развития информационных технологий – квантовые компьютеры, использующие процессоры на принципиально другой основе. Но интерфейс ввода – вывода данных, например, у них обычный, двоичный и последовательный. Ничего общего с работой мозга это не имеет. Поэтому они хоть и квантовые, но компьютеры. Возможно, на их основе можно будет создавать искусственные нейронные сети, более быстродействующие, чем на обычных компьютерах. Исследования в этом направлении ведутся.
Системы управления
Создать искусственные нейронные сети, близкие по возможностям к человеческому мозгу, на данном этапе развития технологий, задача невыполнимая. Но есть другие задачи, рангом пониже, но полезностью повыше. Очень давно я написал научный отчет и обзор о перспективах использования нейроподобных устройств в системах управления вооружением. За базу взял не человеческий мозг, а мозг, точнее нервную систему комара. Его возможностей, вполне достаточно для боевого робота, типа автономного дрона.
Малые нейронные системы: комара, муравья, тли, блохи, мошки, по современным данным, содержат 100 — 200 тысяч нейронов, что в миллион раз меньше, чем в мозгу человека. Притом это не компактный мозг, а распределенная по всему телу нервная система, содержащая ряд нервных узлов, выполняющих роль мозга. В сечении такого узла содержится порядка тысячи нейронов (по моей очень грубой оценке) и всего несколько десятков по диаметру и длине (это для образности). При таких размерах, связи между нейронами намного короче, а их структура неизмеримо проще, чем в настоящем мозгу.
Несмотря на сравнительную простоту, малые нейронные системы обеспечивают их хозяевам автономное и целесообразное поведение в условиях непрерывно меняющейся ситуации. Обеспечивают анализ сенсорной информации, управление сложным двигательным аппаратом, выполнение программ поиска пищи, охоты, продолжения рода, защиты от врагов и т.д. Современные цифровые системы управления даже на основе суперкомпьютеров, не в состоянии обеспечить подобные возможности.
Технически и программно НС малой размерности до 200 000 нейронов можно реализовать даже на основе существующей цифровой техники. При массовом производстве, малые дроны с такими «мозгами», будут стоить не более смартфона, и могут стать силой, решающей судьбу любых войн и конфликтов. За миллиард долларов можно наштамповать миллион таких «птичек, рыбок, или мышек». Уже сейчас на фронте от дронов трудно спрятаться. Что будет, когда им на смену придут их нейросетевые потомки, даже сложно представить.
Но не всё так просто. Есть значительное различие между большими НС (мозгами), и нейросетями насекомых. Мозг пластичен, способен к обучению и ассоциативному мышлению. Большинство его программ управления настраивается в процессе обучения, когда ребёнок растёт и познает мир. Для этого и предназначена основная часть мозга. В нервной системе насекомых тоже есть функциональные зоны, отвечающие за обучение, хотя бы на уровне простейших рефлексов. Но они занимают всего несколько процентов от общего объёма и роль этих зон не самая важная.
Начальная структура малых нейронных систем жёстко задана генетически. Можно сказать, что природа собирает их строго по чертежам. Эволюция таких систем осуществлялась за счет случайных мутаций. Но за миллионы лет природа создала отточенные и совершенные в своей простоте системы управления, приспособленные к борьбе за выживание. Если взять всякую мелкую сволочь, населяющую Землю, и противопоставить её человечеству, то ещё неизвестно, кто кого съест. Получить нейросетевые системы управления «на ура», за счет самообучения, не получится.
Очевидно, придется скрупулезно изучать конструкторские решения этих микро НС, создавать новые языки программирования, испытательные полигоны на основе компьютеров, новую элементную базу и много чего ещё. Придется создавать совершенно новые, сложнейшие операционные системы и приложения, работающие на других принципах и сочетающие удачные системные решения с обучаемыми или уже обученными «интеллектуальными» нейросетевыми модулями. Создание нейросетевых систем управления на основе ИИ, это работа для армии нейропрограммистов на много лет вперед.
А оно нам нужно?
Я думаю, не нужно, потому что опасно. Умственные и физические возможности человека за последние тысячи лет практически не изменились, скорее уменьшились, из-за облегчения условий выживания. Поэтому, неизбежно есть предел достижениям науки, которые человечество может безболезненно переварить. Хватит ли у человечества коллективного разума, чтобы не переступить опасный порог. Ядерное оружие вплотную подошло к нему, а искусственный интеллект, похоже, уже за ним, как запретный плод.
С другой стороны, развивать искусственный интеллект, скорее всего, придется. Мы вступаем в очередную гонку экономик и вооружений в новой области науки и техники, с непредсказуемыми последствиями. Лидерство на этом направлении, автоматически выводит любую развитую страну в число сверхдержав, а отставание обрекает на прозябание и даже гибель, в случае войны.
Валерий Захарченко