Об ИИ без мифов. Путеводитель по истории Искусственного Интеллекта

Временный выход из положения совершенно случайно нашелся в виде Graphics Processing Units (GPU), эти созданные для работы с графикой компьютерных игр процессоры относятся к типу SIMD (Single Instruction, Multiple Data), они состоят из тысяч небольших ядер, на них проще воспроизвести нейросеть и специализированный компьютер будет обладать большей производительностью. Сегодня большая часть задач training решается на GPU. Для inference обученная сеть чаще всего переносится на CPU или GPU, а также на программируемых матрицах (Field Programmable Gate Array, FPGA).

По оценкам аналитиков до 95 % всей процессорной нагрузки, связанной с AI, приходится на inference, то есть на решение прикладных задач с использованием обученных нейросетей, сюда же входит Edge AI, так называют класс автономных систем, реализующих AI на оконечных устройствах. Как следствие, эта область является наиболее привлекательной для разработчиков новых процессорных архитектур. Преодолеть нынешнюю монополию GPU в задачах training если и удастся, то нескоро.

Есть несколько альтернативных разработок, часть из них попадает в категорию умных процессоров (Intelligence Processing Unit, IPU). Одну из них ведет компания GraphCore, пытающаяся создать аппаратными средствами графовую модель представления знаний. Компани Mythic стремится к объединению в памяти работы с цифровыми и аналоговыми данными. Значительное внимание привлекает к себе разработка компании Wave Computing, она дала своему процессору название DPU (Dataflow Processing Unit), из чего следует стремление революционизировать обработку потоковых данных.

О реальных перспективах AI

Как мы видим, реальные достижения не дают основания для избыточного оптимизма в оценке перспектив создания AI, сравнимого с человеческим или превосходящего его. До тех пор, пока компьютер остается программируемым устройством, он не сможет стать в полном смысле этого слова «умной машиной».

Поэтому какой бы изощренной ни была программа, полученная с использованием машинного обучения, она останется всего лишь программой, вложенной в нейросеть, и найти в ней даже признаки сильного AI принципиально невозможно.

Удивительно то, что среди ученых, и менее удивительно, что среди футурологов, все же сохраняются убеждения в возможности создания AI за счет роста производительности компьютеров, что ошибочно связывается ими с законом Мура.