Мой личный термин для обозначения неточной природы беспорядочного, нечеткого мира был одурманенный. Но затем, в 1980 году, я приобрел настольный компьютер Ohio Scientific и почувствовал быстрое и продолжительное облегчение. Все его операции были построены на основе двоичной арифметики, в которой 1 всегда была в точности 1, а 0 был настоящим 0, без каких-либо придирок. 1 существования и 0 небытия! Я влюбился в чистоту цифровых технологий и научился писать код, который на всю жизнь стал убежищем от туманной математики.
Конечно, цифровые значения по-прежнему приходилось хранить в подверженных ошибкам физических компонентах, но об этом позаботилась погрешность. В современном 5-вольтовом цифровом чипе 1,5 вольта или ниже будут представлять число 0, а 3,5 вольта или больше будут представлять число 1. Компоненты на хорошо спроектированной материнской плате останутся в этих пределах, поэтому не должно быть никаких недоразумений. .
Следовательно, когда Бернд Ульманн предсказал, что аналоговые компьютеры должны стать зомби-возвращением, я не просто отнесся скептически. Я нашел эту идею немного… тревожной.
Надеясь на Чтобы проверить реальность, я посоветовался с Лайлом Бикли, одним из основателей Музея компьютерной истории в Маунтин-Вью, Калифорния. Работая в течение многих лет в качестве свидетеля-эксперта в патентных исках, Бикли поддерживает энциклопедические знания обо всем, что было сделано и все еще делается в области обработки данных.
«У многих компаний Кремниевой долины есть секретные проекты по созданию аналоговых чипов, — сказал он мне.
Действительно? Но почему?
«Потому что они потребляют так мало энергии».
Бикли объяснил, что когда, скажем, системы искусственного интеллекта грубой силы извлекают миллионы слов из Интернета, этот процесс безумно энергозатратен. По его словам, человеческий мозг работает на небольшом количестве электричества, около 20 Вт. (Это то же самое, что лампочка.) «Но если мы попытаемся сделать то же самое с цифровыми компьютерами, это потребует мегаватт». Для такого рода приложений цифровые технологии «не сработают. Это не самый умный способ сделать это».
Бикли сказал, что нарушит конфиденциальность, если расскажет мне подробности, поэтому я отправился на поиски стартапов. Я быстро нашел компанию Mythic, расположенную в районе залива Сан-Франциско, которая утверждала, что продает «первый в отрасли аналоговый матричный процессор с искусственным интеллектом».
Майк Генри стал одним из основателей Mythic в Мичиганском университете в 2013 году. Он энергичный парень с аккуратной стрижкой и хорошо выглаженной рубашкой, как старый продавец IBM. Он расширил точку зрения Бикли, сославшись на мозгоподобную нейронную сеть, которая питает GPT-3. «У него 175 миллиардов синапсов», — сказал Генри, сравнивая элементы обработки со связями между нейронами в мозгу. «Поэтому каждый раз, когда вы запускаете эту модель для выполнения одной задачи, вам приходится загружать 175 миллиардов значений. Системы очень больших центров обработки данных едва успевают за ними».
Это потому, сказал Генри, что они цифровые. Современные системы искусственного интеллекта используют тип памяти, называемый статической оперативной памятью или SRAM, которая требует постоянного питания для хранения данных. Его схема должна оставаться включенной, даже когда он не выполняет задачу. Инженеры много сделали для повышения эффективности SRAM, но этому есть предел. «Уловки вроде понижения напряжения питания заканчиваются, — сказал Генри.
