Искусственный интеллект: аналоговые вычислители побеждают
Ежесуточно современный городской житель потребляет с пищей около 2 тыс. килокалорий — если не переедает и не страдает от голода — и расходует приблизительно столько же. В пересчёте на мощность это соответствует в среднем примерно 100 Вт, из которых не менее 20 Вт уходит на обеспечение функционирования мозга: во время активного бодрствования побольше, во сне поменьше.
Для сравнения: энергопотребление вполне современного серверного процессора (только ЦП, без учёта питания подсистемы памяти, внутренней шины данных и т. п.) вроде EPYC 7551P под предельной нагрузкой переваливает за 300 Вт. Но для того чтобы решать задачи, с которыми человеческий мозг без труда справляется едва ли не каждую секунду (скажем, уверенное распознавание образов в режиме реального времени), необходимы обширные дата-центры с десятками стоек, заполненных серверами с такими ЦП. Разница в энергоэффективности очевидна — и она не в пользу умных машин.
Концепция ИИ подразумевает создание аналога биологического мозга (источник: Pixabay)
Продвигаясь в развитии систем искусственного интеллекта (ИИ) на актуальной аппаратной базе, программисты, учёные и инженеры всё чаще замечают: привычные для нас вычислительные системы, в основе которых лежит архитектура фон Неймана, в принципе не способны достичь такой же, как у биологического мозга, энергоэффективности. Выходов из этого тупика может быть несколько, включая чрезвычайно перспективные квантовые компьютеры — разработка которых, впрочем, сама по себе сталкивается с целым рядом сложностей.
Гораздо более достижимой представляется цель построения ИИ на базе — точнее, с активным использованием — аналоговых вычислителей.
Аналоги есть
Не только люди, но и животные, располагающие сколько-нибудь развитой нервной системой, способны проводить параллели между формально не связанными между собой событиями — именно этот феномен известен со времён Павлова как условный рефлекс. У какого-нибудь червя или моллюска нейробиологи успешно формируют, а затем исследуют поведенческие стереотипы — проявления того, как животное по аналогии, типовым образом реагирует на уже пережитую ранее ситуацию.
Бизон убит на рисунке — будет убит и на охоте (наскальная живопись из пещеры Альтамира; источник: Pixabay)
Люди сплошь и рядом используют аналогии в ходе постижения объективной реальности — взять хотя бы символические изображения охоты, зафиксированные ещё в наскальных росписях. На основании изучения современных племён, не затронутых влиянием цивилизации (вот — опять аналогия!), антропологи утверждают, что древние предки изображали многие сцены охоты не постфактум, а как раз непосредственно перед тем, как отправиться за добычей. Полагая, что пронзённому нарисованным копьём нарисованному же оленю будет соответствовать не менее удачный охотничий трофей в реальности.
Более сложные способы формирования искусственных аналогий реальным событиям относятся к последним столетиям до нашей эры, когда в древнегреческих полисах начали появляться первые известные нам аналоговые компьютеры. Единственный дошедший до наших дней представитель этого класса устройств, антикитерский механизм, датирован II в. до н. э. Но в античных текстах упоминания о подобных системах шестерён встречаются и в более ранние времена.
Наиболее крупный из сохранившихся фрагментов антикитерского механизма: диаметр главной шестерни — около 13 см (источник: Wikimedia Commons)
Не подскажете, который сейчас сарос?
На рубеже XIX и XX веков у острова Антикитера в Эгейском море были обнаружены остатки древнеримского корабля, затонувшего две с лишним тысячи лет назад. Судно перевозило (вероятнее всего, для демонстрации в ходе триумфа Цезаря по случаю взятия о. Родос) обширную коллекцию предметов искусства и прочих редкостей: греческие водолазы подняли на поверхность несколько мраморных и бронзовых статуй, остатки роскошной мебели, керамические и стеклянные изделия, монеты.
Реконструкция (Tony Freeth et al., 2021) главного циферблата антикитерского механизма: бронзовый купол в центре — Земля, ближний к ней чёрный шарик — Луна, далее зодиакальное кольцо, Солнце и планеты (источник: Nature)
Неудивительно, что сотрудники Археологического музея Афин, куда были перемещены находки, в первую очередь занялись восстановлением наиболее броских и привлекательных артефактов, — не обращая особого внимания на добытые вместе с теми со дна невнятные бронзовые обломки, сильно корродированные и обильно покрытые морскими отложениями. Лишь пару лет спустя археолог Валериос Стаис заметил, что в одном из таких обломков под известковыми наслоениями явно просматривается крупное, около 13 см в диаметре, бронзовое колесо со многими десятками зубцов. Более детальный осмотр артефакта выявил и другие элементы конструкции, напоминающей часовой механизм.
Учёный предположил, что сделанная у Антикитеры находка являет собой самый ранний из обнаруженных пример механического устройства для предсказания движений небесных тел, — но тут же был поднят на смех своими более скептическими коллегами. Маститые археологи авторитетно заявляли, что необходимые для производства столь тонких работ технологии не были доступны в античное время и что, скорее всего, здесь имеет место прохронизм — разновидность анахронизма, когда некое явление датируется более ранним временем, чем то, когда оно на деле произошло. Мол, над местом древнего кораблекрушения с борта проходящего мимо судна уронили более или менее современный морской хронометр — всего-то.
Кадр из видео, демонстрирующего в движении реконструированную (Tony Freeth et al., 2021) модель антикитерского механизма (источник: Nature)
Авторитет недоверчивых светил решился подвергнуть сомнению — лишь полвека спустя — британский историк Дерек Дж. де Солла Прайс. Ещё более двадцати лет ушло у учёного на то, чтобы в сотрудничестве со специалистами по ядерной физике скрупулёзно рентгенографировать во всевозможных проекциях 82 сохранившихся фрагмента неведомого устройства из антикитерского клада. Венцом их трудов стала первая публикация об античном аналоговом компьютере — механизме для предвычисления сароса и движений планет.
Саросом астрономы называют период длиной чуть более 18 лет, за который в системе Солнце — Земля — Луна повторяется взаимное расположение её непрерывно движущихся элементов. Для наземного наблюдателя это проявляется в том, что ровно через сарос в данной местности воспроизводится в прежнем порядке, с теми же интервалами, что и прежде, полный цикл затмений: 41 солнечное (из которых около 10 могут быть полными) и 29 лунных.
Солнечные затмения — одни из самых завораживающих и грозных небесных явлений, и предсказывать их наступление люди научились задолго до нашей эры (источник: Pexels)
Закономерность эта стала известна ещё древним вавилонянам, и именно она была воплощена в главных зубчатых колёсах антикитерского механизма. Строго говоря, сарос (как и астрономический год) составляет нецелое число суток, а именно 6585 и ⅓. Поэтому ради удобства древние астрономы предпочитали рассчитывать экселигмос — период, равный трём саросам. В начале 2000-х исследователи показали, что именно экселигмос и воспроизводился 37 главными колёсами антикитекрского механизма.
Позднее учёные стали утверждать, что 82 обнаруженные на дне детали представляют собой лишь около трети от общего числа элементов исходного механизма — и что тот, помимо предсказания солнечных и лунных затмений в определённой точке земной поверхности (скорее всего, именно на Родосе), позволял воспроизводить перемещения по небесной сфере всех пяти известных древним планет: Меркурия, Венеры, Марса, Юпитера и Сатурна.
Реконструкция (Tony Freeth et al., 2021) общего вида антикитерского механизма: на передней панели — циферблат, отображающий движения Солнца и планет; на задней — календари лунно-солнечных циклов для предсказания затмений (источник: Nature)
Интересно, что идеологическими наследниками, пусть не прямыми, антикитерского механизма можно считать активно применявшиеся в XX веке приборы управления артиллерийским зенитным огнём (ПУАЗО) — электромеханические вычислители, дающие возможность предсказать положение движущейся цели в пространстве, пока наводчик удерживает её в перекрестье визира, и соответствующим образом нацелить зенитное орудие.
Заливайте смелее, товарищ!
Чуть ближе к настоящему моменту, в 1936 г., советский инженер Владимир Лукьянов создал гидравлический интегратор — первую в мире вычислительную машину для решения уравнений в частных производных. Сделал он это вовсе не из любви к чистой науке: гигантские стройки первых пятилеток требовали возведения огромных и долговечных конструкций из железобетона — что диктовало необходимость с высокой надёжностью прогнозировать их прочностные характеристики.
Венец эволюции советских аналоговых компьютеров: трёхмерный (экспериментальный) интегратор Лукьянова (источник: «Наука и жизнь»)
Лукьянов высказал предположение о том, что появление трещин в бетоне в первую очередь связано не с происками врагов социалистического отечества или с нерадивостью рабочих, а с особенностями распространения тепла в бетонной кладке. А вот уже характер тепловых переходов внутри бетонного блока может зависеть и от температурного режима (день — ночь, время года, влажность, сила и скорость ветра и т. п.), и от качества и состава смеси, и от технологии исполнения работ.
Теоретически выписать уравнения для всех этих зависимостей возможно, но они — дифференциальные, в частных производных — выходят достаточно сложными для прямого аналитического решения (тем более в условиях отсутствия под рукой цифровых ЭВМ). Лукьянов обратился к трудам предшественников: ранее уже была доказана возможность замены одного физического процесса другим в ходе моделирования по аналогии, если описывающие их системы уравнений тождественны. Инженер увидел прямое соответствие между закономерностями распространения тепла в заведомо неоднородном бетонном блоке — и физическими процессами движения воды по сложной системе взаимосвязанных трубок с изменяемыми гидравлическими сопротивлениями.
Серийный гидроинтегратор ИГ-3 (Завод счётно-аналитических машин, г. Рязань, 1955 г.) — аналоговый компьютер для решения дифференциальных уравнений (источник: Политехнический музей, Москва)
Предложенный Лукьяновым метод гидравлических аналогий свёл чрезвычайно непростую с математической точки зрения задачу к необходимости построения системы сосудов, соединённых трубками различных диаметров, и последующим наблюдениям за тем, как по этой системе проходит ламинарный поток воды. Понять, как именно это реализуется, поможет рассмотрение самого простого случая — одномерного рассеяния тепла в плотной стенке, одна из сторон которой равномерно нагрета.
Стенка разбивается на слои (допустим, три: наружный, средний и внутренний), каждый из которых моделируется трубкой с налитой в неё жидкостью и запирающим вентилем снизу: чем выше столб жидкости, тем выше температура (точнее, количество тепловой энергии в данном слое). Если слои моделируемой по аналогии стенки имеют различную теплоёмкость — допустим, облицовка, утеплитель, несущая стена — подбираются трубки с соответствующим соотношением диаметров. Ширина выходного канала каждой трубки (строго говоря, его полное гидравлическое сопротивление) соответствует термическому сопротивлению данного слоя.
Принципиальная схема гидравлического интегратора Лукьянова для решения одномерной задачи о рассеянии тепла в стенке, представленной тремя слоями (источник: оригинальная публикация 1934 г.)
После того как исходные условия заданы (сосуды соединены должным образом трубками с корректными гидравлическими сопротивлениями и заполнены требуемыми объёмами воды), достаточно открыть одновременно все краны — и просто наблюдать за тем, как быстро и где именно меняются уровни жидкости. В любой момент краны можно перекрыть, чтобы изучить ситуацию на определённом этапе. Для объективной фиксации результатов к конструкции позже были добавлены барабанные самописцы, а в 1941 г. Лукьянов предложил и двумерный гидравлический интегратор, состоящий из отдельных секций.
Цифра бьёт аналог, аналог бьёт цифру
Инженерная находка, действующая по аналогии, оказалась настолько удачной, что цифровые универсальные ЭВМ смогли составить конкуренцию серийным гидравлическим аналоговым вычислителям в области решения дифференциальных уравнений в частных производных не ранее чем в начале 1980-х.
Поскольку законы изменения функций многих переменных во множестве областей описываются уравнениями, тождественными гидродинамическим, вычислители на базе гидравлических элементов стали появляться по всему миру — достаточно вспомнить новозеландский MONIAC, применявшийся для моделирования экономических процессов на страновых рынках. Да, всё верно: целый ряд моделей важнейших макроэкономических процессов строится с использованием дифференциальных уравнений в частных производных.
Гидравлический компьютер MONIAC в лондонском Музее науки (источник: Wikimedia Commons)
Сегодня вычислительная мощь компьютеров фон-неймановской архитектуры на много порядков превосходит возможности тех ЭВМ почти полувековой давности — однако и задачи им приходится решать принципиально иные. А именно те, на которых за миллиарды лет эволюции специализировались биологические нейронные структуры: распознавание образов, операции в рамках нечёткой логики, принятие критически важных решений на основе неполных данных.
Попытки создать прямые искусственные аналоги биологических «думательных» структур пока далеки от реального воплощения. Логичным представляется смоделировать особенности работы живых нейронов в оперативной памяти фон неймановских систем, и это уже с успехом делается. Но главным препятствием здесь становится уже упомянутая в самом начале чрезмерно высокая энергоёмкость вычислений, производимых классическими полупроводниковыми устройствами.
Современные цифровые ЭВМ не оптимальны для решения задач ИИ (источник: Pixabay)
И вот как раз для повышения энергоэффективности цифровых машин, занятых моделированием работы нейронов, предлагается применять аналоговые вычислители. Но теперь это будут — и уже есть — не механические (как антикитерский механизм) либо гидравлические (как интегратор Лукьянова) агрегаты, а устройства, полагающиеся, как и привычные всем процессоры в ПК или смартфонах, на полупроводниковую память. Вот только на полупостоянную, энергонезависимую, — а не на оперативную, информация из которой исчезает почти мгновенно после отключения питающего напряжения.
