Искусственный интеллект. Что стоит знать о наступающей эпохе разумных машин

До сих пор нам приходилось соглашаться на компромисс между производительностью и энергоэффективностью: компьютер может быть либо быстрым, либо маломощным, но не все сразу. Это означает не только потребность более мощных смартфонов в улучшенных батареях, но и то, что суперкомпьютеры сами станут источником энергии. Экзафлопс-машинам следующего поколения, способным выполнять 1018 операций в секунду, нужно будет потреблять до 100 МВт – это мощность небольшой электростанции. Итак, гонка компьютеров по достижению большего с меньшими затратами началась.

Один из способов – сократить время, которое компьютер тратит на выполнение кода. Чем меньше времени затрачено, тем меньше энергии потреблено. Программистам нужно найти способ получения желаемых результатов быстрее. Возьмем классическую задачу коммивояжера: найти кратчайший маршрут, проходящий через несколько городов. Известно, что решить данную задачу довольно трудно, учитывая тот факт, что количество маршрутов при увеличении количества городов возрастает в геометрической прогрессии. Палем утверждает, что зачастую программисты довольствуются маршрутом, который и наполовину не дотягивает до «лучшего», поскольку дальнейшее улучшение маршрута отнимает слишком много компьютерного времени. В последней версии этого метода предлагается с помощью машинного обучения получать приблизительный результат выполнения отдельных кусков кода. Тогда в процессе работы с программой этот результат будет использоваться каждый раз вместо фактического выполнения исходного фрагмента кода.

Но экономия энергии за счет урезания приложений совсем незначительна. Для настоящей экономии энергии потребуется изменить принципы работы оборудования. Компьютеры могут сэкономить огромное количество энергии, просто перестав эксплуатировать свои транзисторы на полную мощность. Однако в данном случае придется пожертвовать точностью. Команда Палема пытается создать компьютеры, которые смогут ошибаться в расчетах в допустимых пределах. Возьмите любой кажущийся вам хорошим алгоритм, и он решит ту же задачу иначе, поскольку обладает другой физической системой под капотом.

Включение/выключение

Стандартные компьютерные микросхемы используют кремниевые включения, которые называются «каналами». Они выступают в роли переключателя между включенным (1) и выключенным (0) состоянием. Переключение контролируется вентилем, который останавливает прохождение тока через канал до подачи напряжения. Затем вентиль открывается, как шлюз на дамбе, пропуская ток. Но эта технология комплементарных элементов «металл-оксид-полупроводник» (КМОП-структура) хорошо работает только в том случае, если имеет надежный пятивольтовый источник питания. Начните понижать напряжение, и канал потеряет стабильность – будет иногда переключаться, а иногда – нет.

В 2003 году Палем, перешедший в Технологический институт Джорджии в Атланте, понял, что грядут неприятности. Стало ясно, что способность электронной промышленности к удвоению количества транзисторов в микросхеме каждые 18–24 месяцев (тенденция к миниатюризации, известная как закон Мура) подходит к концу.

Миниатюризация приводила к ошибкам на уровне микросхем. Во многом это было связано с перегревом, радио- или перекрестными помехами между микросхемами с плотной компоновкой. Теперь на первый план вышла проблема потребления энергии. Что если бы можно было приспособить такую нестабильность системы для экономии энергии?

Ответ Палема заключался в попытке разработать вероятностную версию КМОП-структуры с намеренной нестабильностью. Команда Палема создала цифровые схемы, в которых старшие разряды, представляющие собой точные значения, получали пятивольтовое питание. Младшие разряды подпитывались от 1 вольта. Таким образом можно было исказить до половины битов, представляющих число.

Получалось, что разработанная Палемом версия сумматора – общей логической схемы, складывающей два числа, – не работала с обычной точностью. «Когда сумматор складывает два числа, он дает достаточно правильный, но не точный ответ, – говорит он. – Но с точки зрения использования энергии это – наиболее дешевое решение».

Неидеальный пиксель

Переложите эту модель на миллиарды транзисторов, и вы получите существенную экономию энергии. Хитрость заключается в том, чтобы выбрать приложения, для которых не особо важны младшие разряды. Например, цвет пикселя представляется большим диапазоном чисел. В одном эксперименте Палем с коллегами создали цифровой видеодекодер, который при преобразовании пиксельных данных в экранные цвета неточно интерпретировал младшие разряды.

Они обнаружили, что зрители заметили лишь небольшое ухудшение качества изображения. «Человеческий глаз многое усредняет, – поясняет Палем. – Подумайте о том, как мы воспринимаем иллюзии. Мозг выполняет колоссальную работу по достраиванию изображения».

Воодушевленные этим успехом, исследователи из Университета Райса переключились на другую сферу применения, затрагивающую органы чувств, – слуховые аппараты. Первые тесты показали, что неточная цифровая обработка в слуховом аппарате может вдвое снизить энергопотребление, но приводит к снижению разборчивости лишь на 5 %. Результаты показывают, что эти методы подходят для снижения энергопотребления смартфонов и персональных компьютеров, поскольку они представляют собой аудиовизуальные устройства. Многие сферы применения ИИ (например, распознавание изображений и переводы) также выиграют от использования данных методов.

Облачный атлас: улучшение климатических прогнозов

Тим Палмер, специалист по физике климата из Оксфордского университета, видит большой потенциал в том, чтобы дать компьютерам немного поблажек. Он считает, что компьютеры, основанные на идеях Палема, могут стать решением неразрешимой проблемы нашего времени: как повысить точность климатических прогнозов на будущее столетие, не дожидаясь появления новых суперкомпьютеров. «Важнейший вопрос в изменении климата отводится роли облаков, – говорит Палмер, – именно с точки зрения того, будут ли они усиливать или ослаблять последствия глобального потепления. Вы не сможете по-настоящему ответить на этот вопрос, пока не смоделируете облачную систему». А в настоящее время никто не знает, как это сделать.

Современным суперкомпьютерам пока что не хватает мощности. А их преемники, появление которых ожидается в ближайшее десятилетие, будут чересчур энергозатратными. «Если верить нашим расчетам, то мощность, необходимая для подпитки такой машины, составит порядка 100 МВт», – продолжает Палмер. Это в 5–10 раз больше, чем потребляют современные суперкомпьютеры. А учитывая тот факт, что такие компьютеры не будут одним лишь воздухом, использование подобных машин может оказаться чрезмерно дорогостоящим. Суперкомпьютеры расходуют так много энергии, потому что рассчитаны на вычисления с 64-битными числами. В принципе, это должно давать большую точность. Но климатические модели включают в себя миллионы переменных, моделирующих факторы сложного взаимодействия: ветер, конвекция, температура, давление воздуха, температура океана и соленость. В результате, по словам Палмера, получается слишком много данных, что приводит к потере мощности. По его мнению, необходимо, чтобы переменные отображались в строках данных с разной длиной, в зависимости от важности этих значений в модели.

Плюсы такой системы могут быть колоссальными. Современные климатические модели занимаются изучением атмосферы Земли, разбивая ее на районы площадью в 100 км в ширину и 1 км в высоту. Палмер полагает, что при неточных вычислениях Земная поверхность будет разделяться на кубы протяженностью в 1 км – этого размера вполне достаточно для моделирования отдельных облаков.

– Выполнение 20 неточных вычислений может оказаться информативнее 10 точных, – говорит Палмер. Это объясняется тем, что в 100-километровых масштабах моделирование является приближенным отражением реальности. Вычисления могут быть точными, а сама модель – нет. Пренебрежение точностью для получения более детальной модели в итоге даст большую достоверность.