Значит, узким местом, мешающим созданию компьютерного разума, является трудоемкость ручного программирования или, в более общем случае, процесса передачи компьютерам знаний. Как только этот процесс будет автоматизирован, путь к искусственному интеллекту окажется свободен. Компьютерные мощности для него уже готовы. Вот почему сегодня фокус исследований в сфере ИИ сосредоточен в области машинного обучения – автоматизации процесса создания компьютерных программ. Современные искусственные нейросети могут содержать сотни миллиардов настроечных параметров
[47], то есть имеют сложность, в сотни раз превышающую Windows, притом что настройка всех этих параметров происходит автоматически, без участия человека – путем обучения на примерах. И, что самое важное, на много порядков быстрее и дешевле!
Почему же тогда машинное обучение не использовалось раньше? Ведь зародилось оно еще в конце 1950-х годов. Краткий ответ, как водится, прост: машинное обучение требует больших вычислительных мощностей, которые стали доступны лишь недавно. Более развернутый ответ, который займет оставшуюся часть этой главы, требует анализа движущих сил развития компьютерной техники: какие сегменты платежеспособного спроса она обслуживала, какие задачи помогала решать на разных этапах своего развития? Иначе говоря, на чьи деньги развивались компьютеры все 75 лет своего существования? Как они постепенно все глубже проникали в ткань современной экономики?
Гиперболическое распределение богатства
Здесь будет уместно познакомиться с еще одним законом – гиперболическим распределением богатства в человеческом обществе. Как было замечено с незапамятных времен, «деньги текут к деньгам» и социально-экономическое неравенство постоянно возрастает. Оказывается, это является следствием универсального гиперболического закона распределения любых ресурсов в так называемых ветвящихся процессах размножения и гибели
[48]. Примером ветвящихся процессов служат коммерческие фирмы, которые могут разоряться и поглощать друг друга в ходе конкурентной борьбы.
Нам, в частности, потребуется гиперболическое распределение компаний по их размерам, причем неважно, чем измерять эти размеры – денежной выручкой или количеством сотрудников. Для американского рынка этот закон проиллюстрирован рис. 12.
Такая же гиперболическая зависимость справедлива и для распределения компаний по выручке: фирм с выручкой от $10 млн в 10 раз меньше, чем с выручкой от $1 млн. Как следствие, общая выручка компаний от $100 000 до $1 млн равна выручке компаний от $1 млн до $10 млн и т. д. вплоть до самых крупных компаний с выручкой более $100 млрд. Каждый из этих сегментов – от миллионов индивидуальных предпринимателей до нескольких богатейших людей планеты – сосредоточивает в себе одинаковую долю общественного богатства. Таким образом, степень неравенства между обычными и самыми богатыми людьми (например, соотношение их доходов) пропорциональна численности населения Земли и, следовательно, постоянно возрастает.
Нас, однако, здесь будет интересовать не этот факт, а скорость расширения устроенного таким образом рынка по мере удешевления любой продукции, в частности компьютеров. Если первые компьютеры были запредельно дороги и их могли позволить себе лишь национальные исследовательские центры, то по мере удешевления они стали проникать во все перечисленные выше сегменты рынка. При этом, как мы увидим, объем рынка компьютеров, несмотря на постоянное падение цен, все время возрастал, что служило стимулом к их дальнейшему удешевлению. Возникает знакомая нам положительная обратная связь. В итоге, как легко убедиться, рынок компьютеров растет экспоненциально.
Действительно, если компьютеры стоимостью $1 млн могли позволить себе лишь фирмы с выручкой выше $10 млн, то удешевление компьютеров на порядок «распечатывает» для них совершенно новый сегмент рынка – фирмы с выручкой выше $1 млн, которых в 10 раз больше. Конечно, из-за удешевления продукции компании-покупатели нового сегмента потратят в итоге те же деньги, что и покупатели старой техники из более дорогого сегмента. Но и эти последние тоже закупят новое поколение компьютеров – для решения нового круга задач своими сотрудниками. Если принять, что на закупку новой вычислительной техники все потребители потратят одинаковую сумму в пересчете на одного сотрудника, то общая сумма закупок при освоении каждого нового сегмента рынка увеличится примерно вдвое, поскольку новые покупатели не заменяют, а расширяют круг старых.
Так, мини-компьютеры DEC не заменяли мейнфреймы IBM, просто их покупали уже не топ-менеджеры для корпораций, а руководители подразделений для своих нужд, увеличивая долю затрат на компьютеры в бюджете компаний. И это касается не только корпоративного, но и потребительского рынка. Ноутбуки не убили персональные компьютеры, а смартфоны не убили ноутбуки. У каждого из нас можно обнаружить компьютеры разных поколений, дополняющие, а не исключающие друг друга: настольный компьютер и ноутбук, смартфон и планшет, не считая встроенной бытовой и автоэлектроники. И каждый из них используется для решения своего круга задач.
Таким образом, каждое снижение цен на порядок означает более чем двукратный рост сектора ИКТ
[49]. Поскольку стоимость вычислений каждые 10 лет снижалась на два порядка
[50] (см. рис. 13), все 6 корпоративных сегментов рынка были освоены за 30 лет, и в 1980-х годах началось покорение потребительского рынка – настала эра персональных компьютеров (PC). При этом разнообразие цифровых продуктов продолжает увеличиваться, и их продажи по-прежнему растут по экспоненте – за 70 лет в 214= 16 000 раз: с начальных $300 млн в 1950 году до нынешних $4,8 трлн, превратив ИКТ в один из крупнейших секторов экономики
[51].
