Физики утверждают, что будущее вычислений заключается в использовании сложного физического поведения Вселенной.
Вот один из таких примеров. Внутри ящика со звукоизоляцией находится, наверное, одна из худших во всем мире нейронных сетей. Когда ей представляют изображение числа 6, она останавливается на мгновение и определяет цифру — 0. Руководитель разработки этой сети — физик-инженер из Корнельского университета Питер МакМахон с робкой улыбкой защищает ее. Он указывает, что написанное от руки число выглядит неаккуратно.
Эта нейронная сеть — новаторская, несмотря на неутешительную производительность. Мы привыкли к тому, что нейросети работают в цифровом мире нулей и единиц, а это устройство работает на звуке. Исследователи переворачивают ящик — и обнаруживают не компьютерный чип, а микрофон с наклоном к титановой пластине, которая прикручена к динамику. Когда показывают изображение цифры, пиксели преобразуются в звук, и, когда динамик трясет пластину, лаборатория наполняется слабым дребезжанием. Чтение выполняет не ПО на кремниевом чипе, а металлические реверберации. Даже самим разработчикам устройства не верится, что оно часто работает с успехом.
МакМахон и группа его единомышленников отстаивают неортодоксальный подход. Они хотят заставить Вселенную считать за нас. Многие физические системы естественным образом выполняют некоторые вычисления эффективнее или быстрее компьютеров. Например, когда инженеры проектируют самолет, они могут оцифровывать чертежи и часами работать на суперкомпьютере, моделировать, скажем, процесс обтекания крыльев воздухом. Или поместить машину в аэродинамическую трубу и посмотреть, полетит ли она. Сама же аэродинамическая труба мгновенно «рассчитает» взаимодействие крыльев с воздухом.
Недавно стали известно, что физические системы, такие как волны света, сети сверхпроводников и ветвящиеся потоки электронов, способны к обучению. На это и делает ставку МакМахон с коллегами, по сути, заново изобретая не только аппаратное обеспечение, но и всю вычислительную парадигму.
И в этом есть резон. Как считает МакМахон, большие цифровые нейросети выполняют слишком много математических операций — более полутриллиона чисел. Вселенная же постоянно выполняет задачи далеко за пределами возможностей самых мощных компьютеров. В комнате могут перемещаться триллионы триллионов молекул воздуха — это невозможное для компьютера количество движущихся частей. Он не отследит столкновения в полноценной симуляции, а ведь у самого воздуха нет проблем с тем, как себя вести.
Иначе говоря, инженеры хотят построить физические системы, естественным образом реализующие оба необходимых для ИИ процесса: 1) «мышление», связанное, например, с классификацией изображений; 2) «обучение», необходимое для правильной классификации изображений.
