Технологии против человека. Герд Леонгард

чипа), которую можно приобрести за 1000 долларов, увеличивается вдвое каждые 18–24 месяца.

      Экспоненциальный темп роста сейчас наблюдается в таких сферах, как глубокое обучение[9], генетика, материаловедение, производство. Время, необходимое для экспоненциального удвоения, во многих сферах уменьшается, и это создает потенциал для коренных перемен во всех сферах деятельности на планете. На языке терминов это можно выразить так: мы прошли тот этап на кривой, когда было сложно заметить, чтобы хоть что-то изменялось, т. е. мы больше не двигаемся маленькими шагами от 0,01 до 0,02 или от 0,04 до 0,08.

      В то же время мы, к счастью, еще не достигли той стадии, когда подобные удвоения настолько велики, что могут создать чрезмерную нагрузку для нашего понимания и лишить нас способности действовать. Если рассматривать происходящее в перспективе, то (говоря условно) в большинстве сфер мы сейчас находимся на относительном уровне производительности около четырех, но уже следующий шаг приведет нас к восьми, а не к линейному увеличению до пяти! Именно сейчас экспоненциальный рост приобретает особое значение, и под воздействием новых технологий радикальным изменениям подвергаются все сферы жизни общества: от энергетики, транспорта, медиа и коммуникаций до медицины, здравоохранения и пищевой промышленности.

      Обратите внимание на последние изменения в автомобильной индустрии: за последние семь лет мы прошли путь от электромобилей с диапазоном менее чем 50 миль (80 км) до последней модели Tesla и BMW i8, на которых можно проехать 300 миль (483 км) без подзарядки^1,2. В Нью-Йорке тем временем уже насчитывается больше заправочных станций для электромобилей, чем обычных топливных заправок³. Практически каждый месяц новые открытия позволяют увеличивать производительность электробатарей, чья низкая эффективность раньше была главным препятствием для массового перехода на электромобили. Скоро мы сможем заряжать наши электромобили раз в неделю, затем раз в месяц и в конце концов только раз в год – и тогда уже лишь немногие захотят ездить на роскошных машинах со старым добрым бензиновым двигателем!

      Подумайте также о том, как резко снизилась стоимость секвенирования генома[10]. В 2008 году она составляла десять миллионов долларов, а сейчас опустилась до восьмисот долларов⁴. Только представьте, что может случиться, когда суперкомпьютеры, чья мощность вырастет экспоненциально, станут доступны для всех медицинских учреждений и лабораторий: цена секвенирования генома человека может упасть до пятидесяти долларов⁵.

      А теперь представьте себе следующее: данные геномов двух миллиардов людей загружают в надежное облачное хранилище (желательно, конечно, сохраняя анонимность) и используют для исследований, осуществляемых по большей части искусственным интеллектом (ИИ), работающим на базе тех же суперкомпьютеров.

      Возможности, открывающиеся для научных изысканий, в таком случае превзойдут все наши самые смелые ожидания, но в то же время

9

Глубокое обучение – это тип машинного обучения, при котором компьютеры формируют масштабные искусственные нейронные сети, по своим свойствам сходные с нейронными сетями человеческого мозга.

10

Секвенирование генома – тест для определения генетических мутаций в ДНК, которые являются причиной наследственных болезней, наследственных предрасположенностей или особенностей организма.