Страница 10 из 11
В двух следующих главах мы изучим девять экспоненциальных технологий, которые уже начинают конвергировать. Все они подчиняются закону Мура – продолжающейся уже 60 лет волне роста вычислительной мощности. Производительность транзисторных процессоров[74] – а ею измеряется величина этой волны – обычно вычисляют во флопсах (FLOPS), количестве операций с плавающей запятой в секунду[75]. В 1956 г. наши компьютеры были способны на десять тысяч флопсов в секунду. В 2015 г. производительность компьютеров достигла одного квадриллиона (1015) флопсов. Этот прогресс в триллион раз и стал важнейшей силой, двигавшей вперед технологию.
Однако в последние несколько лет закон Мура замедлялся[76]. Все упирается в физику. Совершенствование интегральных схем шло по пути сокращения расстояния между соседними транзисторами, что позволяло чем дальше, тем больше натолкать их в микросхему. В 1971 г. расстояние между транзисторами составляло 10 тыс. нанометров. К 2000 г. оно сократилось где-то до сотни нанометров. Сегодня его удалось сократить до пяти, и вот тут-то начались трудности[77]. При таких микроскопических масштабах – а это уже молекулярный уровень – число задействованных в переносе тока электронов сокращается, и эти полупроводниковые элементы начинают ощущать влияние квантования проводимости, что разрушает их вычислительную способность. Это ставит жесткий физический предел увеличению числа транзисторов, и это лебединая песня закона Мура.
А может, и нет.
«Закон Мура был не первой[78], а только пятой по счету парадигмой, ускорявшей рост соотношения цена/производительность, – пишет в книге “Закон ускоряющейся отдачи”[79] Рэймонд Курцвейл. – Мощность вычислительных устройств (в единицу времени) постоянно умножалась, начиная с механических счетных устройств, применявшихся при переписи населения США 1890 года; потом была дешифровочная машина Robinson Алана Тьюринга, взломавшая секретные коды нацистской Enigma, затем – ламповая вычислительная машина CBS, предсказавшая избрание Эйзенхауэра в президенты США, далее – компьютеры на основе транзисторов, использовавшиеся для первых космических запусков, а потом дошло и до персональных компьютеров на интегральных микросхемах, на один из которых я сейчас надиктовываю этот свой очерк».
Курцвейл отмечает, что всякий раз, когда экспоненциальная технология исчерпывает свою полезность, на смену ей приходит другая. Так дело обстоит и с транзисторами. Сейчас выдвинуто уже с полдюжины решений, предотвращающих конец закона Мура. Исследуются альтернативные способы применения материалов, например замена кремниевых микросхем карбоновыми нанотрубками, что ускорит переключения и улучшит рассеяние тепла. Тестируются и новаторские конструкторские решения, в том числе трехмерные интегральные схемы, которые за счет компактной упаковки увеличивают площадь поверхности для размещения транзисторов. Разработаны и специализированные микросхемы – при ограниченной функциональности быстродействие у них фантастическое. Или взять разработанный компанией Apple в 2018 году процессор А12 Bionic[80]: он не только управляет ИИ-приложениями, но и проделывает это с молниеносной скоростью девять триллионов операций в секунду.
Но все это бледнеет в сравнении с квантовыми вычислениями.
В 2002 г. учредитель D-Wave, одной из самых первых компаний, взявшихся создавать квантовые компьютеры, Джорди Роуз выдвинул квантовую версию закона Мура, получившую название закона Роуза[81]. Логика та же, что и у закона Мура: число кубитов в квантовом компьютере каждый год удваивается. Однако закон Роуза характеризуют как «закон Мура на стероидах», поскольку кубиты в суперпозиции обладают намного большей производительностью, чем двоичные биты в транзисторах.
По этой причине у нас не может быть четкого представления о том, какие инновации возникнут, когда квантовые вычисления достигнут уровня технологической зрелости. Но исходя из того, что мы знаем, перспективы завораживающие. Физика и химия, как известно, представляют собой квантовые процессы, и значит, вычисления на кубитах провозгласят для нас, выражаясь словами физика Саймона Бенджамина из Оксфордского университета[82], «золотой век открытия новых материалов, химических соединений и лекарственных препаратов». Квантовые вычисления расширят также возможности искусственного интеллекта, введут новые представления о кибербезопасности и обеспечат имитационное моделирование систем невероятной сложности.
Посмотрим, как квантовые вычисления пригодятся нам в создании новых лекарств.
Вот как это объясняет Чед Ригетти: «[Технология] меняет экономическую основу научных исследований и разработок. Предположим, вы хотите создать новый препарат от рака. Вместо того чтобы строить огромную лабораторию для классических экспериментов и в сотнях тысяч пробирок тестировать свойства сотен тысяч различных соединений, вы сможете произвести большинство исследований в компьютере»[83]. Иными словами, расстояние от продуктивной идеи до готового лекарства должно существенно сократиться.
Участвовать в этом празднике может каждый. Квантовые вычисления уже доступны простым смертным. Если вы сейчас зайдете на сайт Rigetti Computing (rigetti.com), то сможете скачать себе Forest, их квантовый набор для разработчиков с вполне дружелюбным интерфейсом для взаимодействия с квантовым миром. С помощью Forest всякий сможет написать программу, которую будет выполнять 32-кубитный компьютер Rigetti. Он уже выполняет более 120 млн программ[84].
Разработка дружелюбного к пользователю интерфейса для квантовых вычислений знаменует собой точку перегиба. А может, даже точку знакового перегиба, но здесь нужны пояснения.
В книге «Без тормозов» мы вводим «Шесть D экспоненциальных технологий», описывающие цикл их роста: Digitalization, Deception, Disruption, Demonetization, Dematerialization, Democratization. Каждая D представляет собой принципиально важный этап в цикле развития экспоненциальной технологии и неизменно порождает колоссальные тектонические сдвиги и возможности. А поскольку понять логику эволюции квантовых вычислений (как и других технологий, о которых разговор пойдет ниже) невозможно в отрыве от общих представлений о стадиях роста экспоненциальных технологий, имеет смысл их еще раз вкратце описать.
Digitalization – диджитализация. Как только появляется возможность цифровизации технологии, в том смысле, что ее можно описать в виде двоичного кода, она тут же вспрыгивает на закорки закона Мура и начинает экспоненциально ускоряться. А для квантовых вычислений закон Мура сменится законом Роуза, и уж на его-то закорках технологии в своем развитии понесутся вскачь.
Deception – дезориентация (обманутые ожидания). При первом появлении экспоненциальные технологии производят изрядный фурор, или, как сейчас говорят, хайп. А поскольку на первых порах прогресс идет медленно, новые технологии долгое время не оправдывают разогретых хайпом ожиданий. Вспомним хотя бы, как на первых порах многие считали биткойны новомодной игрушкой для совсем гикнутых ботанов или, на худой конец, способом незаконно покупать наркотики через интернет. А прошло время, и биткойны показали себя – по своим лекалам перекроили устройство современных финансовых рынков. Это классический пример дезориентации.
Disruption – разрушение. Именно это происходит, когда экспоненциальные технологии начинают реально влиять на наш мир, подрывать почву под существующими продуктами, рынками и отраслями. Примером может служить 3D-печать – одна экспоненциальная технология, угрожающая свалить 10-триллионную обрабатывающую промышленность.
74
Бриньолфсон Э., Макафи Э. Вторая эра машин. Работа, прогресс и процветание в эпоху новейших технологий. М.: АСТ, 2017.
75
Числа с плавающей запятой – способ представления чисел в компьютере, когда на запись выделяется фиксированное число разрядов (мантисса), а затем в этой записи определяется место для запятой, которая отделяет целую часть от дробной (порядок). Так, числа 1234,5 и 1,2345 имеют одинаковую мантиссу, но разный порядок. Операции с плавающей запятой – это арифметические операции, которые выполняет процессор с такими числами. Прим. науч. ред.
76
Eeckhout L. Is Moore’s Law Slowing Down? What Next? IEEE Micro. Vol. 37. No. 4. Pp. 4–5.
77
10 тыс. нанометров – это техпроцесс начала 1970-х гг. Техпроцесс – то, с какой точностью можно напечатать на плате то, что спроектировано. При описанной точности техпроцесса расстояние между процессорами, скорее всего, было больше. Например, в процессорах Intel уже в 2000-х гг. при 14-нанометровом процессоре расстояния между транзисторами составляли 70 нанометров. Прим. науч. ред.
78
Kurzweil, Law of Accelerating Returns.
79
В сети есть неизданные переводы на русский язык. Прим. ред.
80
См.: apple.com/iphone-xs/a12-bionic/.
81
Тим Феррисс отлично поработал, полно описав и саму идею, и историю ее появления, см.: tim.blog/2018/05/31/steve-jurvetson/.
82
Из выступления Саймона Бенджамина в школе Оксфорд-Мартин в феврале 2016 г., подробнее см.: www.oxfordmartin.ox.ac.uk/videos/the-dawn-of-quantum-technology-with-prof-simon-benjamin/.
83
В конце 2020 года DeepMind представила решение AlphaFold 2, которое показывает очень хорошие цифры по предсказанию структуры белков, используя «классические» компьютеры и машинное обучение. Прим. науч. ред.
84
Из беседы автора с Ригетти.