Шестерни времени: как древние компьютеры возвращаются в мир ИИ

Современные вычисления почти полностью цифровые. Интернет, алгоритмы искусственного интеллекта, экраны устройств — всё это работает на электронных схемах, манипулирующих бинарными цифрами — 0 и 1. Мы живём в цифровую эпоху.

Однако, неочевидно, почему система, работающая с дискретными частями информации, так хороша в моделировании нашего непрерывного аналогового мира. Тысячелетиями люди использовали аналоговые вычислительные устройства для понимания и прогнозирования природных явлений.

Одним из первых известных аналоговых компьютеров является Антикитерский механизм из Древней Греции, который с помощью множества шестерён предсказывал затмения и рассчитывал положение Солнца и Луны. В XVII веке были изобретены логарифмические линейки, которые выполнили математические операции, позволившие отправить человека на Луну. В конце XIX века Уильям Томсон , известный как лорд Кельвин, разработал машину, использующую валы, рычаги и шкивы для моделирования влияния небесных тел на приливы. Подобные устройства использовались десятилетия спустя для планирования высадок в Нормандии в День Д.

Общие черты этих устройств — это физические системы, настроенные на выполнение тех же математических уравнений, которые описывают интересующие явления. Например, машина Томсона для расчёта приливов была вдохновлена математическими достижениями XIX века, которые превратили прогнозирование приливов в сложное тригонометрическое выражение. Ручной расчёт этого выражения был трудоёмким и подвержен ошибкам. Валы и шкивы машины Томсона были настроены так, что при их вращении пользователь получал результат, идентичный решению нужного уравнения.

Аналоговые вычисления достигли апогея в дифференциальном анализаторе , впервые построенном Ванневаром Бушем в Массачусетском технологическом институте в 1931 году. Анализатор использовал сложную серию шестерён и валов, приводимых в движение электрическими двигателями, и мог рассчитывать огромное количество дифференциальных уравнений, используемых для моделирования физических явлений. Однако изменение уравнения требовало трудоёмкой ручной перенастройки машины.

Современные цифровые вычисления, начавшиеся в конце 1930-х годов, изначально были громоздкими, дорогими и уступали аналоговым машинам. Но цифровые вычисления имели свои преимущества: они были проще в программировании и часто точнее. С появлением транзисторов и последующими достижениями, продиктованными законом Мура, цифровая обработка данных быстро завоевала рынок.

Однако, с ростом цифрового мира растут и его затраты. Каждый переключатель цифрового бита требует небольшого количества энергии. Новые системы искусственного интеллекта требуют огромных вычислительных мощностей. Например, Microsoft и OpenAI планируют создать дата-центр стоимостью 100 миллиардов долларов, который будет потреблять около 5 гигаватт энергии, что примерно равно мощности пяти ядерных реакторов.

Аналоговые вычисления предлагают альтернативу. Нейронные сети, которые питают системы искусственного интеллекта, делают предсказания, многократно выполняя последовательность операций умножения и сложения. Аналоговые системы могут выполнять подобные задачи с меньшими энергозатратами.

Преимущества цифровых вычислений реальны, но также реальны и их недостатки. Возможно, обратившись к прошлому вычислительной техники, исследователи смогут направить развитие в новое русло, используя проверенные временем аналоговые технологии.