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為什么人們錯估了計算機與AI的發(fā)展速度?

pIuy_EAQapp ? 來源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-07-27 15:33 ? 次閱讀
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據(jù)SingularytyHub報道,到目前為止,我們大多數(shù)人都已經(jīng)熟悉摩爾定律(Moore 's Law),這條著名的定律認為,計算能力的發(fā)展遵循指數(shù)曲線,每18個月左右性價比就會翻一番。然而,當(dāng)涉及到將摩爾定律被應(yīng)用到不同的商業(yè)策略中時,即使是遠見卓識的思想家也經(jīng)常受到被稱為“人工智能盲點”(AI blind spot)的困擾。

許多成功的、有戰(zhàn)略頭腦的商人能在自己的行業(yè)中找到捷徑,但他們很難理解指數(shù)增長的真正含義,更不用說從曲線增長中獲益匪淺的AI技術(shù)。

人們不理解AI發(fā)展有多快的一個原因很簡單,甚至可以說是可笑的:當(dāng)我們試圖在紙上捕捉它們時,指數(shù)曲線表現(xiàn)得并不好。出于實際原因考慮,幾乎不可能在狹小空間(如圖表或幻燈片)中完全描述指數(shù)曲線的陡峭軌跡。直觀地描繪指數(shù)曲線的早期階段是很容易的。然而,隨著曲線的陡峭部分開始顯現(xiàn),以及數(shù)字迅速增大,事情變得更加具有挑戰(zhàn)性。

捕捉指數(shù)曲線

為了解決這個視覺空間不足的問題,我們使用了一個簡單的數(shù)學(xué)技巧,叫做對數(shù)(logarithm)。使用所謂的“對數(shù)標度”(logarithmic scale),我們學(xué)會了將指數(shù)曲線進行壓縮。不幸的是,“對數(shù)標度”的廣泛使用也會導(dǎo)致短視的結(jié)果。對數(shù)標度的工作原理是,垂直y軸上的每一個刻度并非對應(yīng)一個常數(shù)增量(如典型的線性標度),而是一個倍數(shù),例如100倍。下面的經(jīng)典摩爾定律圖表使用“對數(shù)標度”來描述過去120年里計算能力的成本指數(shù)增長趨勢,從1900年的機械設(shè)備到今天強大的硅基GPU

圖1:對數(shù)標度中顯示過去120年間計算成本的指數(shù)變化情況

如今,對于那些意識到視覺失真的人來說,對數(shù)圖已經(jīng)成為非常有價值的速記形式。事實上,“對數(shù)標度”是一種簡便而緊湊的方法,可以用來描述隨著時間的推移以急速方式上升的任何曲線。然而,對數(shù)圖卻隱藏著巨大的代價:它們愚弄了人類的眼睛。通過數(shù)學(xué)上的大數(shù)字坍縮,對數(shù)圖使得指數(shù)增長看起來是呈線性的。由于它們將不規(guī)則的指數(shù)增長曲線壓縮成線性形狀,對數(shù)圖使人們很容易對未來計算能力的指數(shù)增長速度和規(guī)模感到滿意,甚至產(chǎn)生自滿。

我們的邏輯大腦理解對數(shù)圖。但是,我們的潛意識卻看到了一條線性曲線,并選擇對其缺陷視而不見。那么,如何有效地消除由對數(shù)圖引起的戰(zhàn)略短視呢?部分解決方法是回到原來的線性尺度。在下面的圖2中,我們使用數(shù)據(jù)來擬合指數(shù)曲線,然后用垂直軸上的線性刻度繪制它。同樣,縱軸表示一美元可以購買的處理速度(單位為gigaflops),橫軸表示時間。

然而在圖2中,縱軸上的每個刻度都對應(yīng)于一個簡單的線性增加趨勢(相當(dāng)于1gigaflops,而不是像圖表1那樣增加100倍)?!癋LOP”這個詞是測量計算速度的標準方法,代表著每秒進行的浮點操作,其他單位還包括megaFLOPS、 gigaFLOPS以及teraFLOPS等。

圖2:以線性標度描述的摩爾定律

圖2顯示了描述摩爾定律的真實指數(shù)曲線。這張圖表的繪制方式,讓我們的人眼很容易理解:在過去的十年里,計算性價比發(fā)生了多么快的變化。然而,圖2中同樣存在嚴重的錯誤。對于這張圖表的天真讀者來說,似乎在20世紀的整個過程中,計算機的性價比根本沒有提高。很明顯,這是錯誤的。

圖2顯示,使用線性標度來證明摩爾定律隨時間變化而變化時,也存在相當(dāng)大的盲目性。它可以讓過去顯得平淡無奇,就好像直到最近才取得進展一樣。此外,同樣的線性標度圖也會導(dǎo)致人們錯誤地認為,他們目前的優(yōu)勢點代表了獨特的、“幾乎垂直”的技術(shù)進步時期。這一點讓我想到了導(dǎo)致AI盲點的圖表出現(xiàn)的下一個主要原因:線性標度圖表可以欺騙人們,讓他們相信自己的生活正處于變化高峰期。

活在當(dāng)下的短視

讓我們再看下表2:從2018年的情況來看,20世紀大部分時間里每十年就會出現(xiàn)的性價比翻倍似乎已經(jīng)平淡無奇,甚至顯得無關(guān)緊要??戳吮?的人可能會對自己說:“孩子,我今天活得很幸運嗎?我記得2009年,當(dāng)時我認為自己的新iPhone很快!但實際上我不知道它有多慢,現(xiàn)在我終于到達了令人興奮的垂直部分!”

我聽人說過,我們剛剛通過了“曲棍球棒的肘部”。但還沒有這樣的過渡點。任何指數(shù)曲線自身都是相似的,也就是說,未來曲線的形狀和過去的曲線幾乎沒有太大變化。下面的圖3再次顯示了摩爾定律在線性標度圖表上的指數(shù)曲線,但這次是從2028年的角度來看。這條曲線假設(shè),我們在過去100年里經(jīng)歷的增長至少還將持續(xù)10年。這張圖表顯示,在2028年,一美元將購買大約200gigaflop的計算能力。

圖3:線性標度圖上的摩爾定律

然而,圖3也代表了一個潛在的分析困境。仔細看看圖3所示曲線位置,它代表了今天的計算能力(2018年)。以生活和工作在2028年的人來看,即使在21世紀初,計算能力幾乎沒有任何實質(zhì)性改善??雌饋?,2018年使用的計算設(shè)備只是比1950年使用的計算機稍強。觀察人士還可以得出結(jié)論,2028年是摩爾定律的頂點,那一年計算能力的進步終于開始了。

每年,我都可以重新創(chuàng)建圖表3,只改變時間范疇的描述。曲線的形狀十分相似,只有垂直刻度上的刻度會改變。請注意,除了垂直標度之外,圖2和圖3的形狀看起來是一樣的。在每個這樣的圖表上,從未來的角度來看,過去的每個點都是扁平的,而未來的每個點看起來都是與過去截然不同的。這種錯誤的看法正被引入有缺陷的商業(yè)戰(zhàn)略中,至少在AI方面是如此。

這代表著什么?

指數(shù)式的變化速度對人類的頭腦和眼睛來說都是難以理解的。指數(shù)曲線是唯一的,因為從數(shù)學(xué)角度來看,它們在每個點上都是相似的。這就意味著,曾經(jīng)不斷加倍的曲線沒有平坦部分可言,也沒有上升的部分;同樣沒有許多商業(yè)人士習(xí)慣于談?wù)摰摹爸狻焙汀扒髑虬簟睆澢<词鼓惴糯筮^去或未來的任何部分,它的形狀看起來都是一樣的。

隨著摩爾定律繼續(xù)發(fā)揮作用,我們不禁會想,就在此刻,我們正處于AI(或任何其他依賴摩爾定律的技術(shù))發(fā)展的獨特時期。然而,只要處理能力繼續(xù)遵循指數(shù)級的性價比曲線,未來的每一代人都可能會回顧過去,認為這是個進步相對較小的時代。反過來,情況也將是這樣:每一代人都將展望未來10年,卻無法預(yù)測到AI還有多少進步空間。

因此,對于任何計劃由計算機指數(shù)增長驅(qū)動未來的人來說,挑戰(zhàn)在于與他們大腦中的錯誤解釋作斗爭。雖然這聽起來很難,但你需要同時記住這三張圖——對數(shù)圖的視覺一致性、戲劇性和線性圖的欺騙性尺度,這樣你才能真正領(lǐng)會指數(shù)增長的力量。因為過去總是顯得平淡無奇,而未來將永遠充滿了巨變。

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原文標題:為什么大多數(shù)人都錯估了計算機與AI的發(fā)展?

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